Melhore a sustentabilidade dentro da indústria da moda com IA

A conveniência das compras online significa que cada vez mais pessoas escolhem fazer compras 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 pedirem vários tamanhos, devolvendo os que não servem. A disparidade das características de ajuste de cada varejista, a complexidade e às vezes a imprecisão dos antiquados tabelas de tamanhos são os principais culpados por esse mau comportamento 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. Ao final de cada temporada, a produção excedente terá que ser descontada agressivamente para encontrar um comprador. Como você pode imaginar, as exigências 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.

Sacolas de Plástico

Uma quantidade significativa de sacolas plásticas é usada ao longo do ciclo de vida de um item, desde sua fabricação até o ponto em que é entregue ao cliente. Na maioria das vezes, os varejistas entregam pedidos usando sacolas plásticas. Além disso, cada item individual tem sua própria sacola plástica. Por exemplo, para 3 itens pedidos, haverá pelo menos 4 sacolas usadas para embalagem. Claro, existem razões para usar tantas sacolas. O principal objetivo é proteger as roupas de serem danificadas enquanto são manuseadas na cadeia de suprimentos, nos armazéns do varejista e, finalmente, chegando ao cliente.
 

Transporte

Os itens adicionais sendo movidos, com o único propósito de serem experimentados, obviamente colocarão uma carga adicional significativa no transporte. Isso inclui do varejista para o cliente, do cliente para o varejista e, muitas vezes, movimento de uma filial para outra para eliminar o excedente de produção.
 
Mas sobre quanto de poluição estamos falando?

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

Vamos olhar para um exemplo: Um varejista com 10 milhões de faturamento, 200.000 pedidos por ano e uma taxa de retorno de 25% estará usando mais de 20.000 sacolas plásticas apenas para acomodar 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 mais 12.500 sacolas, nas quais os itens individuais são embalados.

No total, estamos olhando para a produção de 32.500 sacolas plásticas envolvendo 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 5,5 kg de CO2, enquanto o algodão gera 2,1 kg de CO2. Com base em um estoque excessivo estimado em 3%, e considerando uma camiseta de algodão, que emite menos CO2 para produzir, seriam produzidos 26.000 kg de emissões de CO2. E isso não leva em conta o transporte da fábrica para o varejista.

A solução?

A Prime AI identificou que a imprecisão e a impraticabilidade das tabelas de tamanhos convencionais estão muito no cerne do comportamento dos clientes. A Prime AI oferece uma ferramenta inteligente de recomendação de tamanhos, que tira proveito da moderna inteligência artificial para encontrar a combinação perfeita entre a biometria dos clientes, os hábitos de compra dos clientes e as características únicas de tamanho de cada marca. Fornecendo uma recomendação de tamanho instantânea e muito mais precisa para cada cliente, aumentando a probabilidade de eles encontrarem o ajuste perfeito na primeira tentativa, mas também aumentando a confiança do cliente ao prosseguir com sua compra.
Conclusão...

Ao substituir as tabelas de tamanhos tradicionais por uma ferramenta de recomendação de tamanhos mais fácil de usar, mais precisa e mais adaptável, alimentada por inteligência artificial, pode-se alcançar uma redução significativa na necessidade dos clientes de pedir 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 por 45 dias sem parar.

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