Arrêtez de "Corriger" les Tailles dans votre ERP. Laissez l'IA faire le travail difficile.
La vente au détail de mode multi-marques est basée sur la variété.
Variété de styles, de marques, de coupes, d'origines ... et bien sûr, systèmes de taille.
Et c'est dans cette dernière partie que réside le chaos.
La plupart des détaillants multi-marques sont coincés dans la même boucle :
- Les fournisseurs envoient des données de taille dans différents formats et systèmes
- Les équipes "nettoient" ou normalise ces données dans l'ERP/PIM
- Les tableaux de tailles sont ajustés manuellement
- Les outils d'IA ou de recherche de taille sont branchés après ce travail manuel de révision
Cela semble organisé. En réalité, cela fait souvent plus de mal que de bien.
Dans cet article, je vais défendre un point de vue qui peut sembler contre-intuitif :
Arrêtez de modifier la nomenclature des tailles dans votre ERP.
Préservez ce que les fournisseurs envoient et laissez l'IA relier les points.
Si vous réussissez cela, vous débloquez de meilleures recommandations de taille, des remboursements plus faibles, et loin des analyses plus fiables, surtout si vous gérez un modèle multi-marques ou de place de marché.
Si vous vendez plusieurs marques, vous savez déjà qu'il n'existe pas de "taille universelle" :
- La marque A UE 38 s'adapte comme la marque B EU 40
- "La taille 'M' dans une marque coréenne est plus proche de la taille 'XS' dans une marque américaine."
- Une chemise slim et une chemise à coupe décontractée ont la même taille nominale mais une sensation complètement différente.
- Les même SKU peut s'adapter différemment dans un autre couleur ou lot de production
Maintenant multipliez cela à travers:
- Des centaines ou des milliers de marques
- Des dizaines de milliers de SKU
- Changements constants de l'assortiment saisonnier
Votre ERP finit par être l'endroit où tout cela atterrit. Et l'instinct naturel est :
"Nous devons ranger cela."
Alors les équipes commencent :
- Conversion de tout en "International S/M/L"
- Forçant les conversions UK → EU → US
- Remplacement des tailles de fournisseur par des codes internes
- Fusionner ou arrondir les tailles ("nous ne voulons pas que les demi-tailles apparaissent dans les filtres")
Sur le papier, cela semble plus propre. Mais pour l'IA et pour les vrais humains, ce "nettoyage" détruit souvent le signal dont vous avez besoin.
La vérité désordonnée de la taille multi-marques
Le coût caché de la "correction" des tailles dans l'ERP
Examinons ce qui se passe réellement lorsque vous normalisez trop agressivement les tailles de fournisseurs.
- Vous perdez des informations que l'IA pourrait utiliser
Exemple :
- Marque A : Taille 2, Marque B : S, Marque C : EU 36
- ERP : associez les trois à S interne et oubliez l'étiquette originale
En surface, cela semble ordonné.
Sous le capot, l'IA voit maintenant trois valeurs "S" identiques sans aucun contexte.
Vous avez enlevé la nuance qui différencie ces tailles dans le monde réel.
Vous venez tout juste d'éliminer la granularité qui :
- Certains clients voudrais ai acheté
- L'IA aurait pu être utilisée pour détecter des motifs d'ajustement subtils
- Aurait pu aider à identifier quelle taille exacte a le meilleur taux de "conservation"
- Vous créez une cohérence artificielle que les acheteurs ne ressentent pas
Votre système dit :
"Tout cela est maintenant 'M' - travail terminé."
Mais ton retours raconte une autre histoire:
- Une taille "M" est trop serrée pour 60% des acheteurs
- Un autre "M" s'adapte parfaitement
- Un autre est constamment renvoyé comme trop grand
Votre ERP maintenant fait semblant les choses sont harmonisées qui, en réalité, ne le sont pas.
Toute analyse, BI ou IA sur cela sera induite en erreur.
