Envíe a Faslet los productos que merecen mostrarse.

Faslet es una plataforma de inteligencia para el retail que utilizan marcas europeas de moda y ropa para reducir las devoluciones por talla y recuperar ventas perdidas. Su producto principal es un asesor digital de tallas y ajuste integrado en la página de producto: los compradores responden a un breve cuestionario anónimo sobre su altura, peso, edad y forma corporal, y el algoritmo de Faslet compara ese perfil con la tabla de tallas de cada marca (basándose en lo que la empresa denomina su "Body Profile Database" propia) para recomendar la talla con más probabilidades de ajustarse bien. Faslet también ofrece una función de prueba virtual y un seguimiento de "ventas perdidas" que señala cuándo es probable que un comprador haya abandonado una compra porque su talla no estaba disponible.

Faslet se presenta con el lema "every body wins" y afirma, en sus propios materiales, que su tecnología puede reducir las devoluciones por talla hasta un 10 % y aumentar la conversión hasta un 15 %. Son cifras comunicadas por la propia Faslet, no datos auditados de forma independiente.

Faslet no es un canal de shopping como Google Merchant Center o Meta: no anuncia sus productos en ningún sitio. Es una capa de recomendación de ajuste que se sitúa sobre sus datos de producto existentes, y por eso sigue necesitando un feed estructurado.

Las recomendaciones de talla de Faslet solo funcionan si sabe para qué productos está recomendando tallas. El feed es la forma en que Faslet conoce qué productos hay en su catálogo, en qué tallas y géneros está disponible cada producto y qué fichas son variantes de un mismo modelo (de modo que una camiseta en tallas S–XL y tres colores se trate como un solo producto con varias opciones, y no como nueve artículos sin relación).

Sin un feed correctamente estructurado, Faslet no puede decidir de forma fiable en qué productos debe mostrar su botón de asistente de tallas, no puede agrupar las variantes de talla/color y, según la propia documentación de Faslet, simplemente ignorará cualquier artículo que no pueda clasificar (en lugar de bloquear todo su catálogo). Configurar bien el feed es lo que determina si el asistente de ajuste aparece siquiera en los productos correctos.

Conviene precisar qué es exactamente lo que alimenta el feed de productos, porque el motor de ajuste de Faslet se basa en dos fuentes de datos distintas que es fácil confundir. Según la documentación de la API de Faslet, el feed de productos aporta atributos a nivel de catálogo: identificadores, agrupación, etiquetas de talla, género, disponibilidad, precio e imágenes. Sin embargo, la correspondencia real entre cuerpo y prenda depende de un endpoint independiente (v1/size-specs) en el que la marca sube las medidas reales de las prendas por etiqueta de talla, por ejemplo cintura, cadera, pecho, manga y hombros, cada una con valores mínimos y máximos "en estiramiento".

En resumen: el feed indica a Faslet qué es un producto y qué tallas existen; los datos de size-specs indican a Faslet cuánto mide realmente esa prenda en cada talla. Ambos deben ser exactos y mantenerse sincronizados para que las recomendaciones sean fiables: un feed con etiquetas de talla perfectas pero sin los datos de medidas correspondientes no generará una recomendación de ajuste útil.

Según la propia documentación de Faslet sobre feeds de productos, Faslet no utiliza un formato de feed propio: incorpora un feed en formato Google Shopping, la misma especificación que se utiliza para Google Merchant Center. En la práctica, esto significa que la mayoría de las marcas pueden indicar a Faslet el mismo feed que ya mantienen para Google Shopping, en lugar de crear una segunda exportación específica para Faslet.

El feed se conecta pegando su URL en un campo del Faslet Partner Portal (portal.faslet.net), en la configuración de su tienda. A partir de ahí, un botón de validación comprueba el feed y muestra un resultado de aprobado/suspenso: una marca de verificación verde si es válido, o una ventana emergente con los errores y advertencias concretos si no lo es.

