Incoerenza nelle Taglie della Moda: Analisi di 1 Milione di Resi Online

Abbiamo analizzato oltre 1 milione di resi online e ha scoperto una realtà sorprendente: dimensioni inconsistenti nella moda è il pilota numero uno di rimborsi nel settore della moda al dettaglio. Questa problematica si estende attraverso i marchi, le categorie di prodotti e persino i capi individuali dello stesso stile. Per i rivenditori, il costo è immenso - perdita di entrate, riduzione della fiducia del cliente e una battaglia continua per migliorare i tassi di conversione.

In questa analisi approfondita, esploriamo il perché dimensioni inconsistenti nella moda rimane un problema così importante, come i metodi tradizionali di dimensionamento stanno deludendo i clienti, e come i localizzatori di misura guidati dall'IA stanno cambiando il gioco.

La Scala del Problema dell'Inconsistenza delle Misure

Ricerche recenti dimostrano che Il 66% dei consumatori del Regno Unito ha citato la cattiva vestibilità come motivo per restituire gli acquisti onlineStatista, 2020).. La nostra analisi di 1 milione di resi rivela che una parte significativa di questi resi deriva da dimensioni inconsistenti nella moda tra i marchi, e anche all'interno dello stesso marchio tra diverse categorie e collezioni. Ad esempio:

Nike: Una taglia 'Media' per uomini copre una misura del torace di 38-41 pollici. (96,52 x 104,14 cm)
Zara: Una taglia 'Media' è progettata per toraci di dimensioni 39-40,5 pollici. (99,06 x 102,87 cm)
Calvin Klein: Una taglia 'Media' si adatta a un torace di 37-38 pollici (93,98 x 96,52 cm).
Gant: Un "Medium" varia tra 38-40 pollici. (96,52 x 101,6 cm)
H&M: Un 'Medium' è destinato per 37-39 pollici. (93,98 x 99,06 cm)

La variazione è chiara: un acquirente con un torace di 38 pollici potrebbe essere una 'Small' in un marchio e una 'Medium' in un altro. Questo dimensioni inconsistenti nella moda costringe i clienti a indovinare la loro taglia o a ordinare taglie multiple, portando a tassi di reso più alti.

Incoerenze All'interno Dello Stesso Marchio

H&M ha riconosciuto pubblicamente la necessità di migliorare la coerenza nelle sue taglie. Nel settembre 2023, l'amministratrice delegata Helena Helmersson ha affrontato le preoccupazioni dei clienti, dichiarando: "C'è sempre spazio per migliorare." Ha sottolineato che il rivenditore sta lavorando attivamente per garantire che "qualsiasi cosa i clienti comprano, vogliono tenerla," inclusi miglioramenti alle guide di dimensionamento. Tuttavia, nonostante questi sforzi, lo stesso capo di abbigliamento può comunque variare a seconda della vestibilità (Pagina del prodotto H&MQuesto significa che due magliette 'Medium' di H&M potrebbero avere misure diverse se una è slim fit e l'altra è relaxed fit.

Questo problema va oltre H&M:

Le dimensioni di Zara fluttuano basandosi su diverse collezioni, rendendo difficile per i clienti fedeli fare acquisti con fiducia.
L'abbigliamento sportivo e casual di Nike veste in modo diverso., con alcuni intervalli che risultano più piccoli a causa di design focalizzati sulle prestazioni.
Il denim e l'abbigliamento formale di Calvin Klein utilizzano strutture di dimensionamento diverse., il che significa che un acquirente potrebbe aver bisogno di diverse dimensioni nelle loro categorie di prodotti.

Aggiungendo un altro livello di complessità, variazioni di colore all'interno dello stesso prodotto può influire sulla vestibilità. Alcuni rivenditori utilizzano fornitori di tessuti diversi per colori diversi, portando a leggere differenze in termini di elasticità e struttura. Questo è un problema comunemente segnalato, con i clienti che notano che una versione 'Nera' di una maglietta potrebbe vestire più stretta della versione 'Bianca'. A Indagine della BBC ha rivelato che i clienti di H&M hanno riscontrato differenze drastiche nella vestibilità tra pantaloni dello stesso stile ma di colori diversi, nonostante abbiano etichette di dimensioni identiche (BBC).

Una cliente, Lesley Hodgson, ha scoperto che il suo i pantaloni neri si adattano perfettamente, mentre la versione beige nella stessa misura era troppo stretto, evidenziando le incongruenze nella produzione e nel trattamento dei tessuti. Il rapporto ha anche notato che molti clienti ritengono di essere ingiustamente addebitati per i resi causati da queste incongruenze, specialmente sotto la nuova politica dei resi di H&M.

Un rapporto da Il Jerusalem Post sostiene ulteriormente questa questione, spiegando che I tessuti più scuri spesso subiscono un trattamento aggiuntivo, rendendoli leggermente meno flessibili rispetto ai loro corrispondenti più chiari. (Jerusalem Post).

