Inkonsistente Größen in der Mode: Analyse von 1 Million Online-Rücksendungen

Wir haben über analysiert 1 Million Online-Rücksendungen und entdeckte eine beeindruckende Realität: inkonsistente Größenangaben in der Mode ist das Nummer eins Fahrer von Rückerstattungen im Modeeinzelhandel. Dieses Problem erstreckt sich über Marken, Produktkategorien und sogar einzelne Kleidungsstücke desselben Stils. Für Einzelhändler sind die Kosten immens - verlorene Einnahmen, reduziertes Kundenvertrauen und ein ständiger Kampf um die Verbesserung der Konversionsraten.

In diesem tiefgreifenden Einblick erforschen wir, warum inkonsistente Größenangaben in der Mode bleibt ein so großes Problem, wie traditionelle Größenmethoden Kunden scheitern lassen und wie KI-gesteuerte Passformfinder das Spiel verändern.

Das Ausmaß des Problems der Größeninkonsistenz

Aktuelle Forschungen zeigen, dass 66% der britischen Verbraucher nannte schlechte Passform als Grund für die Rückgabe von Online-Käufen.Statista, 2020).. Unsere Analyse von 1 Million Rücksendungen zeigt, dass ein signifikanter Teil dieser Rücksendungen von inkonsistente Größenangaben in der Mode zwischen Marken und sogar innerhalb derselben Marke über verschiedene Kategorien und Kollektionen hinweg. Zum Beispiel:

Nike: Ein "Medium" für Männer deckt eine Brustgröße von 38-41 Zoll ab. (96,52 x 104,14 cm)
Zara: Ein "Medium" ist für Brustgrößen von 39-40,5 Zoll (99,06 x 102,87 cm) konzipiert.
Calvin Klein: Ein 'Medium' passt für eine Brustweite von 37-38 Zoll (93,98 x 96,52 cm).
Gant: Ein "Medium" liegt zwischen 38-40 Zoll. (96,52 x 101,6 cm)
H&M: Ein "Medium" ist für 37-39 Zoll vorgesehen. (93,98 x 99,06 cm)

Die Variation ist klar: Ein Käufer mit einem 38-Zoll-Brustumfang könnte bei einer Marke eine 'Small' und bei einer anderen eine 'Medium' sein. Dies inkonsistente Größenangaben in der Mode zwingt Kunden dazu, entweder ihre Größe zu schätzen oder mehrere Größen zu bestellen, was zu höheren Rücksendequoten führt.

Unstimmigkeiten Innerhalb Derselben Marke

H&M hat öffentlich anerkannt, dass es notwendig ist, die Konsistenz seiner Größen zu verbessern. Im September 2023 äußerte sich die Geschäftsführerin Helena Helmersson zu den Bedenken der Kunden und sagte: "Es gibt immer Verbesserungen zu machen." Sie betonte, dass der Einzelhändler aktiv daran arbeitet, sicherzustellen, dass "Was auch immer Kunden kaufen, sie möchten es behalten." einschließlich Verbesserungen an Größentabellen. Trotz dieser Bemühungen, Das gleiche Kleidungsstück kann je nach Passform immer noch variieren. (H&M Produktseite). Das bedeutet, dass zwei 'Medium' T-Shirts von H&M unterschiedliche Maße haben könnten, wenn eines ein Slim Fit und das andere ein Relaxed Fit ist.

Dieses Problem geht über H&M hinaus:

Die Größen von Zara schwanken. basierend auf verschiedenen Kollektionen, was es für treue Kunden schwierig macht, mit Vertrauen einzukaufen.
Die Sport- und Freizeitkleidung von Nike sitzt unterschiedlich., wobei einige Bereiche aufgrund von leistungsorientierten Designs kleiner ausfallen.
Die Jeans und die formelle Kleidung von Calvin Klein verwenden unterschiedliche Größenstrukturen., was bedeutet, dass ein Käufer möglicherweise unterschiedliche Größen in ihren Produktkategorien benötigt.

