Beste Kleidungsgrößenempfehlung
Welche ist die beste Technologie zur Kleidergrößen-Empfehlung für den Mode-E-Commerce?
Die beste Größenempfehlungstechnologie ist diejenige, die in der Lage ist, die individuelle Körperform eines Kunden mit den einzigartigen Kleidungsspezifikationen eines Einzelhändlers abzugleichen.
Bei dem Vergleich von Größenempfehlungs-Tools müssen viele Faktoren berücksichtigt werden, einschließlich, in folgender Wichtigkeitsreihenfolge:
- die Genauigkeit der ausgesprochenen Größenempfehlung;
- die Benutzererfahrung (UX) bei der Interaktion mit der Lösung;
- die Einfachheit der Umsetzung für den Einzelhändler;
- und schließlich, ob es noch weitere Zusatzvorteile für das Unternehmen gibt.
Werfen wir einen genaueren Blick auf verschiedene Technologien und ihre Herangehensweise, um die perfekte Übereinstimmung für Kunden online zu finden.
Größenempfehlung - Anpassung der Körperform des Kunden an die Bekleidungsspezifikationen auf SKU-Ebene [PRIME AI-Technologie]
Genauigkeit - Die Prime AI-Technologie nutzt maschinelles Lernen, um die individuelle Körperform jedes Einzelnen basierend auf Gewicht, Größe und einer begrenzten Anzahl von Parametern genau zu verstehen. Sie generiert Größenempfehlungen mit hoher Genauigkeit und Einzelhändler profitieren von einer echten und bedeutungsvollen Reduzierung der Rücksendungen, die andere
Die Größenempfehlung von PRIME AI ist nicht von der Genauigkeit der Größentabellen des Einzelhändlers abhängig. Die Technologie verwendet die Größentabellen des Einzelhändlers (oder eigene Modelle, wenn der Einzelhändler keine Größentabellen bereitstellen kann) als Ausgangspunkt, entwickelt diese jedoch schnell weiter auf der Grundlage von erfassten
UX - Die Benutzeroberfläche ist vollständig anpassbar, um am besten zur Markenidentität des Einzelhändlers sowie zum allgemeinen Aussehen und Gefühl der Website zu passen. Darüber hinaus entwickelt PRIME AI die Widget-Funktionen kontinuierlich weiter, um das Verhalten der Kunden und die schnellen Veränderungen in der Mobiltechnologie widerzuspiegeln. Der von den Kunden benöt
Es gibt keine Notwendigkeit für Kunden, ein Konto bei PRIME AI zu erstellen, anders als bei ähnlichen Lösungen. Außerdem wird PRIME AI Kunden nicht auffordern, über andere Wettbewerbsmarken nachzudenken, während sie einkaufen. Daher werden Einzelhändler von einer höheren Konversion und geringeren Rücksendungen profitieren als bei der Verwendung von Marken-zu-Marken-V
Einfachheit der Implementierung - PRIME AI ist in der Lage, Kleidungsspezifikationen zu sammeln und anfängliche Größenmodelle ohne Eingaben des Einzelhändlers zu definieren. Mehrmarken-Einzelhändler müssen keine Größentabellen oder Maße der Kleidungsstücke, die sie verkaufen, bereitstellen. Es ist auch keine physische Handhabung
PRIME AI hält die Integration in die E-Commerce-Plattform des Einzelhändlers so einfach wie möglich. Die Integration erfordert keine komplizierte Programmierung und selbst nicht-technisches Personal kann effektiv angeleitet werden, um personalisierte Kleidungspassformempfehlungen zu ermöglichen. Mit anderen Worten, die Integration ist ein schneller, einfacher und kostengünstiger Prozess.
Weitere hinzugefügte Vorteile - PRIME AI liefert monatliche umsetzbare Erkenntnisse und Metriken, die von dem Widget zur Größenempfehlung erfasst werden. Ein dedizierter Account-Manager, zusammen mit Datenwissenschaftlern, wird Einzelhändlern helfen, ihre Daten bis auf SKU-Ebene zu verstehen. Die Aufbewahrung von Analysen ist auf 365 Tage festgelegt. Außerdem, im Szenario, dass die empfohlene Größe nicht verfügbar ist, werden alternative Produkte empfohlen, die die von KI angetriebene Empfehlungsmaschine nutzen, oder Kunden können von der Funktion "Zurück auf Lager" profitieren und das Verhalten beim Einkaufen über verschiedene Geräte verfolgen, ohne zusätzliche Kosten.