- Vous rendez la vie plus difficile pour l'IA prédictive
L'IA moderne pour la taille (comme Prime AI) n'a pas besoin de "parfaits" tableaux de tailles.
Il faut véridique données brutes et résultats concrets dans le monde réel:
- Quelle était l'étiquette originale ?
- Que ont-ils réellement acheté ?
- Qui l'a gardé, qui l'a rendu, et pourquoi?
Si vous écrasez ou "manipulez" les données de taille trop tôt dans le pipeline, l'IA ne peut pas voir :
- Quelles marques se comportent différemment
- Quelles tailles dans un tableau sont "incorrectes"
- Quelles gammes de couleurs ou lots dévient de la norme
Vous floutez efficacement l'image avant de laisser l'IA l'analyser.
La meilleure approche : garder le désordre, ajouter de la structure par-dessus
La réponse est pas abandonner et accepter le chaos.
La réponse est de séparer:
- Ce que tu magasin contre ce que tu affichage
Un motif simple mais puissant:
- Gardez les champs du fournisseur brut intacts
- étiquette_taille_fournisseur
- région_fournisseur (EU/UK/US/JP, etc.)
- Toutes annotations supplémentaires (court, grand, petit, plus, etc.)
- Ajoutez votre propre couche "taille d'affichage" pour l'UX
- taille_d'affichage pour les filtres et l'interface utilisateur
- Mais ne supprimez jamais ou n'écrasez jamais la taille brute dans la base de données
- Ajoutez des attributs de produit riches
- Type de coupe (slim, régulier, surdimensionné)
- Catégorie, sous-catégorie
- Composition du tissu
- Genre prévu, région, saison
- Laissez l'IA faire la cartographie
- Le travail de l'IA est d'apprendre :
"Pour des personnes comme celles-ci, dans cette marque, dans ce produit, quelle taille fonctionne réellement ?"
Au lieu de forcer votre ERP à être la "vérité" de la taille, vous le laissez être collecteur de faits.
L'IA devient alors le interprète.
Moment d'ampoule
Voici le changement de pensée :
Votre travail n'est pas de deviner comment toutes les marques devraient s'aligner sur un seul tableau des tailles.
Votre travail consiste à préserver la réalité et à fournir suffisamment de signal à l'IA pour qu'elle puisse en apprendre.
Exemple pratique:
- Vous vendez 2 000 marques
- Beaucoup ont des tableaux de tailles incomplets ou contradictoires
- Certains n'envoient pas du tout de graphiques
Ancienne pensée:
"Nous avons besoin d'un tableau universel et de cartographier toutes les marques dedans."
Nouvelle pensée:
"Nous avons permis à Prime AI d'apprendre à partir de la façon dont les clients achètent réellement, conservent et retournent ces produits, même si les tableaux de tailles sont incomplets ou manquants."
Parce qu'en fin de compte, la seule question qui compte est :
"Pour" ce client, sur ce produit", quelle est la taille qu'ils vont probablement garder ?"
Comment Prime AI relie les points (sans que vous ayez à réécrire les tailles)
Prime AI Clothing Size Finder PRO est spécialement conçu pour cette réalité multi-marques.
Voici comment cela fonctionne lorsque vous ne pas manipuler les tailles des fournisseurs:
- Ingestez des données brutes
- Nous prenons votre flux de produits tel qu'il est : marque, étiquette de taille, catégorie, coupe, couleur, etc.
- Aucune demande pour des graphiques "parfaits" ou standardisés.
- Apprenez du comportement, pas des suppositions
- Nous analysons les ventes et les retours par ID du produit et ID de couleur.
- Si la marque X - taille M - marine s'adapte différemment de la marque X - taille M - noir, nous le détectons et les traitons différemment.
- Nous ne nous soucions pas de ce que le tableau prétend devoir s'adapter. Nous apprenons ce que fait en forme.
- Opérez au niveau du SKU et du consommateur individuel
- Pour acheteurs de retourLa Taille Sans Entrée donne une recommandation sans aucun quiz, basée uniquement sur leurs achats passés et leur comportement de conservation/retour.
