Smetti di "Correggere" le Dimensioni nel Tuo ERP. Lascia che l'IA Faccia il Lavoro Pesante.
Il retail di moda multibrand si basa sulla varietà.
Varietà di stili, marchi, vestibilità, origini... e ovviamente, sistemi di misura.
E quella parte finale è dove vive il caos.
La maggior parte dei rivenditori multibrand sono bloccati nello stesso ciclo:
- I fornitori inviano dati sulle dimensioni in diversi formati e sistemi
- Le squadre "pulite" o normalizzare quel dati nel ERP/PIM
- Le tabelle delle taglie vengono regolate manualmente
- Gli strumenti AI o size-finder sono collegati dopo questo lavoro manuale
Sembra organizzato. In realtà, spesso fa più male che bene.
In questo articolo, sosterrò qualcosa che potrebbe sembrare controintuitivo:
Smetti di modificare la nomenclatura delle dimensioni nel tuo ERP.
Conserva ciò che inviano i fornitori e lascia che l'IA colleghi i punti.
Se riesci a fare questo correttamente, sbloccherai migliori raccomandazioni sulle taglie, minori rimborsi, e lontano analisi più affidabili, specialmente se stai gestendo un modello multi-marca o marketplace.
Se vendi marchi diversi, sai già che non esiste una cosa come la "taglia universale":
- Il Brand A EU 38 si adatta come il marchio B EU 40
- "M" in un marchio coreano è più vicino a "XS" in un marchio statunitense
- Una camicia slim-fit e una camicia relaxed-fit hanno la stessa taglia nominale ma un aspetto completamente diverso.
- Il stesso SKU può adattarsi diversamente in un altro colore o lotto di produzione
Ora moltiplica attraverso:
- Centinaia o migliaia di marchi
- Decine di migliaia di SKU
- Costanti cambiamenti di assortimento stagionale
Il tuo ERP finisce per essere il luogo dove tutto ciò si deposita. E l'istinto naturale è:
"Dobbiamo mettere in ordine questo."
Quindi le squadre iniziano:
- Convertendo tutto in "Internazionale S/M/L"
- Forzando le conversioni UK → EU → US
- Sovrascrivendo le dimensioni del fornitore con codici interni
- Unione o arrotondamento delle dimensioni ("non vogliamo che le mezze misure appaiano nei filtri")
Su carta, sembra più pulito. Ma per l'IA e per gli esseri umani reali, quella "pulizia" spesso distrugge proprio il segnale di cui hai bisogno.
La complicata verità delle taglie multi-brand
Il costo nascosto della "correzione" delle dimensioni in ERP
Diamo un'occhiata a cosa succede realmente quando normalizzi le dimensioni dei fornitori in modo troppo aggressivo.
- Perdi informazioni che l'IA potrebbe utilizzare
Esempio:
- Brand A: Taglia 2, Brand B: S, Brand C: EU 36
- ERP: mappa tutti e tre su S interno e dimentica l'etichetta originale
In superficie, sembra ordinato.
Sotto il cofano, l'IA ora vede tre valori "S" identici senza alcun contesto.
Hai eliminato la sfumatura che differenzia queste dimensioni nel mondo reale.
Hai appena rimosso la granularità che:
- Alcuni clienti sarebbe ho comprato
- L'IA avrebbe potuto essere utilizzata per rilevare sottili schemi di adattamento
- Avrebbe potuto aiutare a identificare quale dimensione esatta ha il miglior tasso di "conservazione"
- Crei una coerenza artificiale che gli acquirenti non sperimentano
Il tuo sistema dice:
"Tutti questi sono ora 'M' - lavoro fatto."
Ma il tuo ritorni racconta un'altra storia:
- Una "M" è troppo stretta per il 60% degli acquirenti
- Un altro "M" si adatta perfettamente
- Un altro viene costantemente restituito come troppo grande
Il tuo ERP ora finge le cose sono armonizzate che, in realtà, non lo sono.