La documentación de Faslet enumera los siguientes atributos como obligatorios para que un feed se procese correctamente. Se corresponden directamente con los campos estándar de un feed de Google Shopping.

Faslet también leerá un GTIN (EAN/UPC/JAN) si lo hay, pero su documentación advierte a los comerciantes de que se aseguren de que es un GTIN auténtico y no un ID de producto interno de la tienda: si no dispone de un GTIN válido, Faslet recomienda omitir el campo y establecer identifier_exists en false en lugar de enviar un valor inventado o incorrecto.

Una nota relacionada con la privacidad de la documentación de Faslet: para cualquier artículo etiquetado con age_group: kids, Faslet no recuerda ni reutiliza el perfil de tallas de un comprador entre sesiones.

1. En Feedance, utilice (o adapte) la plantilla de feed de Google Shopping que ya mantiene para Merchant Center: como Faslet incorpora el mismo formato, por lo general no necesita una plantilla aparte.
2. Confirme que los doce campos obligatorios anteriores están asignados y rellenados en todos los productos en los que desee que aparezca el asistente de tallas de Faslet: id, item_group_id, title, brand, gender, availability, size, link, image_link, description, price y age_group.
3. Preste especial atención a item_group_id: debe compartirse de forma coherente en todas las variantes de talla/color de un mismo producto; de lo contrario, Faslet no podrá agruparlas y su propio validador marcará el artículo.
4. Si sus datos de GTIN no son fiables o se reutilizan como SKU interno, excluya el campo gtin o establezca identifier_exists en false, en lugar de enviar un valor no válido.
5. Publique el feed desde Feedance en una URL estable y accesible públicamente.
6. En el Faslet Partner Portal, en la configuración de su tienda, pegue esa URL del feed en el campo Google Shopping Feed.
7. Ejecute la validación integrada de Faslet. Resuelva los artículos marcados con errores (la ausencia de item_group_id es un ejemplo documentado) antes de dar por hecho que el feed está completamente activo.

La documentación de Faslet no publica un intervalo de consulta ni un calendario de actualización exactos para el feed, por lo que esta sección es una recomendación general y no una cifra documentada. Las preguntas frecuentes de Faslet sí confirman que los productos nuevos se detectan automáticamente y que "la mayoría de los productos nuevos estarán activos muy poco después de añadirlos", sin necesidad de que el comerciante vuelva a enviarlos manualmente, lo que implica que el feed se actualiza de forma recurrente y no solo se lee una vez durante la configuración.

Como Faslet lee el mismo feed que probablemente ya mantiene para Google Shopping, la recomendación práctica es mantenerlo con la misma cadencia de actualización que ya utiliza para Merchant Center (normalmente al menos una vez al día para que el stock y los precios sean exactos), en lugar de tratarlo como un feed aparte y de menor prioridad.

La propia documentación de Faslet describe directamente su comportamiento de validación, en lugar de publicar una lista exhaustiva de códigos de error:

• item_group_id ausente: documentado expresamente como un error de validación con nombre propio ("the item_group_id is missing"), que impide a Faslet agrupar correctamente las variantes de ese producto.
• Artículos sin talla, género o item_group_id: la documentación de Faslet señala que suelen ser productos que, para empezar, no deberían mostrar el botón de Faslet (por ejemplo, artículos que no son prendas); si generan advertencias de validación, simplemente se ignoran sin bloquear el resto del feed.
• Valores de GTIN no válidos o reutilizados: Faslet desaconseja enviar el ID de producto interno de una tienda en el campo GTIN; un GTIN no válido debe omitirse y identifier_exists debe establecerse en false.

Según la documentación de Faslet, un error a nivel de artículo no inutiliza todo el feed, sino solo la integración de Faslet para ese artículo: "Faslet no puede procesar ningún artículo que tenga errores", pero todo lo demás sigue validándose con normalidad.

