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Faslet es un widget de probador virtual y recomendación de talla con IA utilizado por tiendas e-commerce de moda y calzado, principalmente en Europa. Los compradores indican su altura, peso, edad, tipo de cuerpo y preferencias de talla por marca, y Faslet recomienda la talla más adecuada. El widget carga JavaScript en las páginas de producto, almacena identificadores en localStorage y trata los datos corporales en los servidores de Faslet B.V. en los Países Bajos. Como los datos pueden calificarse de biométricos o de salud según el RGPD, suelen exigirse consentimiento explícito y una EIPD.
Faslet es una empresa holandesa B2B SaaS que ofrece un widget de recomendación de talla con IA para tiendas de moda, calzado y ropa interior. El widget aparece en las páginas de producto como un botón Encuentra mi talla. Al pulsarlo, pregunta al comprador su altura, peso, edad, en ocasiones la forma del cuerpo (manzana, pera, reloj de arena) y referencias de tallas de otras marcas. Después, Faslet sugiere la mejor talla con base en un modelo de machine learning entrenado con datos agregados de compras y devoluciones previas.
Faslet almacena un identificador persistente en localStorage (faslet_user_id) y una cookie de sesión. Las mediciones corporales introducidas se envían a api.faslet.net y se conservan asociadas a ese identificador para evitar reingresarlas. El widget también envía identificadores de producto, URL de la página, hora de la interacción y la recomendación final. Cuando el comprador completa la compra, la tienda puede devolver el resultado del pedido a Faslet para refinar el modelo.
Almacenar el faslet_user_id en localStorage es funcionalmente equivalente a una cookie según el art. 5(3) de la Directiva ePrivacy y por tanto requiere consentimiento previo, salvo que sea estrictamente necesario. Las mediciones corporales son datos personales; varias DPA europeas las consideran datos relativos a características físicas y recomiendan consentimiento explícito. El entrenamiento del modelo puede apoyarse en interés legítimo, pero el responsable debe realizar y documentar una prueba de ponderación. Los datos de menores merecen atención especial: las marcas de ropa infantil deben obtener consentimiento parental y evitar usar datos de menores para entrenar el modelo.
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El tratamiento principal se realiza en AWS, región eu-west-1 (Irlanda), con Faslet B.V. con sede en Ámsterdam. Es una ventaja de cumplimiento significativa frente a competidores estadounidenses, ya que no se aplica ninguna transferencia del Capítulo V del RGPD al tratamiento principal. Algunos subencargados (analítica de producto, soporte al cliente) pueden estar en EE.UU.; su uso se documenta en el DPA de Faslet y se cubre con CCT.
El widget Faslet debería cargarse solo después de que el visitante haya interactuado con él (en lugar de cargarse automáticamente con la página), porque esa interacción constituye en sí misma el acto afirmativo del art. 4(11) RGPD. Si su CMP clasifica Faslet como funcional o de personalización, el script debe estar igualmente condicionado a la categoría correspondiente. La primera vez que el comprador abra el buscador de talla, presente un aviso breve (Faslet utiliza los datos que introduce para recomendar tallas y guarda sus datos localmente; más información) con enlace a la política de privacidad.
1. Firmar el DPA de Faslet y revisar la lista de subencargados. 2. Realizar una EIPD que cubra el tratamiento de datos corporales y de menores. 3. Bloquear el script de Faslet en su CMP hasta que el visitante pulse el buscador de talla. 4. Mostrar un aviso transparente en la primera interacción explicando qué datos se recogen y dónde se almacenan. 5. Mencionar a Faslet B.V. como encargado en su política de privacidad, incluyendo las categorías de datos corporales y el alojamiento UE. 6. Implementar un endpoint de borrado para solicitudes de derechos sobre datos corporales, aprovechando la API de derechos del interesado de Faslet.
Websites using Faslet must obtain user consent under GDPR regulations.
DPIA considerations
Faslet trata mediciones corporales (altura, peso), edad y preferencias de forma. Aunque Faslet las presenta como anónimas, la combinación altura + peso + edad + preferencias de marca con un identificador persistente puede volverse indirectamente identificadora, especialmente vinculada a una cuenta de cliente o pedido. En el marco del art. 9 RGPD se discute si las mediciones corporales son categorías especiales de datos; las DPA europeas conservadoras (CNIL, AEPD) tienden a tratarlas como datos relativos a características físicas que exigen consentimiento explícito. Consideraciones clave de la EIPD: (1) sensibilidad de los datos de peso y medidas, especialmente para menores; (2) riesgo de inferencias sobre estado de salud (IMC), trastornos alimentarios o embarazo; (3) vinculación entre el user_id de Faslet y el ID de cliente en la tienda; (4) retención de recomendaciones en el tiempo permitiendo datos corporales longitudinales; (5) compartición de datos agregados con marcas para desarrollo de producto. Se recomienda firmemente una EIPD según el art. 35 RGPD; el consentimiento explícito y granular en el punto de interacción con el widget es la base legal más segura.