Qualsiasi analitica, BI o AI sopra di esso sarà fuorviata.
- Rendi la vita più difficile per l'IA predittiva
L'IA moderna per la misurazione (come Prime AI) non ha bisogno di tabelle delle taglie "perfette".
Ha bisogno veritiero dati grezzi e risultati nel mondo reale:
- Qual era l'etichetta originale?
- Cosa hanno realmente comprato le persone?
- Chi l'ha tenuto, chi l'ha restituito, e perché?
Se sovrascrivi o "manipoli" i dati di dimensione troppo presto nel processo, l'IA non può vedere:
- Quali marchi si comportano in modo diverso
- Quali misure in un grafico sono "errate"
- Quali colorazioni o lotti si discostano dalla norma
Stai efficacemente sfocando l'immagine prima di lasciare che l'IA la analizzi.
L'approccio migliore: conserva il disordine, aggiungi struttura sopra
La risposta è non rinunciare e accettare il caos.
La risposta è a separare:
- Cosa tu negozio contro quello che tu mostra
Un modello semplice ma potente:
- Mantieni intatti i campi del fornitore grezzo
- etichetta_dimensione_fornitore
- regione_fornitore (EU/UK/US/JP, ecc.)
- Eventuali annotazioni extra (corto, alto, piccolo, più, ecc.)
- Aggiungi il tuo strato "dimensione display" per UX
- dimensione_display per filtri e front-end
- Ma non cancellare mai o sovrascrivere la dimensione grezza nel database
- Aggiungi attributi di prodotto ricchi
- Tipo di vestibilità (slim, regolare, oversize)
- Categoria, sottocategoria
- Composizione del tessuto
- Genere previsto, regione, stagione
- Lascia che l'IA faccia la mappatura
- Il compito dell'IA è di imparare:
"Per persone come queste, in questo marchio, in questo prodotto, quale taglia funziona realmente?"
Invece di costringere il tuo ERP ad essere la "verità" del dimensionamento, lo lasci essere collezionista di fatti.
L'IA diventa quindi interprete.
Momento lampadina
Ecco il cambiamento nel pensiero:
Il tuo lavoro non consiste nell'indovinare come tutte le marche dovrebbero allinearsi su una tabella delle taglie.
Il tuo lavoro consiste nel preservare la realtà e fornire all'IA abbastanza segnali per apprendere da essa.
Esempio pratico:
- Tu vendi 2.000 marche
- Molti hanno tabelle delle taglie incomplete o in conflitto
- Alcuni non inviano affatto grafici
Vecchio pensiero:
"Abbiamo bisogno di un grafico universale e di mappare tutti i marchi su di esso."
Nuovo pensiero:
"Abbiamo permesso a Prime AI di apprendere da come i clienti effettivamente acquistano, conservano e restituiscono questi prodotti, anche se le tabelle delle taglie sono incomplete o mancanti."
Perché alla fine, l'unica domanda che conta è:
"Per" questo acquirente, su questo prodotto", qual è la dimensione più probabile che manterranno?"
Come Prime AI collega i punti (senza che tu riscriva le dimensioni)
Prime AI Clothing Size Finder PRO è stato creato specificamente per questa realtà multi-brand.
Ecco come funziona quando tu non manipolare le dimensioni del fornitore:
- Inserisci dati grezzi
- Prendiamo il feed del tuo prodotto così com'è: marca, etichetta di dimensione, categoria, vestibilità, colore, ecc.
- Nessuna richiesta per grafici "perfetti" o standardizzati.
- Impara dal comportamento, non dalle supposizioni
- Analizziamo le vendite e i resi per ID prodotto e ID colore.
- Se il Brand X - Taglia M - Blu Navy ha una vestibilità diversa dal Brand X - Taglia M - Nero, lo rileviamo e li trattiamo in modo diverso.
- Non ci importa ciò che la tabella sostiene dovrebbe adattarsi. Noi impariamo cosa fa in forma.
