Miglior Consiglio sulla Taglia di Abbigliamento
Quale è la migliore tecnologia di raccomandazione della taglia di abbigliamento per l'e-commerce di moda?
La migliore tecnologia di raccomandazione della taglia è quella con la capacità di abbinare la forma del corpo del singolo cliente alle uniche specifiche del capo di ogni rivenditore.
Quando si confrontano gli strumenti di raccomandazione delle dimensioni, molti fattori devono essere presi in considerazione, tra cui, in ordine di importanza:
- l'accuratezza della raccomandazione di dimensione fornita;
- l'esperienza dell'utente (UX) quando interagisce con la soluzione;
- la facilità di implementazione per il rivenditore;
- e infine, se ci sono altri vantaggi aggiuntivi per l'azienda.
Diamo uno sguardo più da vicino alle diverse tecnologie e al loro approccio per trovare la misura perfetta per i clienti online.
Raccomandazione sulla taglia - Corrispondenza tra la forma del corpo del cliente e le specifiche del capo a livello SKU [tecnologia PRIME AI]
Precisione - La tecnologia di punta dell'IA utilizza l'apprendimento automatico per comprendere accuratamente ogni singola forma del corpo in base al peso, all'altezza e a un limitato insieme di parametri. Genererà raccomandazioni di taglia con un'alta precisione e i rivenditori trarranno beneficio da una vera e significativa riduzione dei resi che altri metodi di raccomandazione della vestibilità non sono riusciti a dimostrare.
La raccomandazione della taglia di PRIME AI non dipende dall'accuratezza delle tabelle delle taglie del rivenditore. La tecnologia utilizza le tabelle delle taglie del rivenditore (o i propri modelli se i rivenditori non possono fornire tabelle delle taglie) come base, ma le evolve rapidamente in base alle informazioni catturate sulle vendite e i resi. Di conseguenza, PRIME AI può fornire feedback utili ai rivenditori sull'effettiva accuratezza delle tabelle delle taglie che detengono.
UX - L'interfaccia utente è completamente personalizzabile per adattarsi al meglio al marchio del rivenditore così come all'aspetto generale del sito web. Inoltre, PRIME AI sta continuamente evolvendo le funzionalità del widget per riflettere il comportamento del cliente e i rapidi cambiamenti visti nella tecnologia mobile. L'input richiesto dai clienti è volontariamente mantenuto al minimo, richiedendo un basso sforzo senza sopraffare l'utente con troppe domande, o chiedendo di scattare foto del proprio corpo o indossare un costume speciale.
Non è richiesto ai clienti di creare un account con PRIME AI a differenza di altre soluzioni simili. Inoltre, PRIME AI non chiederà ai clienti di pensare ad altri marchi concorrenti durante il processo di acquisto. Pertanto, i rivenditori beneficeranno di una maggiore conversione e minori resi rispetto all'uso della tecnologia di confronto da marchio a marchio.
Facilità di implementazione - PRIME AI è in grado di raccogliere le specifiche dei capi e definire i modelli di dimensionamento iniziali senza alcun input da parte del rivenditore. I rivenditori multibrand non devono fornire tabelle delle taglie o misure dei capi che stanno vendendo. Non è coinvolto nemmeno il maneggio fisico del capo. Questa capacità è unica per PRIME AI.
PRIME AI mantiene l'integrazione con la piattaforma di e-commerce del rivenditore il più semplice possibile. L'integrazione non richiede codifica complessa, e anche il personale non tecnico può essere guidato efficacemente per abilitare la raccomandazione personalizzata della vestibilità dei capi. In altre parole, l'integrazione è un processo rapido, facile e a basso costo.
Altri vantaggi aggiunti - PRIME AI fornisce mensilmente intuizioni e metriche d'azione catturate dal widget di raccomandazione delle dimensioni. Un gestore di account dedicato, affiancato da scienziati dei dati, aiuterà i rivenditori a comprendere i loro dati fino al livello SKU. La conservazione delle analisi è impostata a 365 giorni. Inoltre, nello scenario in cui la taglia raccomandata non è disponibile, verranno raccomandati prodotti alternativi utilizzando il motore di raccomandazione alimentato da AI, oppure i clienti possono beneficiare della funzionalità di ritorno in magazzino e del tracciamento del comportamento di acquisto su dispositivi diversi senza costi aggiuntivi.
In definitiva, PRIME AI può fornire ai rivenditori benefici non trascurabili da un significativo aumento del tasso di conversione e una notevole riduzione dei resi che nessun altro metodo di raccomandazione di vestibilità sul mercato può eguagliare.