Sample consent text
Utilizamos Faslet para recomendar la talla más adecuada para nuestros productos. Si decide utilizar el buscador de talla, Faslet tratará los datos que introduzca (altura, peso, edad, tipo de cuerpo, preferencias de talla por marca) y almacenará un identificador persistente en su dispositivo para recordar sus preferencias. Los datos se procesan en servidores de la UE. Puede usar el sitio sin el buscador de talla; el consentimiento puede retirarse en cualquier momento.
Third-party domains contacted
api.faslet.netwidget.faslet.netstatic.faslet.netcdn.faslet.netCookies placed
| Name | Type | Duration | Purpose |
|---|---|---|---|
| faslet_user_id (localStorage) | Functional / Personalization | Persistent | Persistent identifier kept in browser localStorage to retrieve previously entered body measurements and size preferences on subsequent visits. |
| faslet_session | Strictly necessary | Session | Session token used to authenticate widget API calls during a single browsing session. |
| faslet_consent | Functional | 1 year | Records the visitor's acceptance of the Faslet first-use notice to avoid re-prompting on repeat visits. |
Faslet utiliza cookies para las preferencias de los usuarios — informa a tus visitantes con un banner de consentimiento.
Faslet suele escribir un identificador persistente (faslet_user_id) en localStorage para recordar al comprador entre visitas, y puede colocar una cookie de sesión de corta duración. Las mediciones corporales se almacenan en el lado del servidor en api.faslet.net contra ese identificador. Aunque localStorage técnicamente no coloca una cookie, las directrices del EDPB lo tratan de forma equivalente a efectos del art. 5(3) ePrivacy.
Sí. Como Faslet escribe un identificador persistente en el dispositivo y trata datos que pueden considerarse relativos a características físicas, necesita o bien consentimiento previo (art. 6(1)(a) RGPD) o, si considera los datos como categoría especial, consentimiento explícito (art. 9(2)(a)). El patrón más seguro es cargar el widget al hacer clic y mostrar un aviso breve antes de procesar cualquier dato.
El consentimiento es la base legal más defendible. Algunos comerciantes intentan apoyarse en interés legítimo argumentando que las recomendaciones de talla reducen las devoluciones. Esto solo es defendible para ropa de adulto en contexto B2C, requiere una ponderación documentada y excluye ropa infantil e íntima donde los datos son más sensibles. El entrenamiento del modelo con datos agregados puede basarse en interés legítimo.
No. Faslet B.V. aloja el servicio principal en AWS eu-west-1 (Irlanda). Algunos subencargados (analítica, soporte) pueden estar en EE.UU., en cuyo caso la transferencia se cubre con CCT en el DPA de Faslet. Confirme la lista actual de subencargados con su gestor de cuenta antes de firmar.
Sí, especialmente si vende ropa íntima, trajes de baño, ropa infantil o premamá. La combinación de tratamiento de mediciones corporales, almacenamiento de identificador persistente y uso de machine learning cumple varios criterios del art. 35(3) RGPD. Fuera de esas verticales, una EIPD simplificada que documente la ponderación de riesgos es buena práctica.
Firme el DPA, realice una EIPD, cargue el widget tras la interacción del visitante, presente un aviso transparente al primer uso, documente la base legal en su Registro de Actividades de Tratamiento, establezca plazos de conservación explícitos para los datos corporales y ofrezca una opción in-product para eliminar las mediciones guardadas.
Otras herramientas de recomendación de talla incluyen Fit Analytics (adquirida por Snap, alojada en EE.UU.), True Fit (EE.UU.) y 3DLOOK (mediciones a partir de fotos, con implicaciones biométricas mayores). Para reducir la carga de cumplimiento, Faslet alojada en la UE sigue siendo una opción sólida; para un modelado corporal más rico basado en fotos, espere una EIPD más pesada.
Añada Faslet a su política de cookies con faslet_user_id (localStorage, persistente), describa el buscador de talla, liste los datos recogidos (altura, peso, edad, tipo de cuerpo) y especifique la ubicación UE del alojamiento. En la política de privacidad, identifique a Faslet B.V. como encargado del tratamiento, enlace a su declaración de privacidad, describa los derechos del interesado incluida la supresión del historial de mediciones e indique el plazo de conservación.