Meilleure recommandation de taille de vêtement
Quelle est la meilleure technologie de recommandation de taille de vêtements pour la mode e-commerce ?
La meilleure technologie de recommandation de taille est celle qui a la capacité d'associer la morphologie individuelle du client avec les spécifications uniques de vêtement de n'importe quel détaillant.
Lors de la comparaison des outils de recommandation de taille, de nombreux facteurs doivent être pris en compte, y compris, par ordre d'importance :
- la précision de la recommandation de taille servie;
- l'expérience utilisateur (UX) lors de l'interaction avec la solution;
- la facilité de mise en œuvre pour le détaillant;
- et finalement, s'il y a d'autres avantages supplémentaires pour l'entreprise.
Examinons de plus près les différentes technologies et leur approche pour trouver le choix parfait des clients en ligne.
Recommandation de taille - Adapter la forme du corps du client aux spécifications du vêtement au niveau SKU [technologie PRIME AI]
Précision - La technologie de pointe de l'IA utilise l'apprentissage automatique pour comprendre avec précision chaque forme de corps individuelle en fonction du poids, de la taille et d'un ensemble limité de paramètres. Elle générera des recommandations de taille avec une grande précision et les détaillants bénéficieront d'une véritable et significative réduction des retours que d'autres méthodes de recommandation de taille n'
La recommandation de taille de PRIME AI ne dépend pas de la précision des guides de taille du détaillant. La technologie utilise les guides de taille du détaillant (ou ses propres modèles si les détaillants ne peuvent pas fournir de guides de taille) comme base, mais les fait rapidement évoluer en fonction des informations de ventes et de retours capturées. En conséquence, PRIME AI peut fournir des
UX - L'interface utilisateur est entièrement personnalisable pour correspondre au mieux à l'image de marque du détaillant ainsi qu'à l'apparence générale du site web. De plus, PRIME AI fait évoluer continuellement les fonctionnalités du widget pour refléter le comportement des clients et les changements rapides observés dans la technologie mobile. L'input requis des clients est volontairement maintenu au minimum, nécessitant un faible
Il n'est pas nécessaire pour les clients de créer un compte avec PRIME AI contrairement à d'autres solutions similaires. De plus, PRIME AI ne demandera pas aux clients de penser à d'autres marques concurrentes lors du processus d'achat. Par conséquent, les détaillants bénéficieront d'un taux de conversion plus élevé et de moins de retours qu'en utilisant la technologie de comparaison de marque à marque.
Facilité de mise en œuvre - PRIME AI est capable de collecter les spécifications des vêtements et de définir les modèles de taille initiaux sans aucune intervention du détaillant. Les détaillants multi-marques n'ont pas à fournir de tableaux de tailles ou de mesures des vêtements qu'ils vendent. Il n'y a pas non plus de manipulation physique du vêtement impliquée.
PRIME AI maintient l'intégration à la plateforme de commerce électronique du détaillant aussi simple que possible. L'intégration ne nécessite pas de codage complexe, et même le personnel non technique peut être guidé efficacement pour permettre une recommandation personnalisée de la taille des vêtements. En d'autres termes, l'intégration est un processus rapide, facile et peu coûteux.
D'autres avantages ajoutés - PRIME AI fournit des informations et des mesures mensuelles exploitables capturées par le widget de recommandation de taille. Un gestionnaire de compte dédié associé à des scientifiques de données aidera les détaillants à comprendre leurs données jusqu'au niveau SKU. La rétention des analyses est fixée à 365 jours. De plus, dans le scénario où la taille recommandée n'est pas disponible
En fin de compte, PRIME AI peut fournir aux détaillants des avantages non négligeables grâce à une augmentation significative du taux de conversion et une réduction notable des retours que aucune autre méthode de recommandation d'ajustement sur le marché ne peut égaler.
Voici un aperçu des technologies concurrentes qui fournissent des recommandations de taille et d'ajustement, offrant quelques aperçus sur leur fonctionnement et pourquoi le niveau de précision diffère.
Recommandation de taille - correspondance de marque à marque [Autres entreprises]
Une telle technologie est basée sur la comparaison relative des tableaux de tailles de différentes marques. Les clients sont tenus de fournir leur taille pour les autres marques de vêtements qu'ils portent et qu'ils pourraient potentiellement connaître. La solution génère une taille recommandée basée sur la relation tabulée entre le tableau des tailles du détaillant et le tableau des tailles du concurrent. Les détaill
Précision - La plus grande faiblesse de cette méthode est que les tableaux de tailles eux-mêmes ne sont pas très précis. De plus, les mesures des vêtements dans le processus de fabrication dévient des spécifications originales. Cette déviation n'est jamais reflétée dans les tableaux de tailles, ce qui entraîne l'affichage du même tableau de tailles pour de nombreux articles dans la même catégorie
Considérez cet exemple : Si le client entre une hauteur de 200cm, un poids de 100kg, et dit à l'outil qu'il porte la taille XS dans une autre marque, alors l'outil recommandera une taille qui correspond le mieux, proche de XS. C'est clairement faux et de toute évidence pas la meilleure méthode pour générer une recommandation de taille.
UX - Il convient de noter que l'affichage des noms des concurrents sur le site web d'un détaillant donné pourrait ne pas être la meilleure stratégie de marketing. La plupart des experts en commerce électronique auraient de sérieuses préoccupations à mentionner d'autres noms de marques à l'étape la plus cruciale du parcours d'un client, lorsqu'ils sont sur le point de finaliser leur achat.
