Melhore a sustentabilidade dentro da indústria da moda com IA

A conveniência das compras online significa que cada vez mais pessoas optam por comprar no conforto de suas próprias casas. No entanto, ao comprar roupas, os clientes se deparam com o desafio significativo de não poder experimentá-las. Isso levou muitos clientes a encomendar vários tamanhos, e depois devolver aqueles que não servem. A disparidade das características de ajuste de cada varejista, a complexidade e às vezes a imprecisão das tabelas de tamanhos antiquadas são os principais culpados por esse comportamento ruim na era digital!

Uma vez que parte do inventário está circulando em redes logísticas para os clientes experimentarem, os varejistas são forçados a fabricar mais produtos do que a demanda "real" do mercado. No final de cada estação, a produção excessiva terá que ser descontada agressivamente para encontrar um destino. Como você pode imaginar, os requisitos adicionais de embalagem e transporte para mover adequadamente a mercadoria extra não estão ajudando nosso pequeno planeta, alimentando as emissões de gases de efeito estufa. Felizmente, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina moderno podem ajudar a mitigar significativamente esses impactos negativos.

Sacos de Plástico

Ao analisar as razões para a devolução de roupas, cerca de 40% são compradas com a única intenção de serem experimentadas. Claro, existem várias razões para experimentar um item, mas a principal razão é selecionar o tamanho certo.

Vamos olhar para um exemplo: Um varejista com faturamento de 10 milhões, 200.000 pedidos por ano e uma taxa de devolução de 25% estará usando mais de 20.000 sacolas de plástico apenas para atender aos itens para serem experimentados. Além disso, o varejista mantém pelo menos 3% mais estoque do que o necessário devido à desconfiança dos clientes em relação às tabelas de tamanhos, adicionando outras 12.500 sacolas, nas quais os itens individuais são embalados.

No total, estamos olhando para a produção de 32.500 sacolas plásticas que envolvem o uso de recursos energéticos não renováveis, principalmente combustíveis fósseis, levando à emissão de cerca de 500 kg de CO2 na atmosfera.

O impacto do transporte é ainda mais significativo. Com 20.000 pedidos para serem experimentados, isso representa uma emissão adicional de 7.200 kg de CO2.

A produção de uma única camiseta de poliéster resulta na emissão de 5,5kg de CO2, enquanto o algodão gera 2,1kg de CO2. Com base em um estoque excessivo estimado em 3%, e considerando uma camiseta de algodão, que emite menos CO2 para produzir, seriam produzidas 26.000 kg de emissões de CO2. E isso não leva em conta o transporte da fábrica para o varejista.

Ao substituir as tabelas de tamanho tradicionais por uma ferramenta de recomendação de tamanho mais fácil de usar, mais precisa e mais adaptável, alimentada por inteligência artificial, pode-se obter uma redução significativa na necessidade dos clientes de encomendar vários itens. E com isso, uma redução significativa nas emissões de carbono.

Voltando ao nosso exemplo; o varejista com faturamento de 10 milhões poderia reduzir seu impacto no meio ambiente em 28.000 kg de CO2. Para colocar em perspectiva, isso equivale a um carro médio funcionando sem parar por 45 dias.

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