Letztendlich kann PRIME AI Einzelhändlern mit nicht zu vernachlässigenden Vorteilen durch eine signifikante Steigerung der Konversionsrate und einer spürbaren Reduzierung der Rücksendungen dienen, die keine andere Passformempfehlungsmethode auf dem Markt erreichen kann.
Unten finden Sie einen Überblick über andere konkurrierende Technologien, die Größen- und Passformempfehlungen bieten, und bieten einige Einblicke in deren Funktionsweise und warum sich der Genauigkeitsgrad unterscheidet.
Größenempfehlung - Marken-zu-Marken-Vergleich [Andere Unternehmen]
Diese Technologie basiert auf dem relativen Vergleich von Größentabellen verschiedener Marken. Kunden müssen ihre Größe für andere Marken von Kleidung angeben, die sie tragen und möglicherweise kennen. Die Lösung generiert eine empfohlene Größe basierend auf der tabellarischen Beziehung zwischen der Größentabelle des Einzelhändlers und der des Wettbewerbers. Einzelhändler werden
Genauigkeit - Die größte Schwäche dieser Methode ist, dass Größentabellen selbst nicht sehr präzise sind. Darüber hinaus weichen die Maße von Kleidungsstücken im Herstellungsprozess von den ursprünglichen Spezifikationen ab. Diese Abweichung spiegelt sich nie in Größentabellen wider, was dazu führt, dass die gleiche Größentabelle
Betrachten Sie dieses Beispiel: Wenn der Kunde eine Größe von 200cm und ein Gewicht von 100kg angibt und dem Tool mitteilt, dass er bei einer anderen Marke Größe XS trägt, dann wird das Tool eine am besten passende Größe in der Nähe von XS empfehlen. Dies ist offensichtlich falsch und offensichtlich nicht die beste Methode, um Größenempfehlungen zu generieren.
UX - Es ist erwähnenswert, dass die Anzeige der Namen von Mitbewerbern auf der Website eines bestimmten Händlers möglicherweise nicht die beste Marketingstrategie ist. Die meisten E-Commerce-Experten hätten ernsthafte Bedenken, andere Markennamen in der entscheidendsten Phase der Kundenreise zu erwähnen, wenn sie kurz davor sind, ihren Kauf abzuschließen. Trotz har
Die Frage nach Markennamen und zugehörigen Größen führt auch zu mehr Fragen, was das Einkaufserlebnis verlängert und letztendlich das volle Umsatzpotenzial einschränkt. Es ist allgemein bekannt, dass die durchschnittliche auf der Seite verbrachte Einkaufszeit aufgrund des Kundenwechsels zu mobilen Plattformen sowie der Möglichkeit, alternative Einzelhänd
Anbieter dieser Art von Technologie können Lösungen anbieten, die keine Marken anderer Einzelhändler anzeigen, um Bedenken hinsichtlich der Exposition von Wettbewerbern zu adressieren. Dies steht jedoch im Widerspruch zu den ursprünglichen Grundlagen der Methode und wird auf Kosten der Genauigkeit gehen.
Einfachheit der Implementierung - diese Art von Technologie erfordert in der Regel keine komplexe Codierung auf Seiten des Einzelhändlers. Daher ist die Implementierung einfach und schnell, solange der Einzelhändler Größentabellen zur Verfügung hat. Diese Lösung kann für Multi-Marken-Einzelhändler nicht implementiert werden, wenn sie keine Größentabellen bereitstellen können.
Weitere hinzugefügte Vorteile - Einzelhändler sollten darüber nachdenken, wie zuverlässig die bereitgestellten Erkenntnisse sein werden. Das Verständnis für einzelne SKU ist sehr begrenzt, da Größentabellen auf Kategorieebene erstellt werden und ihre Genauigkeit fragwürdig ist. Einzelhändler könnten möglicherweise einige interessante statistische Trends finden
Größenempfehlung - Passende Kunden zu Kunden [andere Unternehmen]
Diese Technologie vergleicht statistisch, was Kunden mit denselben Körpermaßen gekauft und zurückgegeben haben. Daher können kleine, mittlere und Luxuseinzelhändler keinen signifikanten Einfluss erwarten und können nur eine sehr begrenzte Reduzierung der Rücksendungen erwarten, wenn überhaupt, da nur begrenzte Daten gesammelt werden, um statistisch aussagekräftig zu sein.
