Migliora la sostenibilità all'interno dell'industria della moda con l'IA

La comodità dello shopping online significa che sempre più persone scelgono di fare acquisti dal comfort delle loro case. Tuttavia, quando si tratta di acquistare vestiti, i clienti si trovano di fronte alla significativa sfida di non poterli provare. Questo ha portato molti clienti a ordinare più taglie, per poi restituire quelle che non vanno bene. La disparità delle caratteristiche di vestibilità di ogni rivenditore, la complessità e talvolta l'inesattezza delle vecchie tabelle delle taglie sono i principali colpevoli di questo cattivo comportamento nell'era digitale!

Poiché parte dell'inventario circola nelle reti logistiche per permettere ai clienti di provarlo, i rivenditori sono costretti a produrre più merci rispetto alla reale domanda del mercato. Alla fine di ogni stagione, la produzione in eccesso dovrà essere scontata aggressivamente per trovare un acquirente. Come puoi immaginare, i requisiti aggiuntivi per l'imballaggio e il trasporto per spostare adeguatamente la merce extra non stanno aiutando il nostro piccolo pianeta, alimentando le emissioni di gas serra. Fortunatamente, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico moderno possono aiutare a mitigare significativamente questi impatti negativi.

Sacchetti di plastica

Quando si esaminano i motivi per i capi restituiti, circa il 40% viene acquistato con l'unica intenzione di provarlo. Naturalmente, ci sono molteplici motivi per provare un articolo, ma il motivo principale è selezionare la taglia giusta.

Diamo un'occhiata a un esempio: Un rivenditore con un fatturato di 10 milioni, 200.000 ordini all'anno e un rapporto di resi del 25% utilizzerà oltre 20.000 sacchetti di plastica solo per gli articoli da provare. Inoltre, il rivenditore detiene almeno il 3% di inventario in più del necessario a causa della sfiducia dei clienti nelle tabelle delle taglie, aggiungendo altri 12.500 sacchetti, nei quali sono impacchettati gli articoli singoli.

In totale, stiamo considerando la produzione di 32.500 sacchetti di plastica che coinvolge l'uso di risorse energetiche non rinnovabili, principalmente combustibili fossili, che porta all'emissione di circa 500 kg di CO2 nell'atmosfera.

L'impatto del trasporto è ancora più significativo. Con 20.000 ordini da provare, si emettono ulteriori 7.200 kg di CO2.

La produzione di una singola maglietta in poliestere comporta l'emissione di 5,5 kg di CO2, mentre il cotone genera 2,1 kg di CO2. Basandosi su una stima di un eccesso di inventario del 3%, e considerando una maglietta in cotone, che emette meno CO2 da produrre, verrebbero prodotte 26.000 kg di emissioni di CO2. E questo senza tenere conto del trasporto dalla fabbrica al rivenditore.

Sostituendo le tradizionali tabelle delle taglie con uno strumento di raccomandazione delle taglie più facile da usare, più preciso e più adattabile alimentato dall'intelligenza artificiale, si può ottenere una significativa riduzione della necessità per i clienti di ordinare articoli multipli. E con questo, una significativa riduzione delle emissioni di carbonio.

Tornando al nostro esempio; il rivenditore con un fatturato di 10 milioni potrebbe ridurre il suo impatto sull'ambiente di 28.000 kg di CO2. Per metterlo in prospettiva, ciò equivale a un'auto media che funziona per 45 giorni senza sosta.

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