Hören Sie auf, Größen in Ihrem ERP zu "korrigieren". Lassen Sie die KI die harte Arbeit erledigen.
Multi-Marken-Modeeinzelhandel basiert auf Vielfalt.
Vielfalt an Stilen, Marken, Passformen, Herkünften... und natürlich, Größensysteme.
Und genau in diesem letzten Teil herrscht das Chaos.
Die meisten Einzelhändler mit mehreren Marken stecken in der gleichen Schleife fest:
- Lieferanten senden Größendaten in verschiedenen Formaten und Systemen.
- Teams "reinigen" oder normalisieren diese Daten im ERP/PIM
- Größentabellen werden manuell angepasst
- KI oder Größenfinder-Tools sind eingesteckt nach diese manuelle Nacharbeit
Es fühlt sich organisiert an. In Wirklichkeit richtet es oft mehr Schaden an als es nützt.
In diesem Artikel werde ich etwas argumentieren, das möglicherweise gegen das Bauchgefühl spricht:
Hören Sie auf, die Größenbezeichnung in Ihrem ERP zu bearbeiten.
Bewahren Sie auf, was Lieferanten senden und lassen Sie KI die Punkte verbinden.
Wenn Sie das richtig machen, schalten Sie bessere Größenempfehlungen frei, senken Rückerstattungen und weit zuverlässigere Analysen, insbesondere wenn Sie ein Multi-Marken- oder Marktplatzmodell betreiben.
Wenn Sie mehrere Marken verkaufen, wissen Sie bereits, dass es so etwas wie "universelle Größen" nicht gibt:
- Marke A's EU 38 passt wie Marke B's EU 40
- "Die Größe 'M' in einer koreanischen Marke entspricht eher der Größe 'XS' in einer US-Marke."
- Ein Slim-Fit-Hemd und ein Relaxed-Fit-Hemd haben die gleiche nominale Größe, fühlen sich aber völlig unterschiedlich an.
- Die gleiche SKU kann anders in einem anderen passen Farbe oder Produktionscharge
Jetzt multipliziere das über:
- Hunderte oder tausende von Marken
- Zehntausende von SKUs
- Ständige saisonale Sortimentswechsel
Ihr ERP endet als der Ort, an dem all dies landet. Und der natürliche Instinkt ist:
"Wir müssen das aufräumen."
So beginnen die Teams:
- "Alles auf „Internationales S/M/L“ umstellen"
- Erzwingen von UK → EU → US Umrechnungen
- Überschreiben von Lieferantengrößen mit internen Codes
- Zusammenführen oder Abrunden von Größen ("Wir möchten keine halben Größen in den Filtern anzeigen")
Auf dem Papier sieht es sauberer aus. Aber für KI und echte Menschen zerstört dieses "Reinigen" oft das Signal, das Sie benötigen.
Die unordentliche Wahrheit der Mehrmarkengrößen
Die versteckten Kosten der "Festlegung" von Größen in ERP
Schauen wir uns an, was tatsächlich passiert, wenn Sie Lieferantengrößen zu aggressiv normalisieren.
- Sie verlieren Informationen, die KI nutzen könnte
Beispiel:
- Marke A: Größe 2, Marke B: S, Marke C: EU 36
- ERP: Ordnen Sie alle drei dem internen S zu und vergessen Sie das ursprüngliche Etikett
Auf den ersten Blick sieht das ordentlich aus.
Unter der Haube sieht die KI nun drei identische "S"-Werte ohne Kontext.
Sie haben die Feinheit entfernt, die diese Größen in der realen Welt unterscheidet.
Du hast gerade eine Feinheit entfernt, die:
- Einige Kunden würde habe gekauft
- KI könnte verwendet werden, um subtile Passmuster zu erkennen.
- Hätte dabei helfen können zu identifizieren, welche genaue Größe die beste "Behaltens"-Rate hat.
- Sie erzeugen eine künstliche Beständigkeit, die Einkäufer nicht erleben.
Ihr System sagt:
"Alle diese sind jetzt 'M' - Arbeit erledigt."
Aber dein Rückgaben erzähle eine andere Geschichte:
- Eine "M" ist für 60% der Käufer zu eng.
- Ein weiteres "M" passt perfekt
- Ein anderer wird ständig als zu groß zurückgegeben.
Ihr ERP jetzt tut so als ob Dinge werden harmonisiert, die in Wirklichkeit nicht sind.
Jegliche Analytik, BI oder KI darauf aufbauend wird in die Irre geführt.
