Mejor Recomendación de Tamaño de Ropa
¿Cuál es la mejor tecnología de recomendación de tallas de ropa para el comercio electrónico de moda?
La mejor tecnología de recomendación de tallas es aquella con la capacidad de emparejar la forma del cuerpo de cada cliente individual con las especificaciones únicas de la prenda de cualquier minorista.
Al comparar herramientas de recomendación de tamaño, se deben considerar muchos factores, incluyendo, en orden de importancia:
- la precisión de la recomendación de tamaño que se está brindando;
- la experiencia del usuario (UX) al interactuar con la solución;
- la facilidad de implementación para el minorista;
- y finalmente, si hay algún otro beneficio adicional para el negocio.
Echemos un vistazo más detenido a las diferentes tecnologías y su enfoque para encontrar el ajuste perfecto para los clientes en línea.
Recomendación de talla - Coincidencia de la forma del cuerpo del cliente con las especificaciones de la prenda a nivel de SKU [tecnología PRIME AI]
Precisión: La tecnología principal de inteligencia artificial utiliza el aprendizaje automático para comprender con precisión cada forma de cuerpo individual basada en peso, altura y un conjunto limitado de parámetros. Generará recomendaciones de tamaño con alta precisión y los minoristas se beneficiarán de una verdadera y significativa reducción en devoluciones que otros métodos de recomendación de ajuste han fallado en demostrar.
La recomendación de tamaño de PRIME AI no depende de la precisión de las tablas de tallas del minorista. La tecnología utiliza las tablas de tallas del minorista (o sus propios modelos si los minoristas no pueden proporcionar tablas de tallas) como base, pero las evoluciona rápidamente en función de la información de ventas y devoluciones capturada. Como resultado, PRIME AI puede proporcionar comentarios útiles a los minoristas sobre la precisión real de las tablas de tallas que poseen.
UX: La interfaz de usuario es totalmente personalizable para adaptarse mejor a la marca del minorista, así como a la apariencia general del sitio web. Además, PRIME AI está evolucionando continuamente las funcionalidades del widget para reflejar el comportamiento del cliente y los rápidos cambios observados en la tecnología móvil. La entrada requerida de los clientes se mantiene voluntariamente al mínimo, requiriendo un esfuerzo bajo sin abrumar al usuario con demasiadas preguntas, o pidiendo tomar fotos del cuerpo de uno o usar un traje especial.
No es necesario que los clientes creen una cuenta con PRIME AI, a diferencia de otras soluciones similares. Además, PRIME AI no pedirá a los clientes que piensen en otras marcas competidoras durante el proceso de compra. Por lo tanto, los minoristas se beneficiarán de una mayor conversión y menores devoluciones que al usar la tecnología de comparación de marca a marca.
Facilidad de implementación: PRIME AI puede recolectar las especificaciones de las prendas y definir los modelos de tamaño inicial sin ninguna entrada del minorista. Los minoristas de varias marcas no tienen que proporcionar tablas de tallas o medidas de las prendas que están vendiendo. Tampoco se involucra ningún manejo físico de la prenda. Esta capacidad es única para PRIME AI.
PRIME AI mantiene la integración con la plataforma de comercio electrónico del minorista con el menor esfuerzo posible. La integración no requiere codificación compleja, e incluso el personal no técnico puede ser guiado de manera efectiva para habilitar la recomendación personalizada de tallas de ropa. En otras palabras, la integración es un proceso rápido, fácil y de bajo costo.
Otros beneficios adicionales - PRIME AI proporciona información y métricas accionables mensuales capturadas por el widget de recomendación de tamaño. Un gerente de cuenta dedicado junto con científicos de datos ayudarán a los minoristas a entender sus datos hasta el nivel de SKU. La retención de análisis está establecida en 365 días. Además, en el escenario de que el tamaño recomendado no esté disponible, se recomendarán productos alternativos utilizando un motor de recomendación impulsado por AI, o los clientes pueden beneficiarse de la funcionalidad de vuelta en stock y rastreo de comportamiento de compras en diferentes dispositivos sin costos adicionales.
Finalmente, PRIME AI puede proporcionar a los minoristas beneficios no despreciables, desde un aumento significativo en la tasa de conversión hasta una reducción notable en las devoluciones que ningún otro método de recomendación de ajuste en el mercado puede igualar.
