Cos'è Fit Finder?

La questione fondamentale è: i Fit Finders possono effettivamente risolvere il problema e possiamo dire addio ai rimborsi online dovuti alla misurazione - questo è il sogno. Stiamo esaminando un sacco di diverse tipologie di tecnologie Fit Finder qui, quindi potete pensare a loro come a uno spettro di complessità. Quindi, sul lato più semplice abbiamo le versioni digitali comparative della tabella delle misure e sul lato più complesso abbiamo l'IA predittiva con sistemi ibridi adattivi. 

Tabella di Comparazione delle Dimensioni Statiche Versioni Digitali 

Tabella delle taglie statica comparativa versioni digitali delle tabelle delle taglie che trovi in ogni negozio. Queste sono generiche basate su ciò che il marchio pensa dovrebbe adattarsi, ma non hanno relazione con lo stile del prodotto individuale. Facile per i rivenditori implementare alcune app gratuite sull'App Store di Shopify e altri app store, ma queste non sono molto personalizzate per il marchio, né per l'acquirente, e non stiamo nemmeno entrando in più variabili che influenzano la dimensione. Quindi, queste non sono molto utili e non rivoluzionarie, è il livello uno delle tecnologie di ricerca della vestibilità. 

Strumenti Statistici di Base

Pensa a loro come i predecessori dei sistemi più avanzati. Questi tipi di strumenti sull'App Store di Shopify costano circa $50 al mese o meno, nonostante i vari modelli di prezzi che ognuno ha. Questo tipo di tecnologia Fit Finder prende in considerazione alcune misure di base, nonostante chiedano altezza, peso e alcune forme del corpo, manca della complessità e della potenza predittiva di quelli più sofisticati dei sistemi più avanzati che utilizzano metodi statistici più sofisticati o incorporano l'apprendimento automatico. Quindi, non sono molto intelligenti con dati limitati e nessuna comprensione dei prodotti effettivi o delle forme del corpo. In termini più semplici, è come un calcolatore. 

Comparatori di Marchio a Marchio 

È come se tu stessi guardando una tabella delle taglie dicendo che sono una media in H&M, quindi sono una media in questo marchio. È magia, vero? In molti casi troverai che il tuo input è identico alla risposta che ottieni. Questo non è molto sofisticato. Come sai, ogni stile e taglia può adattarsi in modo totalmente diverso e anche lo stesso prodotto in colori diversi può adattarsi in modo diverso. È stato segnalato molte volte da acquirenti e giornalisti, leggi. qui Per vedere un esempio. In altre parole, questo tipo di Fit Finder è spazzatura in entrata, spazzatura in uscita. Alcuni di loro hanno elementi di apprendimento automatico (che nelle materie di marketing viene etichettato come AI) per colmare il divario tra la spazzatura in entrata e quella in uscita, tuttavia è impossibile colmare questo divario in quanto ogni prodotto è unico per come si adatta, come si allarga, in che stile dovrebbe essere indossato ecc. Quindi ciò richiede migliaia se non milioni di punti dati, entro il tempo in cui raccoglie questi dati anche su scala globale il prodotto raggiunge la fine della stagione, il che significa che queste tecnologie non possono mai imparare a livello di vestibilità, e sono a anni luce di distanza dal comprendere la vestibilità del prodotto a livello di ID prodotto, e il livello del colore è ancora più lontano degli anni luce, e poi aggiungere nel mix persone di dimensioni diverse che sono alte e magre, fianchi larghi ecc. Puoi vedere chiaramente già i limiti. Le dimensioni sono così inconsistenti tra marchi diversi e anche all'interno del marchio che rende i comparatori di marchio a marchio, i risultati sono molto incerti. Leggi qui sulla inconsistenza delle dimensioni di H&M. qui. 

Strumenti di Corrispondenza Statistica

Questo rappresenta un passo avanti nel livello di sofisticazione delle tecnologie Fit Finder. Queste utilizzano dati provenienti da molti acquirenti per fare raccomandazioni di taglia a livello di categoria, alcuni tentano a livello di ID del prodotto, ma il livello di ID del prodotto è troppo impegnativo per questa tecnologia. Prendono migliaia, milioni di acquirenti, associando cose come peso, altezza, alcuni input sulla forma del corpo, con gli acquisti e assumono che altri acquirenti con gli stessi input potrebbero adattarsi alla stessa taglia. Il che non è il caso in primo luogo, in secondo luogo queste necessitano milioni di punti dati e questi sono tipicamente disponibili per marchi noti e le taglie più comuni come S, M, L. Oltre a questi diventa una lotta e piena di imprecisioni. Questo tipo di tecnologia Fit Finder migliora nel tempo man mano che analizzano più dati, ma come accennato, l'accuratezza diminuisce quando si va oltre le persone che sono nel mezzo dello spettro delle taglie. Quando si cerca la vestibilità, i risultati a livello di ID del prodotto diventano molto incerti, quindi non c'è bisogno di discutere ulteriormente sulle capacità a livello di colore di tale tecnologia. Queste spesso affermano di essere Intelligenza Artificiale, qui inizia la zona grigia sulla definizione di "Cos'è l'IA?".

Intelligenza Artificiale predittiva con sistemi ibridi

Stiamo parlando di sistemi che sfruttano l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per creare raccomandazioni di taglia altamente personalizzate. I sistemi raccolgono anche informazioni sull'età, il peso, l'altezza, la forma del corpo che possono essere trasformate in misure corporee. L'IA analizza tutte le informazioni sugli effettivi acquirenti che visitano specifici negozi online, acquisti passati. Impara esclusivamente dai clienti reali di quel negozio, non qualcosa che è accaduto in un altro paese in un altro negozio con prodotti simili. In altre parole, i dati non sono offuscati dalla storia altrove. Impara esclusivamente dai dati reali di un singolo rivenditore e se un rivenditore commercia in più località, l'evoluzione è specifica per i beni che vengono scambiati in quella località. Tutto questo, insieme alle specifiche tabelle delle taglie del marchio e utilizza algoritmi realmente complessi per comprendere ogni singolo SKU dall'effettivo inventario che detiene il rivenditore, ancora una volta non prodotti simili. Poiché visivamente lo stesso prodotto prodotto in diverse fabbriche o in un anno diverso può calzare diversamente e la stessa persona avrebbe bisogno di una taglia diversa. La tecnologia è come il tuo assistente personale per lo shopping che apprende consapevolmente a dimensioni multilivello. Ricevendo dati da varie fonti, analisi visuale, feedback dei clienti, dati di vendite, rimborsi, acquisti passati e altro ancora. Taglie diverse per categoria, vestibilità e addirittura ID prodotto, nonostante tutto sembri lo stesso dal front end, il cliente nel back end, ci sono complesse reti neurali e sistemi AI adattivi che orchestano il processo per determinare la taglia giusta per l'acquirente. Puoi quindi immaginare quali intuizioni puoi ottenere con i dati raccolti per ottimizzare l'attività. Sai quanto denaro lasci sul tavolo? Non solo sblocchi opportunità di vendita perse, ma riduci i costi operativi a causa di meno rimborsi, rendendo la tua attività più redditizia. Ma questi tipi di strumenti hanno il loro prezzo. Questo non è il tuo Shopify App store, un'app copia/incolla stampata per ogni singolo rivenditore allo stesso modo. Questo tipo di Fit Finder richiede precisione nel collegare i sistemi e l'integrazione personalizzata viene eseguita per ogni singolo cliente per adattarsi ai loro sistemi e fonti di dati.