Le Insufficienze dei Trovatori di Misura Tradizionali e il Passaggio all'IA

Alcune soluzioni di ricerca della misura cercano di risolvere questo problema chiedendo ai clienti quale taglia indossano in un marchio noto e poi suggerendo una taglia equivalente in un nuovo marchio. Tuttavia, questo approccio si basa su metodi statistici obsoleti che non riescono a risolvere le incongruenze delle taglie nel mondo reale. Questi strumenti presuppongono che le scelte di taglia passate siano indicatori accurati degli acquisti futuri, ignorando le significative variazioni tra i marchi, le categorie di prodotti e persino le differenze di vestibilità specifiche per colore.

Questo sistema statico basato su regole è fondamentalmente difettoso perché:

Le taglie variano significativamente tra i marchi., come dimostrato sopra.
Anche all'interno di un marchio, diverse categorie e stili hanno vestibilità diverse.
La percezione del cliente svolge un ruolo importante. Se un acquirente è abituato ad acquistare da un marchio che vende taglie grandi, potrebbe automaticamente scegliere una taglia più piccola quando fa acquisti altrove, complicando ulteriormente le raccomandazioni.

Invece di fare affidamento su modelli statistici obsoleti, i rivenditori hanno bisogno soluzioni predittive guidate da intelligenza artificiale che analizzano dinamicamente i dati reali di acquisto e reso, le dimensioni specifiche del capo e i profili corporei individuali dei clienti. L'IA predittiva impara continuamente da nuovi input, migliorando la precisione nel tempo, a differenza dei tradizionali localizzatori di taglie che si basano su confronti statici tra marche.

I rivenditori che si attengono a questi metodi più vecchi corrono il rischio alienando i clienti con raccomandazioni scorrette, aumentando i tassi di reso e danneggiando la fiducia nel marchioLa soluzione è una approccio basato sui dati, apprendimento automatico che comprende il vestibilità al livello più profondo, fino all'elasticità del tessuto, alla classificazione dei modelli e alle preferenze di forma del cliente.

Studio di Caso: Come Playful Promises ha Ridotto i Resi con la Predizione della Misura Alimentata dall'IA

Promesse giocose, un rivenditore di lingerie con sede nel Regno Unito, ha implementato la previsione delle taglie basata sull'IA dopo aver lottato con alti tassi di reso a causa della dimensione inconsistente. Il rivenditore si era affidato a tabelle delle taglie standard e preferenze di taglia segnalate dai clienti, ma ha scoperto che i tassi di reso rimanevano alti, in particolare tra i nuovi clienti.

Integrando il sistema di raccomandazione di vestibilità di Prime AI, Playful Promises ha conseguito:

A Riduzione del 27% nei resi, in particolare in capi di lingerie su misura come reggiseni e body.
Un Aumento del 18% nei tassi di conversione, poiché i clienti si sentivano più sicuri nel selezionare la taglia giusta, riducendo i carrelli abbandonati.
A diminuzione significativa delle richieste di assistenza al cliente relative alle dimensioni, riducendo il carico di lavoro sui team di supporto.

Il sistema guidato dall'IA ha sfruttato i dati reali di acquisto, l'analisi biometrica e ha persino tenuto conto delle variazioni tra diversi colori dello stesso prodotto. A differenza delle tradizionali tabelle delle taglie, il sistema Prime AI ha continuamente migliorato la sua precisione con ogni nuovo acquisto e reso, affinando le sue previsioni per fornire una raccomandazione di vestibilità ottimale per ogni singolo acquirente.

Le Caratteristiche e i Vantaggi della Predizione AI Fit

I sistemi di ricerca della taglia alimentati da IA offrono molto più che semplici raccomandazioni di base sulla taglia. Forniscono un'esperienza di shopping veramente personalizzata che risponde alle esigenze individuali del cliente. Le caratteristiche chiave delle soluzioni di dimensionamento guidate da IA predittiva includono:

Analisi delle dimensioni del prodotto granulare - L'IA misura i capi di vestiario a un livello profondo, garantendo una precisione oltre le standard taglie riportate sulle tabelle.
Dati biometrici del cliente e dati sugli acquisti passati - L'IA predittiva impara dai resi precedenti e dagli acquisti di successo per perfezionare le raccomandazioni.
Miglioramenti in tempo reale dell'apprendimento automatico - Il sistema di intelligenza artificiale si adatta continuamente ai nuovi dati, rendendo le previsioni sempre più precise.
Consapevolezza delle variazioni di tessuto e colore - A differenza degli strumenti tradizionali, l'IA comprende che tessuti e colori diversi influenzano la vestibilità e regola le raccomandazioni di conseguenza.
Integrazione senza soluzione di continuità con le piattaforme di e-commerce - I cercatori di vestibilità AI possono integrarsi con Shopify, Magento e piattaforme personalizzate per offrire un'esperienza senza sforzo per i clienti.

I rivenditori che utilizzano strumenti di adattamento predittivi alimentati da intelligenza artificiale vedono una significativa riduzione dei resi, una maggiore soddisfazione del cliente e una migliorata sostenibilità riducendo al minimo le spedizioni e l'elaborazione dei resi non necessari.

Fai il Prossimo Passo: Riduci i Resi e Aumenta le Vendite con Prime AI

Le incongruenze nelle taglie sono una delle principali cause di perdita di fatturato e insoddisfazione del cliente nel settore della moda al dettaglio. Implementando la previsione della vestibilità guidata dall'IA, i marchi possono ridurre significativamente i tassi di reso, migliorare la soddisfazione del cliente e aumentare la sostenibilità.

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