O que é Fit Finder?

A questão final é se os Fit Finders podem realmente resolver o problema e se podemos dizer adeus a esses reembolsos online devido ao tamanho - esse é o sonho. Estamos analisando um monte de diferentes tipos de tecnologias Fit Finder aqui, então você pode pensá-las como um espectro de complexidade. Então, no lado mais simples, temos versões digitais comparativas de tabela de tamanhos e, no lado mais complexo, temos IA preditiva com sistemas híbridos adaptativos. 

Comparadores de Tabela de Tamanho Estático Versões Digitais 

Tabela de tamanhos estática compara versões digitais das tabelas de tamanhos que você encontra em todas as lojas. Estas são genéricas, baseadas no que a marca acredita que deve servir, mas sem relação com o estilo do produto individual. Fácil para os varejistas implementarem alguns aplicativos gratuitos na Shopify App Store e em outras lojas de aplicativos, mas estes não são muito personalizados para a marca, nem para o comprador, e nós nem mesmo estamos entrando em mais variáveis que afetam o tamanho. Portanto, essas não são muito úteis e não são revolucionárias, é o nível um das tecnologias de localizador de tamanhos. 

Ferramentas Estatísticas Básicas

Pense neles como os precursores dos sistemas mais avançados. Esses tipos de ferramentas na loja de aplicativos Shopify custam cerca de $50 ou menos por mês, apesar dos vários modelos de preços que cada um tem. Esse tipo de tecnologia de Localizador de Tamanho leva em conta algumas medidas básicas, apesar de perguntarem sobre altura, peso e algumas formas corporais, falta a complexidade e o poder preditivo dos mais sofisticados dos sistemas mais avançados que usam métodos estatísticos mais sofisticados ou incorporam aprendizado de máquina. Portanto, eles não são muito inteligentes com dados limitados e sem entendimento sobre produtos reais ou formas corporais. Em termos mais simples, é como uma calculadora. 

Comparadores de Marca para Marca 

É como se você olhasse para uma tabela de tamanhos dizendo que é um tamanho médio na H&M, então é um tamanho médio nesta marca. É mágico, certo? Em muitos casos, você descobrirá que sua entrada é idêntica à resposta que você recebe. Isso não é muito sofisticado. Como você sabe, cada estilo e tamanho pode ter um ajuste totalmente diferente e até mesmo o mesmo produto em cores diferentes pode ter um ajuste diferente. Isso foi relatado muitas vezes por compradores e jornalistas, leia aqui para ver um exemplo. Em outras palavras, esse tipo de Localizador de Ajuste é lixo entra, lixo sai. Alguns deles têm elementos de Aprendizado de Máquina (que é rotulado em materiais de marketing como IA) para preencher a lacuna entre lixo entra, lixo sai, no entanto, é impossível preencher essa lacuna, pois cada produto é único em como se ajusta, como se estica, em que estilo deve ser usado etc. Então, isso precisa de milhares, senão milhões de pontos de dados, até o momento em que coleta esses dados, mesmo em escala global, o produto chega ao fim da temporada, significando que essas tecnologias nunca podem aprender no nível de ajuste, e estão anos-luz de compreender o ajuste do produto no nível de ID do Produto, e o nível de cor está ainda mais distante do que anos-luz, e então adicione à mistura pessoas de diferentes tamanhos que são altas e magras, com quadris largos etc. Você já pode ver claramente as limitações. O dimensionamento é tão inconsistente entre diferentes marcas e até mesmo dentro da marca, tornando os comparativos de marca para marca, os resultados são muito incertos. Leia aqui sobre a inconsistência de tamanho da H&M. aqui. 

Ferramentas de Correspondência Estatística

Este é um avanço no nível de sofisticação das tecnologias Fit Finder. Elas usam dados de muitos compradores para fazer recomendações de tamanho no nível da categoria, algumas tentam no nível do ID do produto, mas o nível do ID do produto é muito desafiador para esta tecnologia. Elas levam milhares, milhões de compradores, associam coisas como peso, altura, algumas entradas de forma do corpo, com as compras e presumem que outros compradores com as mesmas entradas podem caber no mesmo tamanho. O que não é o caso em primeiro lugar, em segundo lugar, essas necessitam de milhões de pontos de dados e estes estão tipicamente disponíveis para marcas bem conhecidas e os tamanhos mais comuns como P, M, G. Qualquer coisa além disso se torna uma luta e é repleta de imprecisões. Este tipo de tecnologia Fit Finder melhora ao longo do tempo à medida que analisam mais dados, mas como mencionado, a precisão diminui ao ir além das pessoas que estão no meio do espectro de tamanho. Ao buscar o ajuste, os resultados no nível do ID do produto se tornam muito instáveis, então não há necessidade de discutir ainda mais sobre as capacidades no nível da cor de tal tecnologia. Estas muitas vezes afirmam ser Inteligência Artificial, é aqui que começa a zona cinzenta sobre a definição de "O que é IA?".

IA preditiva com sistemas híbridos

Estamos falando sobre sistemas que utilizam inteligência artificial e aprendizado de máquina para criar recomendações de tamanho altamente personalizadas. Os sistemas também coletam informações sobre idade, peso, altura, forma do corpo que podem ser convertidas em medidas corporais. A IA analisa todas as informações sobre os compradores reais que visitam lojas online específicas, compras passadas. Ele aprende puramente dos clientes reais dessa loja, não algo que aconteceu em outro país em outra loja com produtos similares. Em outras palavras, os dados não são ofuscados por históricos de outro lugar. Aprende puramente a partir dos dados reais de um único varejista e, se um varejista opera em vários locais, a evolução é específica para os produtos sendo comercializados naquele local. Tudo isso, juntamente com tabelas de tamanhos específicas para cada marca e utiliza algoritmos realmente complexos para entender cada SKU do inventário real que o varejista possui, novamente não produtos similares. Pois visualmente o mesmo produto produzido em diferentes fábricas ou em um ano diferente pode ter um caimento diferente e a mesma pessoa precisaria de um tamanho diferente. A tecnologia é como seu assistente de compras pessoal que aprende conscientemente em várias dimensões. Obtendo dados de várias fontes, análise visual, feedback do cliente, vendas, dados de reembolsos, compras passadas e mais. Diferentes tamanhos por categoria, ajuste e até mesmo ID do produto, apesar de tudo parecer o mesmo na frente, o cliente na retaguarda, existem redes neurais complexas e sistemas de IA adaptativos orquestrando o processo para determinar o tamanho certo para o comprador. Você pode então imaginar que insights você pode obter com os dados coletados para otimizar o negócio. Você sabe quanto dinheiro deixa na mesa? Você não só desbloqueia oportunidades de vendas perdidas, mas reduz custos operacionais devido a menos reembolsos, tornando seu negócio mais lucrativo. Mas esses tipos de ferramentas vêm com seu próprio preço. Esta não é a sua loja de aplicativos Shopify, um aplicativo copiar/colar impresso para cada varejista da mesma forma. Este tipo de Fit Finder requer precisão na conexão de sistemas e a integração personalizada é realizada para cada cliente para se adaptar aos seus sistemas e fontes de dados.