Fügt eine weitere Ebene der Komplexität hinzu, Farbvariationen innerhalb desselben Produkts kann die Passform beeinflussen. Einige Einzelhändler verwenden verschiedene Stofflieferanten für unterschiedliche Farben, was zu geringfügigen Unterschieden in Dehnbarkeit und Struktur führt. Dies ist ein häufig gemeldetes Problem, wobei Kunden bemerken, dass eine 'Schwarze' Version eines T-Shirts möglicherweise enger sitzt als die 'Weiße' Version. Ein BBC Untersuchung enthüllte, dass H&M Kunden drastische Unterschiede in der Passform zwischen Hosen im gleichen Stil, aber in verschiedenen Farben, trotz identischer Größenetiketten (BBC).

Eine Kundin, Lesley Hodgson, entdeckte, dass ihr schwarze Hosen passen perfekt, während die beige Version in der gleichen Größe war viel zu eng, und hebt Inkonsistenzen in der Herstellung und Stoffbehandlung hervor. Der Bericht stellte auch fest, dass viele Kunden das Gefühl haben, sie werden für Rücksendungen, die durch diese Inkonsistenzen verursacht werden, besonders unter H&M's neuer Rücksendungsrichtlinie, ungerecht belastet.

Ein Bericht von Die Jerusalem Post unterstützt dieses Problem weiterhin und erklärt, dass Dunklere Stoffe durchlaufen oft zusätzliche Verarbeitungsprozesse, wodurch sie etwas weniger flexibel als ihre helleren Gegenstücke sind. (Jerusalem Post).

Die Mängel traditioneller Passform-Finder und der Wechsel zur KI

Einige Fit-Finder-Lösungen versuchen, dieses Problem zu lösen, indem sie Kunden fragen, welche Größe sie bei einer bekannten Marke tragen, und dann eine entsprechende Größe bei einer neuen Marke vorschlagen. Diese Vorgehensweise stützt sich jedoch auf veraltete statistische Methoden, die den tatsächlichen Größenunterschieden in der realen Welt nicht gerecht werden. Diese Tools gehen davon aus, dass vergangene Größenentscheidungen genaue Vorhersagen für zukünftige Käufe sind und ignorieren dabei die signifikanten Unterschiede zwischen Marken, Produktkategorien und sogar farbspezifischen Passformunterschieden.

Dieses statische, regelbasierte System ist grundsätzlich fehlerhaft weil:

Die Größen variieren erheblich zwischen den Marken., wie oben gezeigt.
Sogar innerhalb einer Marke passen verschiedene Kategorien und Stile unterschiedlich.
Die Wahrnehmung der Kunden spielt eine große Rolle. Wenn ein Käufer es gewohnt ist, von einer Marke zu kaufen, die große Größen führt, könnte er automatisch eine kleinere Größe wählen, wenn er woanders einkauft, was die Empfehlungen weiter erschwert.

Anstatt sich auf veraltete statistische Modelle zu verlassen, benötigen Einzelhändler prädiktive, KI-gesteuerte Lösungen die dynamisch reale Kauf- und Rückgabedaten, kleidungsspezifische Abmessungen und individuelle Kundenkörperprofile analysieren. Prädiktive KI lernt kontinuierlich aus neuen Eingaben und verbessert im Laufe der Zeit die Genauigkeit, im Gegensatz zu traditionellen Passform-Findern, die sich auf statische Markenvergleiche verlassen.

Einzelhändler, die an diesen älteren Methoden festhalten, riskieren Kunden durch falsche Empfehlungen verärgern, Rücksendequoten erhöhen und das Vertrauen in die Marke schädigenDie Lösung ist eine datengetriebener, maschinelles Lernen Ansatz das auf tiefster Ebene passt, bis hin zu Stoffdehnung, Mustergradierung und Kundenformvorlieben.

Fallstudie: Wie Playful Promises Rücksendungen mit Hilfe von KI-gestützter Passformvorhersage reduzierte

Verspielte VersprechenEin in Großbritannien ansässiger Dessous-Händler implementierte eine von KI angetriebene Größenvorhersage, nachdem er mit hohen Rücksendequoten aufgrund von inkonsistenten Größen zu kämpfen hatte. Der Händler hatte sich auf Standardgrößentabellen und von Kunden gemeldete Größenpräferenzen verlassen, stellte jedoch fest, dass die Rücksendequoten, insbesondere bei neuen Kunden, hoch blieben.

