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 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 há 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 para os clientes online.
Recomendação de tamanho - Combinando a forma corporal do cliente com as especificações da peça no nível SKU [tecnologia PRIME AI]
Precisão - A principal tecnologia de IA utiliza aprendizado de máquina para entender com precisão cada formato individual de corpo com base no peso, altura e um conjunto limitado de parâmetros. Ela gerará recomendações de tamanho com alta precisão e os varejistas se beneficiarão de uma verdadeira e significativa redução nos retornos que outros métodos de recomendação de ajuste falharam em demonstrar.
A recomendação de tamanho da 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 uma linha de base, mas as evolui rapidamente com base nas informações de vendas e devoluções capturadas. Como resultado, a PRIME AI pode fornecer feedback útil aos varejistas sobre a precisão real das tabelas de tamanhos que eles 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 continuamente evoluindo as funcionalidades do widget para refletir o comportamento do cliente e as rápidas mudanças vistas na tecnologia móvel. A entrada necessária dos clientes é voluntariamente mantida no mínimo, exigindo baixo esforço sem sobrecarregar o usuário com muitas perguntas, ou pedir para tirar fotos do próprio corpo ou usar uma fantasia 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 usando a tecnologia de comparação de marca para marca.
Facilidade de implementação - PRIME AI é capaz de coletar especificações de vestuário e definir modelos iniciais de tamanho sem nenhuma entrada do varejista. Varejistas de várias marcas não precisam fornecer tabelas de tamanhos ou medidas das roupas que estão vendendo. Também não envolve manuseio físico da peça de roupa. Essa capacidade é única para PRIME AI.
PRIME AI mantém a integração com a plataforma de comércio eletrônico do varejista o mais fácil possível. A integração não requer codificação complexa, e até mesmo o pessoal não técnico pode ser orientado de maneira eficaz para habilitar a recomendação personalizada de ajuste de roupas. Em outras palavras, a integração é um processo rápido, fácil e de baixo custo.
Outros benefícios adicionais - PRIME AI fornece insights e métricas mensais acionáveis capturados pelo widget de recomendação de tamanho. Um gerente de conta dedicado, emparelhado com cientistas de dados, ajudará os varejistas a entender seus dados até o nível SKU. A retenção de análises está definida para 365 dias. Além disso, no cenário de o tamanho recomendado não estar disponível, produtos alternativos serão recomendados utilizando o mecanismo de recomendação alimentado por IA, ou os clientes podem se beneficiar da funcionalidade de retorno ao estoque e do rastreamento do comportamento de compra em diferentes dispositivos, sem custos adicionais.
Em última análise, o PRIME AI pode fornecer aos varejistas benefícios não negligenciáveis, com um aumento significativo na taxa de conversão e uma notável redução de retornos que nenhum outro método de recomendação de ajuste no mercado pode igualar.
A seguir está uma visão geral de outras tecnologias concorrentes que fornecem recomendações de tamanho e ajuste, oferecendo alguns insights 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 tamanho de diferentes marcas. Os clientes são obrigados a fornecer seu tamanho para outras marcas de roupas que usam e que potencialmente 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 taxa de retorno ligeiramente menor. No entanto, com o tempo, o impacto na conversão e nos retornos diminuirá devido à baixa precisão do método.
Precisão - A maior fraqueza desse método é que as tabelas de tamanhos em si não são muito precisas. Além disso, as medidas das roupas 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 um ajuste diferente. Portanto, a abordagem de comparação de tabelas de tamanhos só pode fornecer uma recomendação aproximada no 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 informar uma altura de 200cm, peso de 100kg, e disser à ferramenta que usa tamanho PP em outra marca, então a ferramenta recomendará um tamanho que melhor se ajuste próximo ao PP. 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 determinado varejista pode não ser a melhor estratégia de marketing. A maioria dos especialistas em comércio eletrônico teria sérias preocupações em mencionar outros nomes de marcas na etapa mais crucial da jornada do 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 total de receita. É conhecimento comum que o tempo médio gasto em compras no site está em declínio devido à mudança do cliente para plataformas móveis, bem como a possibilidade de visitar varejistas alternativos facilmente.
Fornecedores deste tipo de tecnologia podem oferecer soluções que não exibem as marcas de outros varejistas para abordar preocupações de exposição ao concorrente. No entanto, isso vai contra os fundamentos 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 tamanhos 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 - combinando cliente com cliente [outras empresas]
Essa tecnologia compara estatisticamente o que os clientes com as mesmas medidas corporais compraram e devolveram. Portanto, varejistas pequenos, médios e 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 os dados de devoluções são usados 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.
O mais importante é que a ferramenta ainda não entende as especificações individuais das peças de roupa, nem o formato do corpo ou a preferência de ajuste de cada cliente. Portanto, sempre haverá uma parcela não negligenciável de clientes que não recebe a recomendação correta.
UX – A interface do usuário requer menos perguntas do que qualquer outra ferramenta, permitindo um processo rápido e eficiente. Alguns provedores 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". Isso 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 tem medidas menos comuns, não haverá recomendação gerada 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 tamanho ou figura de medida de vestuário, permitindo que varejistas de várias marcas com volume de vendas significativo usem esta ferramenta de maneira 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 em que a ferramenta precisará coletar dados suficientes para poder fornecer recomendações estatisticamente corretas.
Outros benefícios adicionais - Quaisquer percepções serão estatisticamente mais valiosas e confiáveis do que os modelos de comparação de tabelas de tamanhos. 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 percepções 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 até mesmo levante preocupações sobre sua privacidade levará as pessoas a não usar a ferramenta. Apesar do varejista suportar a custosa implementação.
Medição física de roupas, onde cada item é medido à mão ou vestindo manequins artificiais para ver o quão elásticas as roupas são. Usar tais métodos diminui significativamente a cadeia de suprimentos e resulta em novos produtos ficando sem recomendação de tamanho até que sejam medidos. Este é um trabalho muito intensivo em mão de obra que gera 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, combinando efetivamente a 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 estão sendo 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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