- Sie machen das Leben für prädiktive KI schwieriger
Moderne Größen-KI (wie Prime AI) benötigt keine "perfekten" Größentabellen.
Es braucht wahrheitsgetreu Rohdaten und reale Ergebnisse:
- Was war das ursprüngliche Etikett?
- Was haben die Leute eigentlich gekauft?
- Wer hat es behalten, wer hat es zurückgegeben und warum?
Wenn Sie Größendaten zu früh in der Pipeline überschreiben oder "massieren", kann KI nicht sehen:
- Welche Marken verhalten sich anders?
- Welche Größen in einer Tabelle sind "falsch"
- Welche Farbvarianten oder Chargen weichen von der Norm ab?
Sie verwischen effektiv das Bild, bevor Sie es von der KI analysieren lassen.
Der bessere Ansatz: Behalten Sie das Durcheinander, fügen Sie Struktur darüber hinzu.
Die Antwort ist nicht aufgeben und das Chaos akzeptieren.
Die Antwort ist zu trennen:
- Was du Geschäft gegenüber dem, was du Anzeige
Ein einfaches, aber kraftvolles Muster:
- Bewahren Sie die Rohlieferantenfelder unversehrt auf
- Lieferantengrößenbezeichnung
- Lieferantenregion (EU/UK/US/JP, usw.)
- Alle zusätzlichen Anmerkungen (kurz, groß, zierlich, plus, usw.)
- Fügen Sie Ihre eigene "Anzeigegröße" Ebene für UX hinzu
- Anzeigegröße für Filter und Front-End
- Aber löschen oder überschreiben Sie niemals die Rohgröße in der Datenbank
- Fügen Sie reichhaltige Produktattribute hinzu
- Passform (schmal, regulär, übergroß)
- Kategorie, Unter-Kategorie
- Stoffzusammensetzung
- Beabsichtigtes Geschlecht, Region, Jahreszeit
- Lassen Sie KI die Kartierung durchführen
- Die Aufgabe der KI besteht darin zu lernen:
"Für Menschen wie diese, in dieser Marke, in diesem Produkt, welche Größe funktioniert tatsächlich?"
Anstatt Ihr ERP zur "Wahrheit" der Größenbestimmung zu zwingen, lassen Sie es zu. Sammler von Fakten.
Dann wird die KI zum Dolmetscher.
Glühbirnen-Moment
Hier ist der Umschwung im Denken:
Ihre Aufgabe ist es nicht zu raten, wie alle Marken auf einer Größentabelle aufgereiht werden sollten.
Ihre Aufgabe besteht darin, die Realität zu bewahren und KI genügend Signale zum Lernen zu geben.
Praktisches Beispiel:
- Du verkaufst 2.000 Marken
- Viele haben unvollständige oder widersprüchliche Größentabellen
- Einige senden überhaupt keine Diagramme.
Altes Denken:
"Wir benötigen ein universelles Diagramm und müssen alle Marken darin abbilden."
Neues Denken:
"Wir lassen Prime AI von der tatsächlichen Kauf-, Behaltens- und Rückgabepraxis der Kunden für diese Produkte lernen, selbst wenn Größentabellen unvollständig oder fehlen."
Denn am Ende ist die einzige Frage, die zählt:
"Für" dieser Käufer, auf dieses Produkt", welche Größe werden sie wahrscheinlich behalten?"
Wie Prime AI die Punkte verbindet (ohne dass Sie Größen neu schreiben müssen)
Prime AI Clothing Size Finder PRO ist speziell für diese Multi-Marken-Realität entwickelt.
So funktioniert es, wenn Sie nicht manipuliere Lieferantengrößen:
- Rohdaten aufnehmen
- Wir nehmen Ihren Produktfeed so wie er ist: Marke, Größenetikett, Kategorie, Passform, Farbe, usw.
- Keine Nachfrage nach "perfekten" oder standardisierten Diagrammen.
- Lernen Sie aus Verhalten, nicht aus Annahmen
- Wir analysieren Verkäufe und Rückgaben nach Produkt-ID und Farb-ID.
- Wenn Marke X - Größe M - Marineblau anders passt als Marke X - Größe M - Schwarz, erkennen wir das und behandeln sie unterschiedlich.
- Uns ist es egal, was die Tabelle angeblich passen sollte. Wir lernen, was macht fit.
- Arbeiten Sie auf SKU- und individueller Käuferebene
- Für zurückkehrende KäuferDie Null-Eingabe-Größenbestimmung gibt eine Empfehlung ohne jeglichen Test, basierend rein auf ihren bisherigen Käufen und dem Verhalten in Bezug auf Behalten/Zurückgeben.