A continuación se presenta una visión general de otras tecnologías competidoras que proporcionan recomendaciones de tamaño y ajuste, ofreciendo algunas ideas sobre cómo funcionan y por qué difieren los niveles de precisión.
Recomendación de tamaño - emparejamiento de marca a marca [Otras compañías]
Tal tecnología se basa en la comparación relativa de tablas de tallas de diferentes marcas. Se requiere que los clientes proporcionen su talla para otras marcas de ropa que usan y que podrían conocer potencialmente. La solución genera un tamaño recomendado basado en la relación tabulada entre la tabla de tallas del minorista y la tabla de tallas del competidor. Los minoristas verán ganancias en la relación de conversión y (potencialmente) una relación de devoluciones ligeramente menor. Sin embargo, con el tiempo, el impacto en la conversión y las devoluciones se desvanecerá debido a la baja precisión del método.
Precisión: La mayor debilidad de este método es que las tablas de tallas en sí mismas no son muy precisas. Además, las medidas de las prendas en el proceso de fabricación se desvían de las especificaciones originales. Esa desviación nunca se refleja en las tablas de tallas, lo que resulta en la misma tabla de tallas que se muestra para muchos artículos en la misma categoría a pesar de que muchos de ellos se ajustan de manera diferente. Por lo tanto, el enfoque de comparación de tablas de tallas solo puede proporcionar una recomendación aproximada a nivel de categoría. Considerando la falta de precisión, el impacto en las devoluciones es realmente mínimo. La información transaccional se utiliza solo para recopilar datos estadísticos.
Considera este ejemplo: Si el cliente introduce una altura de 200 cm, un peso de 100 kg, y le dice a la herramienta que lleva talla XS en otra marca, entonces la herramienta, recomendará una talla que se ajuste mejor cercana a la XS. Esto está claramente mal y obviamente no es el mejor método para generar recomendaciones de tallas.
UX: Vale la pena destacar que mostrar los nombres de los competidores en el sitio web de un minorista determinado podría no ser la mejor estrategia de marketing. La mayoría de los expertos en comercio electrónico tendrían serias preocupaciones al mencionar otros nombres de marcas en la etapa más crucial del viaje de un cliente, cuando están a punto de finalizar su compra. A pesar del arduo trabajo y los costos significativos para atraer a nuevos clientes a su sitio web, la solución esencialmente otorga exposición gratuita a los competidores en plataformas de navegación donde es fácil y rápido visitar otros sitios web.
Pedir nombres de marcas y tamaños asociados también resulta en más preguntas, prolongando la experiencia de compra, lo cual eventualmente limitará el potencial total de ingresos. Es de conocimiento común que el tiempo promedio que se pasa comprando en un sitio está disminuyendo debido al cambio de los clientes a las plataformas móviles, así como a la posibilidad de visitar fácilmente a otros minoristas alternativos.
Los proveedores de este tipo de tecnología pueden ofrecer soluciones que no muestran las marcas de otros minoristas para abordar las preocupaciones de exposición a la competencia. Sin embargo, esto va en contra de los fundamentos originales del método y se hará a expensas de la precisión.
Facilidad de implementación: este tipo de tecnología generalmente no requiere ninguna codificación compleja por parte del minorista. Por lo tanto, la implementación es fácil y rápida siempre que el minorista tenga tablas de tallas disponibles. Esta solución no se puede implementar para minoristas de varias marcas si no pueden proporcionar tablas de tallas.
Otros beneficios adicionales: los minoristas deben considerar cuán confiables serán los conocimientos proporcionados. La comprensión de SKU individuales es muy limitada, ya que las tablas de tamaños se crean a nivel de categoría y su precisión es cuestionable. Los minoristas podrían encontrar potencialmente algunas tendencias estadísticas interesantes, que deben interpretarse con cuidado.
Recomendación de tamaño - emparejando cliente con cliente [otras empresas]
Esta tecnología compara estadísticamente lo que los clientes con las mismas medidas corporales han comprado y devuelto. Por lo tanto, los minoristas pequeños, medianos y de lujo no pueden esperar un impacto significativo y solo pueden anticipar una reducción muy limitada en las devoluciones, si es que hay alguna, debido a la limitada recopilación de datos para que sea estadísticamente significativa.
