Melhor Recomendação de Tamanho de Roupa
Qual é a melhor tecnologia de recomendação de tamanho de roupa para o comércio eletrônico de moda?
A melhor tecnologia de recomendação de tamanho é aquela com a capacidade de combinar a forma corporal individual do cliente com as especificações únicas de vestuário de qualquer varejista.
Ao comparar as ferramentas de recomendação de tamanho, muitos fatores devem ser considerados, incluindo, em ordem de importância:
- a precisão da recomendação de tamanho sendo servida;
- a experiência do usuário (UX) ao interagir com a solução;
- a facilidade de implementação para o varejista;
- e finalmente, se existem quaisquer outros benefícios adicionais para o negócio.
Vamos dar uma olhada mais de perto nas diferentes tecnologias e suas abordagens para encontrar o ajuste perfeito dos clientes online.
Recomendação de tamanho - Combinando a forma do corpo do cliente com as especificações da peça no nível SKU [Tecnologia PRIME AI]
Precisão - A tecnologia Prime AI utiliza o aprendizado de máquina para entender precisamente cada forma de corpo individual com base no peso, altura e um conjunto limitado de parâmetros. Ele gerará recomendações de tamanho com alta precisão e os varejistas se beneficiarão de uma verdadeira e significativa redução nas devoluções que outros métodos de recomendação de tamanho falharam em demonstrar.
A recomendação de tamanho do PRIME AI não depende da precisão das tabelas de tamanhos do varejista. A tecnologia usa as tabelas de tamanhos do varejista (ou seus próprios modelos se os varejistas não puderem fornecer tabelas de tamanhos) como base, mas as evolui rapidamente com base nas informações de vendas e devoluções capturadas. Como resultado, o PRIME AI pode fornecer feedback útil aos varejistas sobre a precisão real das tabelas de tamanhos que possuem.
UX - A interface do usuário é totalmente personalizável para melhor corresponder à marca do varejista, bem como à aparência geral do site. Além disso, o PRIME AI está evoluindo continuamente as funcionalidades do widget para refletir o comportamento do cliente e as rápidas mudanças vistas na tecnologia móvel. A entrada necessária dos clientes é mantida voluntariamente no mínimo, exigindo baixo esforço sem sobrecarregar o usuário com muitas perguntas, ou pedindo para tirar fotos do corpo ou usar uma roupa especial.
Não há necessidade de os clientes criarem uma conta com o PRIME AI, ao contrário de outras soluções semelhantes. Além disso, o PRIME AI não pedirá aos clientes que pensem em outras marcas concorrentes durante o processo de compra. Portanto, os varejistas se beneficiarão de uma maior conversão e menores retornos do que ao usar a tecnologia de comparação de marca para marca.
Facilidade de implementação - PRIME AI é capaz de coletar especificações de vestuário e definir modelos de tamanho inicial sem nenhuma entrada do varejista. Varejistas de várias marcas não precisam fornecer tabelas de tamanho ou medidas das peças que estão vendendo. Também não há manuseio físico do vestuário envolvido. Essa capacidade é única para o PRIME AI.
PRIME AI mantém a integração com a plataforma de comércio eletrônico do varejista o mais simples possível. A integração não requer codificação complexa e até mesmo pessoal não técnico pode ser orientado de forma eficaz para habilitar a recomendação personalizada de ajuste de roupa. Em outras palavras, a integração é um processo rápido, fácil e de baixo custo.
Outros benefícios adicionais - PRIME AI fornece insights e métricas açãoáveis mensais capturadas pelo widget de recomendação de tamanho. Um gerente de conta dedicado, juntamente com cientistas de dados, ajudará os varejistas a entenderem seus dados até o nível de SKU. A retenção de análises é definida para 365 dias. Além disso, no cenário de o tamanho recomendado não estar disponível, produtos alternativos serão recomendados utilizando um motor de recomendação alimentado por IA, ou os clientes podem se beneficiar da funcionalidade de retorno ao estoque e do rastreamento do comportamento de compras em diferentes dispositivos sem custos adicionais.
Em última análise, o PRIME AI pode fornecer aos varejistas benefícios não negligenciáveis, provenientes de um aumento significativo na taxa de conversão e uma redução notável nas devoluções, que nenhum outro método de recomendação de ajuste no mercado pode igualar.