Genauigkeit - Kunden werden basierend auf ihren Maßen segmentiert, während Rücksendungsdaten verwendet werden, um Segmente mit geringer Rücksendungsquote zu identifizieren. Die Technologie kann möglicherweise genauer sein als die Methode des Vergleichs von Größentabellen. Sie erfordert jedoch eine signifikante Anzahl von Datenpunkten, um statistisch akzeptable Schlussfolgerungen zu erreichen.
Am wichtigsten ist, dass das Tool immer noch nicht die individuellen Bekleidungsspezifikationen oder die individuelle Körperform oder Passformpräferenz des Kunden versteht. Daher wird es immer einen nicht zu vernachlässigenden Anteil von Kunden geben, die nicht die richtige Empfehlung erhalten.
UX - Die Benutzeroberfläche erfordert weniger Fragen als jedes andere Tool, was einen schnellen und effizienten Prozess ermöglicht. Einige Technologieanbieter bieten zusätzliche Schritte an, um mehr Vertrauen hinsichtlich der Genauigkeit zu geben (z. B. fügen sie einen Passformpräferenz-Selektor hinzu, der in vielen Fällen keinen Unterschied macht, da zu wen
Empfehlungen können für Kunden verwirrend sein. Zum Beispiel könnte das Tool anzeigen: "65% der Kunden wie Sie haben Größe Klein gekauft und 35% Medium". Dies zeigt, dass immer noch eine gute Chance besteht, die falsche Größe auszuwählen, was auch das Umwandlungsverhältnis des Einzelhändlers einschränkt, da einige Kunden bezweifeln, in welche Kategorie sie fallen (65%
Einfachheit der Implementierung - Die Technologie kann sehr einfach zu implementieren sein, da sie auch keine Größentabellen oder Bekleidungsmessdaten benötigt, was es Einzelhändlern mit mehreren Marken und hohem Verkaufsvolumen ermöglicht, dieses Tool effektiv zu nutzen. Allerdings wird das Tool, wie bereits erwähnt, nur sehr begrenzte Auswirkungen auf Rücksendungen
Weitere hinzugefügte Vorteile - Alle Erkenntnisse werden statistisch wertvoller und vertrauenswürdiger sein als die Vergleichsmodelle der Größentabelle. Es wird jedoch immer noch eine große Menge an Daten in Grauzonen geben. In dem Szenario, dass Menschen aufgrund ihrer Maße in verschiedene Segmente fallen, wird die Empfehlung nicht richtig erscheinen und sie werden sich dafür
Größenempfehlung - andere Methoden
Andere Methoden beinhalten:
Technologien zur Körperscanung mit verschiedenen Scan-Ansätzen, von speziellen Kostümen bis hin zu speziellen Kameras, Apps und so weiter. Alles, was die Benutzerreise verlängert, komplizierter macht oder sogar Bedenken hinsichtlich ihrer Privatsphäre aufwirft, führt dazu, dass die Menschen das Werkzeug nicht nutzen. Trotz der kostspieligen Implementierung seit
Physikalische Messung von Kleidungsstücken, bei der jedes Stück entweder von Hand gemessen oder an künstlichen Schaufensterpuppen angezogen wird, um zu sehen, wie dehnbar die Kleidung ist. Die Verwendung solcher Methoden verlangsamt die Lieferkette erheblich und führt dazu, dass neue Produkte ohne Größenempfehlung bleiben, bis sie gemessen sind. Dies ist eine
Schlussfolgerung: Bekleidungsgrößenempfehlung durch PRIME AI
Heute bietet PRIME AI die genaueste Größenempfehlungstechnologie auf dem Markt an, die effektiv die Körperform des Kunden bis hin zur einzelnen Kleidungs-SKU abgleicht. Dadurch gewinnen Einzelhändler einen Wettbewerbsvorteil aus den gesammelten Daten, die von den Datenwissenschaftlern und Modeeinzelhandelsexperten des Unternehmens verarbeitet
Die PRIME AI-Lösung ist für jeden Einzelhändler geeignet, unabhängig von ihrem Budget oder der Anzahl ihrer SKUs.
Fordern Sie jetzt eine Demo an oder kontaktieren Sie uns Um mehr herauszufinden!