Pare de "Ajustar" Tamanhos no Seu ERP. Deixe a IA Fazer o Trabalho Pesado.
O varejo de moda de várias marcas é construído com base na variedade.
Variedade de estilos, marcas, ajustes, origens... e claro, sistemas de tamanho.
E essa última parte é onde o caos vive.
A maioria dos varejistas de várias marcas estão presos no mesmo ciclo:
- Fornecedores enviam dados de tamanho em diferentes formatos e sistemas
- Equipes "limpam" ou normalizar esses dados no ERP/PIM
- Os gráficos de tamanho são ajustados manualmente
- Ferramentas de IA ou localizadores de tamanho são conectadas depois este trabalho manual
Parece organizado. Na realidade, muitas vezes está fazendo mais mal do que bem.
Neste artigo, vou argumentar algo que pode parecer contra-intuitivo:
Pare de editar a nomenclatura de dimensionamento no seu ERP.
Preserve o que os fornecedores enviam e deixe a IA conectar os pontos.
Se você acertar isso, desbloqueará melhores recomendações de tamanho, reembolsos menores e longe análises mais confiáveis, especialmente se você está gerenciando um modelo de multi-marca ou marketplace.
Se você vende várias marcas, já sabe que não existe algo como "tamanho universal":
- Marca A EU 38 encaixa como a marca B EU 40
- "M" em uma marca coreana é mais próximo de "PP" em uma marca dos EUA.
- Uma camisa de ajuste slim e uma camisa de ajuste relaxado têm o mesmo tamanho nominal, mas sensações completamente diferentes.
- O mesmo SKU pode se encaixar de maneira diferente em outro cor ou lote de produção
Agora multiplique isso:
- Centenas ou milhares de marcas
- Dezenas de milhares de SKUs
- Constantes mudanças de sortimento sazonal
Seu ERP acaba sendo o lugar onde tudo isso aterrissa. E o instinto natural é:
"Precisamos arrumar isso."
Então as equipes começam:
- Convertendo tudo para "Internacional P/M/G"
- Forçando conversões UK → EU → US
- Sobrescrevendo tamanhos de fornecedores com códigos internos
- Mesclando ou arredondando tamanhos ("não queremos tamanhos fracionados aparecendo nos filtros")
No papel, parece mais limpo. Mas para a IA e para os humanos reais, essa "limpeza" muitas vezes destrói o sinal de que você precisa.
A verdade bagunçada do dimensionamento de várias marcas
O custo oculto de "corrigir" tamanhos no ERP
Vamos olhar o que realmente acontece quando você normaliza os tamanhos dos fornecedores de forma muito agressiva.
- Você perde informações que a IA poderia usar
Exemplo:
- Marca A: Tamanho 2, Marca B: P, Marca C: EU 36
- ERP: mapeie todos os três para S interno e esqueça o rótulo original
Na superfície, isso parece arrumado.
Por baixo do capô, a IA agora vê três valores "S" idênticos sem nenhum contexto.
Você tirou a nuance que diferencia esses tamanhos no mundo real.
Você acabou de remover a granularidade que:
- Alguns clientes gostaria comprei
- A IA poderia ser utilizada para detectar padrões sutis de ajuste
- Poderia ter ajudado a identificar qual tamanho exato tem a melhor taxa de "retenção"
- Você cria uma consistência artificial que os compradores não experimentam
O seu sistema diz:
"Todos esses são 'M' agora - trabalho concluído."
Mas o seu retornos conte outra história:
- Um "M" é muito apertado para 60% dos compradores
- Outro "M" se encaixa perfeitamente
- Outro é constantemente devolvido como muito grande
Seu ERP agora finge as coisas são harmonizadas que, na realidade, não são.
Qualquer análise, BI ou IA em cima disso será enganada.
- Você torna a vida mais difícil para a IA preditiva
O dimensionamento moderno de IA (como o Prime AI) não precisa de tabelas de tamanhos "perfeitas".
Precisa verdadeiro dados brutos e resultados do mundo real:
- Qual era o rótulo original?
- O que as pessoas realmente compraram?
- Quem guardou, quem devolveu e por quê?
Se você sobrescrever ou "manipular" dados de tamanho muito cedo no pipeline, a IA não consegue ver:
- Quais marcas se comportam de maneira diferente?
- Quais tamanhos em um gráfico estão "errados"
- Quais cores ou lotes desviam da norma
Você está efetivamente desfocando a imagem antes de permitir que a IA a analise.
A melhor abordagem: mantenha a bagunça, adicione estrutura por cima.
A resposta é não desistir e aceitar o caos.
A resposta é para separar:
- O que você loja vs. o que você exibir
Um padrão simples, mas poderoso:
- Mantenha os campos do fornecedor bruto intactos
- rótulo_do_tamanho_do_fornecedor
- região_do_fornecedor (UE/UK/EUA/JP, etc.)
- Quaisquer anotações extras (curto, alto, pequeno, plus, etc.)
- Adicione sua própria camada de "tamanho de exibição" para UX
- tamanho_de_exibição para filtros e front-end
- Mas nunca delete ou sobrescreva o tamanho bruto no banco de dados
- Adicione atributos ricos ao produto
- Tipo de ajuste (slim, regular, oversized)
- Categoria, sub-categoria
- Composição do tecido
- Gênero pretendido, região, estação
- Deixe a IA fazer o mapeamento
- O trabalho da IA é aprender:
"Para pessoas como essa, nesta marca, neste produto, qual tamanho realmente funciona?"
Em vez de forçar seu ERP a ser a "verdade" do dimensionamento, você permite que ele seja a colecionador de fatos.