Di seguito è presentata una panoramica delle tecnologie concorrenti che forniscono raccomandazioni sulla taglia e sulla vestibilità, offrendo alcuni spunti su come funzionano e perché il livello di precisione varia.
Raccomandazione sulla taglia - corrispondenza tra marchi [Altre aziende]
Questa tecnologia si basa sul confronto relativo delle tabelle delle taglie di marchi diversi. Ai clienti viene richiesto di fornire la loro taglia per altri marchi di abiti che indossano e che potrebbero potenzialmente conoscere. La soluzione genera una taglia consigliata basata sulla relazione tabulata tra la tabella delle taglie del rivenditore e la tabella delle taglie del concorrente. I rivenditori vedranno aumenti nel rapporto di conversione e (potenzialmente) un leggero calo del rapporto dei resi. Tuttavia, nel tempo, l'impatto sulla conversione e sui resi svanirà a causa della bassa precisione del metodo.
Precisione - La maggiore debolezza di tale metodo è che le tabelle delle misure stesse non sono molto precise. Inoltre, le misure dei capi nel processo di produzione si discostano dalle specifiche originali. Tale deviazione non è mai riflessa nelle tabelle delle misure, il che si traduce nello stesso tabellone delle taglie esposto per molti articoli nella stessa categoria, nonostante molti di essi abbiano una vestibilità diversa. Pertanto, l'approccio di confronto delle tabelle delle taglie può fornire solo una raccomandazione approssimativa a livello di categoria. Considerando la mancanza di precisione, l'impatto sui resi è davvero minimo. Le informazioni transazionali vengono utilizzate solo per raccogliere dati statistici.
Considera questo esempio: Se il cliente inserisce un'altezza di 200cm, un peso di 100kg, e dice all'utensile che indossa la taglia XS in un altro marchio, allora l'utensile raccomanderà una taglia che si avvicina alla XS. Questo è chiaramente sbagliato ed ovviamente non è il miglior metodo per generare una raccomandazione di taglia.
UX - Va notato che mostrare i nomi dei concorrenti sul sito web di un determinato rivenditore potrebbe non essere la migliore strategia di marketing. La maggior parte degli esperti di e-commerce avrebbe seri dubbi nel menzionare altri marchi nella fase più cruciale del percorso del cliente, quando stanno per finalizzare il loro acquisto. Nonostante il duro lavoro e i costi significativi per attirare nuovi clienti sul loro sito web, la soluzione concede essenzialmente una visibilità gratuita ai concorrenti sulle piattaforme di navigazione dove è facile e veloce visitare altri siti web.
Chiedere i nomi dei marchi e le relative taglie genera ulteriori domande, prolungando l'esperienza di acquisto, che alla fine limiterà il pieno potenziale di entrate. È noto che il tempo medio speso per fare shopping sul sito è in calo a causa del passaggio dei clienti alle piattaforme mobili e della possibilità di visitare facilmente altri rivenditori.
I fornitori di questo tipo di tecnologia possono offrire soluzioni che non mostrano i marchi di altri rivenditori per affrontare le preoccupazioni dell'esposizione dei concorrenti. Tuttavia, ciò va contro le fondamenta originali del metodo e sarà a spese dell'accuratezza.
Facilità di implementazione - questo tipo di tecnologia di solito non richiede alcuna codifica complessa da parte del rivenditore. Pertanto, l'implementazione è facile e veloce finché il rivenditore ha a disposizione le tabelle delle taglie. Questa soluzione non può essere implementata per i rivenditori multi-brand se non possono fornire le tabelle delle taglie.
Altri vantaggi aggiuntivi - i rivenditori dovrebbero considerare quanto saranno affidabili le informazioni fornite. La comprensione di singoli SKU è molto limitata poiché le tabelle delle dimensioni vengono create a livello di categoria e la loro precisione è dubbia. I rivenditori potrebbero potenzialmente trovare alcune tendenze statistiche interessanti, che dovrebbero essere interpretate con attenzione.
Raccomandazione sulla taglia - abbinando il cliente al cliente [altre aziende]
Questa tecnologia confronta statisticamente ciò che i clienti con le stesse misure del corpo hanno acquistato e restituito. Pertanto, i rivenditori piccoli, medi e di lusso non possono aspettarsi un impatto significativo e possono solo prevedere una riduzione molto limitata dei resi, se presente, a causa dei dati limitati raccolti per essere statisticamente significativi.