Abaixo está uma visão geral de outras tecnologias concorrentes que fornecem recomendações de tamanho e ajuste, oferecendo algumas percepções sobre como elas funcionam e por que o nível de precisão difere.
Recomendação de tamanho - correspondência de marca para marca [Outras empresas]
Essa tecnologia é construída com base na comparação relativa de tabelas de tamanhos de diferentes marcas. Os clientes são obrigados a fornecer o seu tamanho para outras marcas de roupas que usam e que possivelmente conhecem. A solução gera um tamanho recomendado com base na relação tabulada entre a tabela de tamanhos do varejista e a tabela de tamanhos do concorrente. Os varejistas verão ganhos na taxa de conversão e (potencialmente) uma ligeira redução na taxa de devoluções. No entanto, com o tempo, o impacto na conversão e nas devoluções diminuirá devido à baixa precisão do método.
Precisão - A maior fraqueza de tal método é que as tabelas de tamanho em si não são muito precisas. Além disso, as medidas das peças de roupa no processo de fabricação desviam das especificações originais. Essa desvio nunca é refletido nas tabelas de tamanhos, resultando na mesma tabela de tamanhos sendo exibida para muitos itens na mesma categoria, apesar de muitos deles terem ajustes diferentes. Portanto, a abordagem de comparação de tabelas de tamanhos só pode fornecer uma recomendação aproximada ao nível da categoria. Considerando a falta de precisão, o impacto nas devoluções é realmente mínimo. As informações transacionais estão sendo usadas apenas para coletar dados estatísticos.
Considere este exemplo: Se o cliente inserir uma altura de 200cm, peso de 100kg, e informar à ferramenta que veste o tamanho XS em outra marca, então a ferramenta irá recomendar um tamanho que melhor se ajuste próximo ao XS. Isso está claramente errado e obviamente não é o melhor método para gerar uma recomendação de tamanho.
UX - Vale a pena notar que exibir os nomes dos concorrentes no site de um varejista pode não ser a melhor estratégia de marketing. A maioria dos especialistas em comércio eletrônico teria sérias preocupações ao mencionar outros nomes de marcas na fase mais crucial da jornada de um cliente, quando estão prestes a finalizar sua compra. Apesar do trabalho árduo e dos custos significativos para atrair novos clientes para o seu site, a solução essencialmente concede exposição gratuita aos concorrentes em plataformas de navegação onde é fácil e rápido visitar outros sites.
Pedir nomes de marcas e tamanhos associados também resulta em mais perguntas, prolongando a experiência de compra, o que eventualmente restringirá o potencial de receita total. É de conhecimento comum que o tempo médio gasto em compras no site está em declínio devido à mudança do cliente para plataformas móveis, bem como à possibilidade de visitar facilmente varejistas alternativos.
Os fornecedores deste tipo de tecnologia podem oferecer soluções que não exibem as marcas de outros varejistas para abordar preocupações com a exposição de concorrentes. No entanto, isso vai contra os princípios originais do método e virá à custa da precisão.
Facilidade de implementação - este tipo de tecnologia geralmente não requer nenhum código complexo por parte do varejista. Portanto, a implementação é fácil e rápida, desde que o varejista tenha tabelas de tamanhos disponíveis. Esta solução não pode ser implementada para varejistas de várias marcas se eles não puderem fornecer tabelas de tamanhos.
Outros benefícios adicionais - os varejistas devem considerar quão confiáveis serão as informações fornecidas. O entendimento de cada SKU é muito limitado, pois as tabelas de tamanho são criadas no nível da categoria e sua precisão é questionável. Os varejistas podem potencialmente encontrar algumas tendências estatísticas interessantes, que devem ser interpretadas com cuidado.
Recomendação de tamanho - correspondência de cliente para cliente [outras empresas]
Esta tecnologia compara estatisticamente o que os clientes com as mesmas medidas corporais compraram e devolveram. Portanto, pequenos, médios e varejistas de luxo não podem esperar um impacto significativo e só podem antecipar uma redução muito limitada nas devoluções, se houver, devido à coleta limitada de dados para ser estatisticamente significativa.
