100 millones de sesiones: qué enseña la adopción de la prueba virtual de maquillaje en L'Oréal

La adopción de la prueba virtual de maquillaje dejó de ser una curiosidad de feria de tecnología y se volvió un comportamiento cotidiano de compra. El dato más citado del sector viene del propio grupo L'Oréal: más de 100 millones de sesiones de prueba virtual en 2023, contra 40 millones en 2022, con un uso que empezó en la pandemia y siguió creciendo después, del labial hacia otras categorías (Nicolas Hieronimus, CEO de L'Oréal, presentación de resultados anuales, 9 de febrero de 2024). Es un número de terceros, de una compañía con un portafolio y un tráfico enormes: no es un resultado de MaIA ni una promesa de lo que va a pasar en tu tienda.

Qué dice exactamente ese dato — y qué no dice

Es importante leerlo con precisión, porque circula deformado. Las más de 100 millones de sesiones frente a 40 millones del año anterior (Nicolas Hieronimus, CEO de L'Oréal, presentación de resultados anuales, 9 de febrero de 2024) miden uso, no ventas. Nadie afirmó allí que la conversión se haya multiplicado en la misma proporción.

Lo que sí se puede concluir es más interesante para un equipo de e-commerce: cuando la herramienta está disponible en el camino de compra, la gente la usa, vuelve a usarla y la lleva a categorías nuevas. Un pico de pandemia habría bajado en 2023; en cambio subió. Eso es hábito, no novedad.

Por qué la adopción de la prueba virtual de maquillaje crece así

La duda que frena la compra

El mecanismo es simple y no depende del tamaño de la marca. Frente a un labial o una base en pantalla, la clienta tiene una sola pregunta: ¿este tono es para mí? Mientras esa duda siga abierta, el carrito espera. Probar el tono sobre el propio rostro no "entretiene": retira la duda del camino de la compra.

Por eso el mismo comportamiento aparece en marcas medianas con catálogos de 30 tonos y en grupos con miles de SKUs. Cambia la escala del tráfico, no la naturaleza del problema.

Del labial hacia otras categorías

El recorrido descrito por L'Oréal — empezar por el labial y expandirse — es el orden natural también para una marca menor. El labial es el producto donde el color decide todo y el riesgo percibido es bajo. La base viene después, porque ahí la duda es mayor (tono y subtono) y el costo del error es más alto: es justamente donde la prueba virtual paga más.

Cómo entra una marca menor en este juego

No hace falta un equipo de visión computacional ni un presupuesto de gigante. Hace falta poner la prueba donde ya está el tráfico.

En la página de producto

La forma más directa es una prueba virtual de maquillaje por foto: la clienta sube una selfie, el labial o la base se renderiza sobre su rostro y la imagen vuelve lista para mostrar. La API de MaIA Try-On funciona así, con paletas calibradas a los productos reales de la marca dentro de un proyecto — el tono que se ve en pantalla corresponde al tono que se envía en la caja.

Para quien prefiere la cámara en vivo, el SDK de navegador de MaIA Try-On está en acceso anticipado desde septiembre de 2026: trece productos (labial, base, rubor, polvo, corrector de ojeras, sombra, máscara de pestañas, cejas, delineador, bronceador, contorno, iluminador y delineador de labios) más un Full Look combinado, en modo ao vivo por cámara o modo foto, renderizados localmente en el navegador y alojados por la propia marca. Es acceso por cuenta, no una descarga pública. Si estás decidiendo entre los dos caminos, comparamos criterios en prueba virtual por foto vs AR try-on.

En el quiz de tono

Un quiz que hoy pregunta "¿tu piel es clara, media u oscura?" puede reemplazar esa pregunta por una selfie. El análisis de piel por selfie devuelve tono, subtono, tipo y condición visible de la piel y atributos de cabello en JSON, con una confianza por campo, entrenado con piel brasileña. Ese perfil recorta el catálogo antes de la prueba: en vez de 40 tonos, tres candidatos para probar.

Vale aclararlo: MaIA describe atributos visibles de una foto. No diagnostica ni sustituye a un profesional.

En WhatsApp y en la conversación

En Latinoamérica buena parte del descubrimiento ocurre en el chat. Ahí el formato por foto es el que encaja: la clienta manda una selfie, recibe la imagen con el tono aplicado y una recomendación del catálogo de la marca. Cuando esa conversación necesita criterio — qué base va con qué subtono, qué producto sugerir después — entra MaIA Beauty Advisor, que se entrega como proyecto junto al equipo de B4A, no como API self-service.

Qué medir desde el primer día

Para no repetir el error de convertir un dato de adopción en una promesa de ventas, instrumenta desde el inicio:

• sesiones de prueba por producto y por canal (página, quiz, chat);
• tasa de uso sobre visitantes de la página de producto;
• agregado al carrito con prueba vs. sin prueba, en el mismo período;
• cambios y devoluciones por tono antes y después.

La conversión de cada marca depende de su catálogo, de su tráfico y del canal donde se usa la herramienta. Por eso esos números se miden dentro del proyecto, con tu propia base — no se heredan de un reporte ajeno.

Empieza por una categoría

Elige el labial o la base, una página, un mes de medición. El resto del catálogo se suma cuando el dato propio lo justifique.

Crea tu cuenta y tu clave de API en la documentación de MaIA para probar la integración hoy mismo, o habla con nuestro equipo si quieres diseñar el piloto y su medición junto a nosotros.