Demander les noms de marque et les tailles associées entraîne également plus de questions, prolongeant l'expérience d'achat, ce qui finira par limiter le potentiel de revenu total. Il est de notoriété publique que le temps moyen passé à faire des achats sur site est en diminution en raison du changement des clients vers les plateformes mobiles ainsi que de la possibilité de visiter facilement des détaill
Les fournisseurs de ce type de technologie peuvent proposer des solutions qui n'affichent pas les marques des autres détaillants pour répondre aux préoccupations concernant l'exposition des concurrents. Cependant, cela va à l'encontre des principes fondamentaux de la méthode et se fera aux dépens de la précision.
Facilité de mise en œuvre - ce type de technologie ne nécessite généralement pas de codage complexe de la part du détaillant. Par conséquent, la mise en œuvre est facile et rapide tant que le détaillant dispose de tableaux de tailles disponibles. Cette solution ne peut pas être mise en œuvre pour les détaillants multi-marques s'ils ne peuvent pas fournir de tableaux de tailles.
Autres avantages ajoutés - les détaillants devraient considérer à quel point les informations fournies seront fiables. La compréhension des SKU individuels est très limitée car les tableaux de tailles sont créés au niveau de la catégorie et leur précision est discutable. Les détaillants pourraient potentiellement trouver des tendances statistiques intéressantes, qui devraient être interprétées avec prudence.
Recommandation de taille - correspondance client à client [autres entreprises]
Cette technologie compare statistiquement ce que les clients ayant les mêmes mensurations ont acheté et retourné. Par conséquent, les détaillants petits, moyens et de luxe ne peuvent pas s'attendre à un impact significatif et ne peuvent anticiper qu'une réduction très limitée des retours, le cas échéant, en raison des données limitées collectées pour être statistiquement significatives.
Précision - Les clients sont segmentés en fonction de leurs mesures, tout en utilisant les données de retours pour identifier les segments à faible retour. La technologie peut potentiellement être plus précise que la méthode de comparaison des tableaux de tailles. Cependant, elle nécessite un nombre significatif de points de données pour atteindre des conclusions statistiquement acceptables. Une faiblesse supplémentaire de cette approche est qu'elle ne peut pas
Le plus important est que l'outil ne comprend toujours pas les spécifications individuelles des vêtements ni la forme du corps ou la préférence de coupe du client individuel. Par conséquent, il y aura toujours une portion non négligeable de clients qui ne reçoivent pas la bonne recommandation.
UX - L'interface utilisateur nécessite moins de questions que tout autre outil, permettant un processus rapide et efficace. Certains fournisseurs de technologie proposent des étapes supplémentaires pour donner plus de confiance en ce qui concerne la précision (par exemple, ils ajoutent un sélecteur de préférence d'ajustement qui ne fait aucune différence dans de nombreux cas en raison d'un nombre insuffisant de points de
La recommandation peut être déroutante pour les clients. Par exemple, l'outil pourrait indiquer : "65% des clients comme vous ont acheté la taille Small et 35% Medium". Ce qui montre qu'il y a encore une bonne chance de choisir la mauvaise taille, limitant également le taux de conversion des détaillants en raison de certains clients hésitant dans quelle tranche ils se situent (65% ou 35%). Si
Facilité de mise en œuvre - la technologie peut être très facile à mettre en œuvre car elle ne nécessite pas non plus de tableaux de tailles ou de chiffres de mesure de vêtements, permettant aux détaillants multi-marques avec un volume de ventes significatif d'utiliser cet outil efficacement. Cependant, comme mentionné précédemment, l'outil aura un impact très limité sur les retours car
Autres avantages ajoutés - Toutes les perspectives seront statistiquement plus précieuses et fiables que les modèles de comparaison de tailles. Cependant, il y aura encore une grande quantité de données dans les zones grises. Dans le scénario où les gens tombent dans différents segments en raison de leurs mesures, la recommandation ne semblera pas juste et ils choisiront de l'ignorer ou de se détourner de l'
Recommandation de taille - autres méthodes
D'autres méthodes comprennent :
Les technologies de balayage corporel avec diverses approches de balayage, allant du port de costumes spéciaux à l'utilisation de caméras spéciales, d'applications et ainsi de suite. Tout ce qui rend le parcours de l'utilisateur plus long, plus compliqué ou même suscite des inquiétudes quant à leur vie privée conduira les gens à ne pas utiliser l'outil. Malgré le coût élevé de l'impl
Mesure physique des vêtements, où chaque article est mesuré à la main ou en habillant des mannequins artificiels pour voir à quel point les vêtements sont extensibles. L'utilisation de ces méthodes ralentit considérablement la chaîne d'approvisionnement et entraîne que les nouveaux produits restent sans recommandation de taille jusqu'à ce qu'ils soient mesurés. C'est un travail
Conclusion: recommandation de taille de vêtement par PRIME AI
Aujourd'hui, PRIME AI propose la technologie de recommandation de taille la plus précise sur le marché, correspondant efficacement à la forme du corps du client jusqu'au SKU du vêtement. En conséquence, les détaillants obtiennent un avantage concurrentiel à partir des données collectées, qui sont traitées, rapportées et analysées par les scientifiques des données et les experts de la mode au détail de l'entreprise
La solution PRIME AI est appropriée pour tous les détaillants, quel que soit leur budget ou le nombre de leurs SKU.
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