Precisão - Os clientes estão sendo segmentados com base em suas medidas, enquanto se utiliza dados de devoluções para identificar segmentos de baixa devolução. A tecnologia potencialmente pode ser mais precisa do que o método de comparar tabelas de tamanhos. No entanto, requer um número significativo de pontos de dados para chegar a conclusões estatisticamente aceitáveis. Uma fraqueza adicional dessa abordagem é que ela não pode fornecer recomendação de tamanho com base na preferência de ajuste do cliente nem na forma do corpo. A ferramenta também não será capaz de recomendar nenhum tamanho para clientes com medidas menos comuns devido à falta de dados estatísticos suficientes para gerar uma recomendação significativa. Por exemplo, uma pessoa muito alta e magra.
Acima de tudo, a ferramenta ainda não compreende as especificações individuais das peças de vestuário, nem a forma do corpo ou a preferência de ajuste de cada cliente. Portanto, sempre haverá uma porção não negligenciável de clientes que não receberão a recomendação correta.
UX - A interface do usuário requer menos perguntas do que qualquer outra ferramenta, permitindo um processo rápido e eficiente. Alguns fornecedores de tecnologia oferecem etapas adicionais para dar mais confiança em relação à precisão (por exemplo, eles adicionam um seletor de preferência de ajuste que não faz diferença em muitos casos devido à insuficiência de pontos de dados para criar novos segmentos de clientes).
A recomendação pode ser confusa para os clientes. Por exemplo, a ferramenta pode indicar: "65% dos clientes como você compraram o tamanho Pequeno e 35% Médio". O que mostra que ainda há uma boa chance de selecionar o tamanho errado, limitando também a taxa de conversão do varejista devido a alguns clientes duvidarem em qual faixa eles se enquadram (65% ou 35%). Se o cliente tiver medidas menos comuns, não será gerada nenhuma recomendação para eles. Os varejistas devem considerar qual porcentagem de visitantes eles se sentiriam confortáveis em dizer que não há tamanho adequado para eles!
Facilidade de implementação - a tecnologia pode ser muito fácil de implementar, pois também não requer nenhum gráfico de tamanhos ou números de medidas de vestuário, permitindo que varejistas de várias marcas com volume de vendas significativo usem esta ferramenta de forma eficaz. No entanto, como mencionado anteriormente, a ferramenta terá um impacto muito limitado nas devoluções, pois um grande número de pessoas receberá recomendações imprecisas. Para novas marcas, também pode haver um período de gestação onde a ferramenta precisará reunir dados suficientes para poder fornecer recomendações estatisticamente corretas.
Outros benefícios adicionados - Qualquer insight será estatisticamente mais valioso e confiável do que os modelos de comparação de tabelas de tamanho. No entanto, ainda haverá uma grande quantidade de dados em áreas cinzentas. No cenário de pessoas caindo em diferentes segmentos devido às suas medidas, a recomendação não parecerá correta e elas escolherão ignorá-la ou evitarão concluir uma compra devido a dúvidas sobre o tamanho. Seguir quaisquer insights de dados em tal cenário pode trazer resultados inesperados e custosos para o varejista a longo prazo.
Recomendação de tamanho - outros métodos
Outros métodos incluem:
Tecnologias de digitalização corporal com várias abordagens de digitalização, desde o uso de trajes especiais até o uso de câmeras especiais, aplicativos e assim por diante. Qualquer coisa que torne a jornada do usuário mais longa, mais complicada ou mesmo que levante preocupações sobre sua privacidade, levará as pessoas a não usar a ferramenta. Apesar do varejista suportar a implementação custosa.
Medição física de roupas, onde cada item é medido manualmente ou vestindo manequins artificiais para ver quão esticáveis são as roupas. O uso de tais métodos desacelera significativamente a cadeia de suprimentos e resulta em novos produtos ficando sem recomendação de tamanho até serem medidos. Este é um trabalho muito intensivo em mão de obra que acarreta grandes custos para ser operacional e escalável.
Conclusão: recomendação de tamanho de roupa pelo PRIME AI
Hoje, a PRIME AI oferece a tecnologia de recomendação de tamanho mais precisa do mercado, correspondendo efetivamente à forma do corpo do cliente até o SKU da peça de roupa. Como resultado, os varejistas obtêm vantagem competitiva a partir dos dados coletados, que são processados, relatados e analisados pelos cientistas de dados e especialistas em varejo de moda da empresa.
A solução PRIME AI é adequada para qualquer varejista, independentemente do seu orçamento ou número de SKUs.
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