- Für neue KäuferDie Quiz-basierte Engine passt ihre Logik an, indem sie die gelernten Muster aus Ihren Daten verwendet.
- Respektiere alle Nuancen, die du beibehalten hast
- Da Sie nicht alles auf "S/M/L" reduziert haben, kann der Motor sehen:
- Welche Marken fallen klein oder groß aus?
- Welche Größe innerhalb eines Diagramms ist das "Problemkind"?
- Wie die Passform sich durch Stoff, Schnitt, Farbgebung und Jahreszeit unterscheidet
- Da Sie nicht alles auf "S/M/L" reduziert haben, kann der Motor sehen:
Dies ist der Grund, warum Prime AI den Ausschlag geben kann, wo andere es nicht können:
- Beeinflusst 50-80% der Transaktionen
- Im Durchschnitt liefern 35% weniger Rücksendungen (Bestellungen, die der Empfehlung folgten, vs. keine Empfehlung.)
- Verbessern Sie CVR und AV, insbesondere in Umgebungen mit mehreren Marken und komplexen Sortimenten
Was Sie als nächstes tun können (praktische Schritte)
Jenseits von Gewinn und Leistung verändert die reibungslose Größenanpassung das Einkaufsverhalten der Kunden. fühlen.
Wenn sie eine automatisch erscheinende Empfehlung sehen, signalisiert dies Vertrauen, Intelligenz und Sorgfalt.
Es fühlt sich personalisiert, mühelos und hochwertig an, genau das, was Luxus- und Lifestyle-Einzelhändler anstreben zu liefern.
Es sagt leise:
"Wir kennen dich."
Und diese emotionale Verbindung führt zu höherer Loyalität und wiederholten Käufen.
Es passt auch perfekt zum breiteren Trend von Einzelhändlern, Kunden dazu zu ermutigen, über markeneigene Apps einzukaufen, wo Identität, Kaufhistorie und Größenempfehlungen nahtlos zu einem einheitlichen, vorausschauenden Erlebnis verschmelzen.
Warum Prime AI die Ära der prädiktiven Größenbestimmung anführt
Wenn Sie ein Einzelhändler mit mehreren Marken oder Marktplatz sind, hier ist eine konkrete Aktionsliste:
- Überprüfung, wo Sie heute Größen umschreiben
- Wo konvertieren oder überschreiben Sie Lieferantengrößen in ERP/PIM?
- Wo werfen Sie Nuancen weg, um es "schöner aussehen zu lassen"?
- Führen Sie separate Felder ein
- Behalten Sie die Lieferantengröße bei.
- Verwenden Sie ein anderes Feld für die Anzeigegröße auf der Benutzeroberfläche.
- Beginnen Sie mit der Erfassung besserer Ergebnisdaten
- Stellen Sie sicher, dass die Rückgabegründe strukturiert sind.
- Behalten Sie Produktdaten und idealerweise Farbdaten.
- Hören Sie auf, die Verkäufer zu fragen "Welche Marken führen Sie?"
- Die richtige Frage lautet:
"Kann Ihre KI arbeiten, wenn Größentabellen unvollständig, inkonsistent oder fehlend sind und trotzdem aus unseren Daten lernen?"
Sprechen Sie mit jemandem, der jeden Tag in diesem Problem lebt. Dies ist genau der Bereich, in dem Prime AI bei Einzelhändlern mit mehreren Marken und Regionen tätig ist.
Prime AI als Ihr Größenpartner, nicht nur ein Widget
Prime AI ist nicht ein weiteres "nettes Overlay" auf Ihrem PDP.
Es handelt sich um einen prädiktiven Größenbestimmungsmotor, der für den echtes Durcheinander des Multi-Marken-Einzelhandels.
- Es gedeiht auf rohen, unperfekten Daten.
- Es verbindet die Punkte, die Sie nicht manuell erzwingen sollten.
- Es verwandelt Chaos in ein konsistentes Erlebnis für jeden Käufer: "Das ist Ihre Größe."
Wenn Sie es leid sind, endlos Größen in Ihrem ERP zu "korrigieren" und immer noch keine bedeutende Rückerstattungsreduktion zu sehen, könnte es an der Zeit sein, den Ansatz zu ändern, nicht nur das Werkzeug.
Überprüfen Sie, wie Sie derzeit Größendaten verwalten, und wenn Sie eine zweite Meinung möchten, überprüfen wir gerne Ihre Einrichtung und zeigen Ihnen, wie Prime AI damit umgehen würde.