Precisione - I clienti vengono segmentati in base alle loro misurazioni, utilizzando i dati dei resi per identificare segmenti con bassi resi. La tecnologia potenzialmente può essere più precisa del metodo di confronto delle tabelle delle taglie. Tuttavia, richiede un numero significativo di punti dati per raggiungere conclusioni statisticamente accettabili. Una debolezza aggiuntiva di tale approccio è che non può fornire raccomandazioni sulla taglia in base alle preferenze di vestibilità del cliente né alla forma del corpo. Lo strumento non sarà inoltre in grado di raccomandare alcuna taglia per i clienti con misurazioni meno comuni a causa della mancanza di sufficienti dati statistici per generare una raccomandazione significativa. Ad esempio, una persona molto alta e magra.
Più importantemente, lo strumento non comprende ancora le specifiche individuali dei capi di vestiario, né la forma del corpo o le preferenze di vestibilità del singolo cliente. Pertanto, ci sarà sempre una parte non trascurabile di clienti che non ricevono la giusta raccomandazione.
UX - L'interfaccia utente richiede meno domande rispetto a qualsiasi altro strumento, consentendo un processo rapido ed efficiento. Alcuni fornitori di tecnologia offrono passaggi aggiuntivi per dare più sicurezza per quanto riguarda l'accuratezza (ad es. aggiungono un selettore di preferenze di adattamento che in molti casi non fa differenza a causa di dati insufficienti per creare nuovi segmenti di clienti).
La raccomandazione può essere confusa per i clienti. Per esempio, lo strumento potrebbe indicare: “Il 65% dei clienti come te ha comprato la taglia Small e il 35% Medium”. Ciò mostra che c'è ancora una buona possibilità di scegliere la taglia sbagliata, limitando anche il rapporto di conversione del rivenditore a causa di alcuni clienti che dubitano in quale categoria cadono (65% o 35%). Se il cliente ha misure meno comuni, non verrà generata alcuna raccomandazione per loro. I rivenditori dovrebbero considerare quale percentuale di visitatori sarebbero a proprio agio nel dire che non c'è una taglia adatta per loro!
Facilità di implementazione - la tecnologia può essere molto facile da implementare poiché non richiede nemmeno tabelle di misure o dati sulle dimensioni dei capi, permettendo ai rivenditori di marchi multipli con un volume di vendite significativo di utilizzare questo strumento in modo efficace. Tuttavia, come accennato in precedenza, lo strumento avrà un impatto molto limitato sui resi poiché un gran numero di persone riceverà raccomandazioni imprecise. Per i nuovi marchi, potrebbe anche esserci un periodo di gestazione in cui lo strumento dovrà raccogliere abbastanza dati per essere in grado di fornire raccomandazioni statisticamente corrette.
Altri vantaggi aggiuntivi - Qualsiasi intuizione sarà staticamente più preziosa e affidabile rispetto ai modelli di confronto delle tabelle delle taglie. Tuttavia, ci sarà ancora una grande quantità di dati nelle aree grigie. Nello scenario in cui le persone rientrano in segmenti diversi a causa delle loro misurazioni, la raccomandazione potrebbe non sembrare corretta e potrebbero scegliere di ignorarla o di evitare di completare un acquisto a causa di dubbi sulla taglia. Seguire qualsiasi intuizione dei dati in tale scenario può portare a risultati inaspettati e costosi per il rivenditore nel lungo periodo.
Raccomandazione delle dimensioni - altri metodi
Altri metodi includono:
Tecnologie di scansione del corpo con vari approcci di scansione, dall'indossare costumi speciali all'uso di telecamere speciali, app e così via. Qualsiasi cosa renda il viaggio dell'utente più lungo, più complicato o addirittura sollevi preoccupazioni sulla loro privacy porterà le persone a non utilizzare lo strumento. Nonostante il rivenditore sopporti costosi costi di implementazione.
Misurazione fisica degli indumenti, dove ogni articolo viene misurato a mano o provato su manichini artificiali per vedere quanto sono estensibili i vestiti. L'utilizzo di tali metodi rallenta significativamente la catena di approvvigionamento e porta a nuovi prodotti che restano senza raccomandazione di taglia fino a quando non vengono misurati. Questo è un lavoro molto intensivo in termini di manodopera e comporta grandi costi per essere operativo e scalabile.
Conclusione: raccomandazione della taglia di abbigliamento da PRIME AI
Oggi, PRIME AI offre la tecnologia di raccomandazione delle taglie più accurata sul mercato, abbinando efficacemente la forma del corpo del cliente fino al codice SKU del capo. Di conseguenza, i rivenditori ottengono un vantaggio competitivo dai dati raccolti, che vengono elaborati, riportati e analizzati dagli scienziati dei dati e dagli esperti di retail di moda dell'azienda.
La soluzione PRIME AI è adatta a qualsiasi rivenditore, indipendentemente dal loro budget o dal numero di SKU.
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