Durch die Integration des Passformempfehlungssystems von Prime AI erzielte Playful Promises folgendes:

A 27% Reduzierung der Rücksendungen, insbesondere bei passender Unterwäsche wie BHs und Bodysuits.
Ein Erhöhung der Konversionsraten um 18%, da sich die Kunden beim Auswählen der richtigen Größe sicherer fühlten, was zu weniger verlassenen Warenkörben führte.
A deutlicher Rückgang der Kundendienstanfragen im Zusammenhang mit der Größenbestimmung, um die Arbeitslast der Support-Teams zu reduzieren.

Das KI-gesteuerte System nutzte echte Kaufdaten, biometrische Analysen und berücksichtigte sogar Variationen zwischen verschiedenen Farben desselben Produkts. Im Gegensatz zu traditionellen Größentabellen verbesserte das Prime KI-System kontinuierlich seine Genauigkeit mit jedem neuen Kauf und jeder Rücksendung und verfeinerte seine Vorhersagen, um eine optimale Passformempfehlung für jeden einzelnen Käufer zu liefern.

Die Funktionen und Vorteile der KI-Fit-Prognose

KI-gesteuerte Passformfinder bieten weit mehr als nur grundlegende Größenempfehlungen. Sie bieten ein wirklich personalisiertes Einkaufserlebnis, das auf die individuellen Bedürfnisse der Kunden eingeht. Die Schlüsselfunktionen von prädiktiven, KI-gesteuerten Größenlösungen umfassen:

Granulare Produktabmessungsanalyse - KI misst Kleidungsstücke auf einer tiefen Ebene, um Genauigkeit über die standardmäßigen Größentabellen hinaus zu gewährleisten.
Kundenbiometrie und vergangene Kaufdaten - Prädiktive KI lernt aus vorherigen Rücksendungen und erfolgreichen Käufen, um Empfehlungen zu verfeinern.
Echtzeit-Verbesserungen des maschinellen Lernens - Das KI-System passt sich kontinuierlich neuen Daten an, wodurch die Vorhersagen zunehmend präziser werden.
Bewusstsein für Stoff- und Farbvariationen - Im Gegensatz zu herkömmlichen Werkzeugen versteht die KI, dass verschiedene Stoffe und Farben die Passform beeinflussen und passt die Empfehlungen entsprechend an.
Nahtlose Integration mit E-Commerce-Plattformen - AI-Fit-Finder können mit Shopify, Magento und individuell erstellten Plattformen integriert werden, um Kunden ein müheloses Erlebnis zu bieten.

Einzelhändler, die prädiktive, KI-gesteuerte Passform-Finder verwenden, sehen eine signifikante Reduzierung der Rücksendungen, eine höhere Kundenzufriedenheit und eine verbesserte Nachhaltigkeit durch die Minimierung unnötiger Sendungen und Rücksendungsabwicklungen.

Machen Sie den nächsten Schritt: Reduzieren Sie Rücksendungen und steigern Sie Verkäufe mit Prime AI

Größeninkonsistenzen sind eine Hauptursache für Umsatzverluste und Kundenzufriedenheit im Modeeinzelhandel. Durch die Implementierung von KI-gesteuerter Passformvorhersage können Marken die Rückgabequoten erheblich reduzieren, die Kundenzufriedenheit verbessern und die Nachhaltigkeit steigern.

Möchten Sie sehen, wie der Fit Finder von Prime AI für Ihre Marke arbeiten kann? Lassen Sie nicht zu, dass veraltete Größenmodelle Ihren Umsatz kosten. Buchen Sie heute eine kostenlose Demo und sehen Sie, wie Prime AI Ihrer Marke helfen kann, ein nahtloses Einkaufserlebnis zu liefern, Rücksendungen zu reduzieren und langfristiges Kundenvertrauen aufzubauen.