- Operare a livello di SKU e singolo acquirente
- Per clienti di ritornoLa dimensionatura a zero input fornisce una raccomandazione senza alcun quiz, basata esclusivamente sui loro acquisti passati e sul comportamento di conservazione/ritorno.
- Per nuovi acquirentiIl motore basato sui quiz adatta la sua logica utilizzando i modelli appresi dai tuoi dati.
- Rispetta tutte le sfumature che hai mantenuto
- Poiché non hai appiattito tutto su "S/M/L", il motore può vedere:
- Quali marche calzano piccolo o grande?
- Quale dimensione all'interno di un grafico è il "problema figlio"
- Come la vestibilità varia in base al tessuto, al taglio, alla variante di colore, alla stagione
- Poiché non hai appiattito tutto su "S/M/L", il motore può vedere:
Ecco perché Prime AI può fare la differenza dove gli altri non possono:
- Influenza il 50-80% delle transazioni
- Consegna in media 35% meno resi (ordini che hanno seguito la raccomandazione vs. nessuna raccomandazione.)
- Migliora il CVR e l'AV, specialmente in ambienti multi-brand con assortimenti complessi
Cosa puoi fare dopo (passaggi pratici)
Oltre al profitto e alle prestazioni, il cambio di taglia senza attriti modifica il modo in cui gli acquirenti sentire.
Quando vedono apparire automaticamente una raccomandazione, ciò segnala fiducia, intelligenza e cura.
Si sente personalizzato, senza sforzo e di alta qualità, esattamente quello che i rivenditori di lusso e stile di vita mirano a fornire.
Dice silenziosamente:
"Noi ti conosciamo."
E quella connessione emotiva porta a una maggiore lealtà e a acquisti ripetuti.
Si allinea perfettamente anche con la tendenza più ampia dei rivenditori che incoraggiano i clienti a fare acquisti tramite app di marca, dove identità, cronologia degli acquisti e raccomandazioni di taglia si fondono senza soluzione di continuità in un'unica esperienza predittiva.
Perché Prime AI Guida l'Era della Dimensione Predittiva
Se sei un rivenditore multi-brand o di un marketplace, ecco una lista di azioni concrete:
- Verifica dove riscrivi le dimensioni oggi
- Dove converti o sovrascrivi le dimensioni del fornitore in ERP/PIM?
- Dove getti via la sfumatura "per renderlo più bello"?
- Introduci campi separati
- Mantieni inalterata la dimensione del fornitore.
- Utilizza un altro campo per display_size sul front end.
- Inizia a catturare dati migliori sui risultati
- Assicurati che i motivi del reso siano strutturati.
- Mantieni i dati a livello di prodotto e, idealmente, a livello di colore.
- Smetti di chiedere ai fornitori "quali marchi coprite?"
- La domanda giusta è:
"La tua IA può funzionare quando le tabelle delle dimensioni sono incomplete, inconsistenti o mancanti, e può comunque imparare dai nostri dati?"
Parla con qualcuno che vive questo problema ogni giorno. Questo è esattamente lo spazio in cui Prime AI opera attraverso rivenditori multi-marca e multi-regione.
Scegli Prime AI come partner per le tue misurazioni, non solo un widget
Prime AI non è un altro "bel rivestimento" sul tuo PDP.
È un motore di dimensionamento predittivo progettato per il vero disastro di vendita al dettaglio multibrand.
- Prospera su dati grezzi e imperfetti.
- Collega i punti che non dovresti forzare manualmente.
- Trasforma il caos in un'esperienza coerente per ogni acquirente: "Questa è la tua taglia."
Se sei stanco di "correggere" incessantemente le dimensioni nel tuo ERP senza vedere una significativa riduzione dei rimborsi, potrebbe essere il momento di cambiare approccio, non solo lo strumento.
Verifica come gestisci attualmente i dati sulle dimensioni e, se desideri un secondo parere, saremo lieti di esaminare la tua configurazione e mostrarti come Prime AI lo affronterebbe.