Buenas prácticas generales, que no proceden de un documento concreto de Faslet pero son coherentes con el funcionamiento de los campos obligatorios:

• Mantenga en Feedance la lógica de asignación de item_group_id idéntica a la que utiliza para Google Shopping, para no mantener dos reglas de agrupación distintas para el mismo catálogo.
• Como la precisión del ajuste de Faslet depende tanto del feed como de los datos de medidas de las prendas, que van por separado, trate la limpieza del feed y el mantenimiento de los datos de medidas (mediante el proceso size-specs de Faslet) como dos mitades del mismo proyecto, en lugar de abordar una después de la otra.
• Revise periódicamente los valores de gender y age_group: controlan directamente si el asistente de tallas funciona y cómo lo hace, y cualquier desviación (por ejemplo, artículos unisex mal clasificados) se traducirá en recomendaciones visiblemente erróneas, no solo en una advertencia del feed.
• Vuelva a ejecutar la validación del Partner Portal de Faslet después de cualquier cambio masivo en el catálogo (nueva temporada, ampliación de la gama de tallas, migración de marca), en lugar de suponer que un feed que se validó una vez seguirá estando limpio.

¿Es Faslet un canal de shopping/publicidad como Google o Meta?
No. Faslet no anuncia sus productos; es un widget de recomendación de talla y ajuste para sus propias páginas de producto. Aun así, utiliza un feed de productos para entender su catálogo y sus variantes.

¿Puedo reutilizar mi feed de Google Shopping actual para Faslet?
Por lo general, sí: la documentación de Faslet indica que requiere el feed en formato Google Shopping, por lo que la mayoría de los comerciantes pueden indicar a Faslet la misma URL del feed que utilizan para Merchant Center.

¿Basta el feed por sí solo para generar las recomendaciones de talla?
No. El feed establece la estructura de su catálogo (productos, variantes, tallas, género). Las medidas reales de las prendas que se utilizan para calcular el ajuste se envían por separado a través de la API size-specs de Faslet.

¿Qué ocurre si algunos artículos de mi feed tienen errores?
Según la documentación de Faslet, los artículos con errores no se procesan, pero esto no bloquea el resto del feed: todo lo demás sigue validándose y publicándose con normalidad.

¿Funcionan de forma distinta los productos infantiles?
Sí. Para los artículos etiquetados con age_group: kids, la documentación de Faslet indica que, por motivos de privacidad, no recuerda ni reutiliza el perfil de tallas del comprador.

¿Qué plataformas admite Faslet?
Faslet publica una aplicación específica para Shopify ("Faslet Size & Fit") y una guía de integración personalizada para otras plataformas, que explica cómo añadir el fragmento de código de Faslet a la página de producto, habilitar las variantes y realizar el seguimiento de pedidos.

Faslet es un asesor de tallas y ajuste que utilizan marcas europeas de moda y ropa. Añade un botón de recomendación de talla a la página de producto: los compradores responden unas breves preguntas sobre su cuerpo y Faslet compara ese perfil con la tabla de tallas de la propia marca para sugerir la talla con más probabilidades de quedarles bien. El objetivo es reducir las devoluciones por talla y las compras abandonadas.

Faslet no es un canal de ventas ni de publicidad. No publica sus productos en ningún otro lugar. Es una capa sobre su propia tienda y necesita sus datos de producto para saber qué productos existen, en qué tallas y géneros están disponibles y qué artículos son variantes del mismo modelo.

Faslet lee un feed de productos en formato Google Shopping, por lo que la mayoría de las marcas pueden utilizar el mismo feed que ya mantienen para Google Merchant Center. La URL del feed se añade en el Faslet Partner Portal, donde un validador integrado señala errores como la falta de item_group_id. Las medidas de las prendas por talla se proporcionan a Faslet por separado.

La calidad del feed determina dónde aparece el asesor de ajuste y lo bien que funciona. Unos valores de item_group_id coherentes en todas las variantes de talla y color, unas etiquetas de talla, género y grupo de edad correctas y una disponibilidad precisa permiten a Faslet agrupar correctamente los productos y mostrar recomendaciones en las páginas de producto adecuadas.