- Pour nouveaux acheteurs, le moteur basé sur des quiz adapte sa logique en utilisant les modèles appris à partir de vos données.
- Respectez toutes les nuances que vous avez conservées
- Parce que vous n'avez pas tout aplati en "S/M/L", le moteur peut voir :
- Quelles marques taillent petit ou grand ?
- Quelle taille dans un graphique est le "problème enfant"
- Comment la coupe varie en fonction du tissu, de la coupe, de la palette de couleurs, de la saison
- Parce que vous n'avez pas tout aplati en "S/M/L", le moteur peut voir :
Voici pourquoi Prime AI peut faire bouger les choses là où les autres ne le peuvent pas :
- Influence 50-80% des transactions
- Livrer en moyenne 35% de retours en moins (les commandes qui ont suivi la recommandation vs. aucune recommandation.)
- Améliorez le CVR et l'AV, surtout dans les environnements multi-marques avec des assortiments complexes
Ce que vous pouvez faire ensuite (étapes pratiques)
Au-delà du profit et de la performance, la taille sans friction change la façon dont les acheteurs ressentir.
Lorsqu'ils voient une recommandation apparaître automatiquement, cela signale de la confiance, de l'intelligence et de l'attention.
Cela semble personnalisé, sans effort et haut de gamme, exactement ce que les détaillants de luxe et de style de vie visent à délivrer.
Il dit tranquillement :
"Nous vous connaissons."
Et cette connexion émotionnelle conduit à une fidélité plus élevée et à des achats répétés.
Cela s'aligne également parfaitement avec la tendance plus large des détaillants encourageant les clients à faire leurs achats via des applications de marque, où l'identité, l'historique des achats et les recommandations de taille se fusionnent de manière transparente en une seule expérience unifiée et prédictive.
Pourquoi Prime AI domine l'ère de la taille prédictive
Si vous êtes un détaillant multi-marques ou une place de marché, voici une liste d'actions concrètes :
- Auditez où vous réécrivez les tailles aujourd'hui
- Où convertissez-vous ou écrasez-vous les tailles des fournisseurs dans ERP/PIM?
- Où jetez-vous la nuance "pour le rendre plus joli" ?
- Introduisez des champs séparés
- Gardez la taille_du_fournisseur intacte.
- Utilisez un autre champ pour display_size sur l'interface utilisateur.
- Commencez à capturer de meilleures données de résultats
- Assurez-vous que les raisons de retour sont structurées.
- Conservez les données au niveau du produit et, idéalement, au niveau de la couleur.
- Arrêtez de demander aux vendeurs "quelles marques couvrez-vous ?"
- La bonne question est :
"Votre IA peut-elle fonctionner lorsque les tableaux de tailles sont incomplets, incohérents ou manquants, et toujours apprendre à partir de nos données?"
Parlez à quelqu'un qui vit avec ce problème tous les jours. C'est exactement l'espace dans lequel Prime AI opère à travers des détaillants multi-marques et multi-régions.
Prime AI en tant que votre partenaire de dimensionnement, pas seulement un gadget
Prime AI n'est pas une autre "jolie superposition" sur votre PDP.
C'est un moteur de dimensionnement prédictif conçu pour le vrai désordre de la vente au détail de plusieurs marques.
- Il prospère sur des données brutes et imparfaites.
- Il relie les points que vous ne devriez pas forcer manuellement.
- Il transforme le chaos en une expérience cohérente pour chaque acheteur : "C'est votre taille."
Si vous en avez assez de "corriger" sans fin les tailles dans votre ERP sans voir une réduction significative des remboursements, il est peut-être temps de changer d'approche, et pas seulement l'outil.
Auditez comment vous gérez actuellement les données de taille, et si vous souhaitez un deuxième avis, nous serons ravis de revoir votre configuration et de vous montrer comment Prime AI l'aborderait.