Precisión – Los clientes se están segmentando en base a sus medidas mientras se utilizan los datos de devoluciones para identificar segmentos de baja devolución. La tecnología potencialmente puede ser más precisa que el método de comparar tablas de tallas. Sin embargo, requiere un número significativo de puntos de datos para llegar a conclusiones estadísticamente aceptables. Una debilidad adicional de este enfoque es que no puede proporcionar recomendaciones de tamaño basadas en la preferencia de ajuste del cliente ni en la forma del cuerpo. La herramienta tampoco podrá recomendar ningún tamaño para clientes con medidas menos comunes debido a la falta de suficientes datos estadísticos para generar una recomendación significativa. Por ejemplo, una persona muy alta y delgada.
Lo más importante es que la herramienta aún no comprende las especificaciones individuales de las prendas, ni la forma del cuerpo del cliente individual o su preferencia de ajuste. Por lo tanto, siempre habrá una porción no despreciable de clientes que no obtendrán la recomendación correcta.
UX – La interfaz de usuario requiere menos preguntas que cualquier otra herramienta, permitiendo un proceso rápido y eficiente. Algunos proveedores de tecnología ofrecen pasos adicionales para brindar más confianza con respecto a la precisión (por ejemplo, añaden un selector de preferencia de ajuste que en muchos casos no hace diferencia debido a la insuficiencia de puntos de datos para crear nuevos segmentos de clientes).
La recomendación puede ser confusa para los clientes. Por ejemplo, la herramienta podría indicar: "El 65% de los clientes como tú compró talla Pequeña y el 35% Mediana". Lo que muestra que todavía hay una buena posibilidad de seleccionar la talla incorrecta, limitando también la tasa de conversión del minorista debido a que algunos clientes dudan en qué rango se encuentran (¿65% o 35%?). Si el cliente tiene medidas menos comunes, no se generará ninguna recomendación para ellos en absoluto. ¡Los minoristas deberían considerar a qué porcentaje de visitantes se sentirían cómodos diciendo que no hay una talla adecuada para ellos!
Facilidad de implementación: la tecnología puede ser muy fácil de implementar, ya que tampoco requiere ninguna tabla de tallas o figuras de medidas de prendas, lo que permite a los minoristas de varias marcas con un volumen de ventas significativo utilizar esta herramienta de manera efectiva. Sin embargo, como se mencionó anteriormente, la herramienta tendrá un impacto muy limitado en las devoluciones, ya que un gran número de personas obtendrá recomendaciones inexactas. Para las nuevas marcas, también puede haber un período de gestación en el que la herramienta necesitará recopilar suficientes datos para poder ofrecer recomendaciones estadísticamente correctas.
Otros beneficios añadidos: Cualquier percepción será estáticamente más valiosa y confiable que los modelos de comparación de tablas de tallas. Sin embargo, todavía habrá una gran cantidad de datos en áreas grises. En el escenario de personas que caen en diferentes segmentos debido a sus medidas, la recomendación no se sentirá correcta y optarán por ignorarla o evitar completar una compra debido a dudas sobre el tamaño. Seguir cualquier percepción de datos en tal escenario puede traer resultados inesperados y costosos para el minorista a largo plazo.
Recomendación de tamaño - otros métodos
Otros métodos incluyen:
Tecnologías de escaneo corporal con diversos enfoques de escaneo, desde el uso de trajes especiales hasta el uso de cámaras especiales, aplicaciones y demás. Cualquier cosa que haga que el viaje del usuario sea más largo, más complicado o incluso que genere preocupaciones sobre su privacidad, hará que las personas no utilicen la herramienta. A pesar de que el minorista asuma una costosa implementación.
Medición física de las prendas, donde cada artículo se mide a mano o se viste en maniquíes artificiales para ver cuán elásticas son las ropas. El uso de tales métodos ralentiza significativamente la cadena de suministro y resulta en que los nuevos productos permanezcan sin recomendación de tamaño hasta que se midan. Este es un trabajo muy intensivo en mano de obra que conlleva grandes costos para ser operativo y escalable.
Conclusión: recomendación de talla de ropa por PRIME AI
Hoy en día, PRIME AI ofrece la tecnología de recomendación de tallas más precisa del mercado, haciendo coincidir efectivamente la forma del cuerpo del cliente hasta el SKU de la prenda. Como resultado, los minoristas obtienen una ventaja competitiva a partir de los datos recopilados, que están siendo procesados, informados y analizados por los científicos de datos de la empresa y los expertos en venta minorista de moda.
La solución PRIME AI es adecuada para cualquier minorista, independientemente de su presupuesto o número de SKU.
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