A IA então se torna a intérprete.
Momento de lâmpada acesa
Aqui está a mudança de pensamento:
O seu trabalho não é adivinhar como todas as marcas devem se alinhar em um único gráfico de tamanhos.
O seu trabalho é preservar a realidade e fornecer sinal suficiente para a IA aprender com isso.
Exemplo prático:
- Você vende 2.000 marcas
- Muitos têm tabelas de tamanhos incompletas ou conflitantes
- Alguns não enviam gráficos de todo.
Pensamento antigo:
"Precisamos de um gráfico universal e mapear todas as marcas nele."
Novo pensamento:
"Nós permitimos que o Prime AI aprenda com a maneira como os clientes realmente compram, mantêm e devolvem esses produtos, mesmo que as tabelas de tamanhos estejam incompletas ou ausentes."
Porque no final, a única pergunta que importa é:
"Para este comprador, em este produto", qual é o tamanho mais provável que eles irão manter?"
Como o Prime AI conecta os pontos (sem você reescrever tamanhos)
O Prime AI Clothing Size Finder PRO foi construído especificamente para esta realidade de múltiplas marcas.
Aqui está como funciona quando você não manipular os tamanhos dos fornecedores:
- Ingerir dados brutos
- Nós pegamos o feed do seu produto como ele é: marca, etiqueta de tamanho, categoria, ajuste, cor, etc.
- Sem demanda por gráficos "perfeitos" ou padronizados.
- Aprenda com comportamento, não com suposições
- Analisamos as vendas e devoluções por ID do produto e ID de cor.
- Se a Marca X - Tamanho M - Marinho se ajusta de maneira diferente da Marca X - Tamanho M - Preto, nós detectamos isso e as tratamos de maneira diferente.
- Não nos importamos com o que o gráfico afirma que deveria caber. Nós aprendemos o que faz em forma.
- Opere no nível de SKU e do comprador individual
- Para compradores recorrentesO Dimensionamento de Entrada Zero fornece uma recomendação sem nenhum questionário, baseada puramente em suas compras passadas e comportamento de manter/retornar.
- Para novos compradores, o motor baseado em Quiz adapta sua lógica usando os padrões aprendidos a partir de seus dados.
- Respeite todas as nuances que você manteve
- Porque você não achatou tudo para "P/M/G", o motor pode ver:
- Quais marcas têm tamanhos pequenos ou grandes?
- Qual tamanho dentro de um gráfico é o "problema filho"
- Como o ajuste varia de acordo com o tecido, corte, cor e estação
- Porque você não achatou tudo para "P/M/G", o motor pode ver:
É por isso que o Prime AI consegue fazer a diferença onde outros não conseguem:
- Influencia 50-80% das transações
- Entregar em média 35% menos devoluções (pedidos que seguiram a recomendação vs. sem recomendação.)
- Melhore o CVR e o AV, especialmente em ambientes de várias marcas com sortimentos complexos
O que você pode fazer a seguir (passos práticos)
Além do lucro e desempenho, o dimensionamento sem atritos muda a forma como os compradores sinto.
Quando veem uma recomendação aparecer automaticamente, isso sinaliza confiança, inteligência e cuidado.
Sente-se personalizado, sem esforço e premium, exatamente o que os varejistas de luxo e estilo de vida pretendem entregar.
Diz silenciosamente:
"Nós conhecemos você."
E essa conexão emocional leva a uma maior lealdade e a repetição de compras.
Isso também se alinha perfeitamente com a tendência mais ampla de varejistas incentivando clientes a comprarem através de aplicativos de marca, onde identidade, histórico de compras e recomendações de tamanho se fundem perfeitamente em uma experiência unificada e preditiva.
Por Que a Prime AI Lidera a Era da Dimensionamento Predicativo
Se você é um varejista de várias marcas ou de um mercado, aqui está uma lista de ações concreta:
- Audite onde você reescreve tamanhos hoje
- Onde você converte ou sobrescreve tamanhos de fornecedores no ERP/PIM?
- Onde você descarta a nuance "para deixá-lo mais bonito"?
- Introduza campos separados
- Mantenha o tamanho_do_fornecedor intacto.
- Use outro campo para display_size na interface do usuário.
- Comece a capturar dados de resultados melhores
- Certifique-se de que os motivos de retorno estão estruturados.
- Mantenha dados a nível de produto e, idealmente, a nível de cor.
- Pare de perguntar aos fornecedores "quais marcas você cobre?"
- A pergunta certa é:
"O seu IA consegue funcionar quando as tabelas de tamanho estão incompletas, inconsistentes ou ausentes, e ainda assim aprender com nossos dados?"
Fale com alguém que vive com esse problema todos os dias. Este é exatamente o espaço em que a Prime AI opera, abrangendo varejistas de várias marcas e regiões.
Prime AI como seu parceiro de dimensionamento, não apenas um widget
Prime AI não é apenas outro "bom overlay" no seu PDP.
É um motor de dimensionamento preditivo projetado para o bagunça real de varejo de várias marcas.
- Prospera com dados brutos e imperfeitos.
- Ele conecta os pontos que você não deveria estar forçando manualmente.
- Transforma o caos em uma experiência consistente para cada comprador: "Este é o seu tamanho."
Se você está cansado de ajustar infinitamente os tamanhos em seu ERP e ainda não vê uma redução significativa nos reembolsos, pode ser hora de mudar a abordagem, não apenas a ferramenta.
Audite como você lida atualmente com dados de tamanho e, se desejar uma segunda opinião, ficaremos felizes em revisar sua configuração e mostrar como o Prime AI lidaria com isso.
