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 pensar nelas como um espectro de complexidade. Então, no lado mais simples, temos versões digitais comparativas da Tabela de Tamanhos e, no lado mais complexo, temos IA Preditiva com Sistemas Híbridos Adaptativos. 

Gráfico Estático de Comparação de Tamanhos Versões Digitais 

Gráficos de tamanho estáticos comparativos digitais das tabelas de tamanhos que você encontra em todas as lojas. Estes são genéricos com base no que a marca acredita que deve caber, mas não tem relação com o estilo do produto individual. Fácil para os varejistas implementarem alguns aplicativos gratuitos na Shopify App Store e outras lojas de aplicativos, mas estes não são muito personalizados para a marca, nem para o comprador, e nem estamos entrando em mais variáveis que afetam o tamanho. Portanto, eles não são muito úteis e não são inovadores, é o nível um das tecnologias de localizador de tamanhos. 

Ferramentas Básicas de Estatística

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 uma possui. Este tipo de tecnologia Fit Finder leva em conta algumas medidas básicas, apesar de perguntarem sobre altura, peso e alguns formatos de corpo, 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. Então, eles não são muito inteligentes com dados limitados e sem entendimento sobre produtos reais ou formatos de corpo. Em termos mais simples, é como uma calculadora. 

Comparadores de Marca para Marca 

É como você olhar para uma tabela de tamanhos e dizer: sou médio na H&M, então sou médio nesta marca. É mágico, certo? Em muitos casos, você descobrirá que sua entrada é idêntica à resposta que você obtém. Isso não é muito sofisticado. Como você sabe, cada estilo e tamanho pode ter um caimento totalmente diferente e até mesmo o mesmo produto em cores diferentes pode ter um caimento diferente. Isso já foi relatado muitas vezes por compradores e jornalistas, leia. aqui para ver um exemplo. Em outras palavras, esse tipo de Localizador de Tamanho 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 atinge o final de sua temporada, o que significa que essas tecnologias nunca podem aprender no nível de ajuste, e estão a anos-luz de entender o ajuste do produto no nível do ID do produto, e o nível de cor está ainda mais distante do que anos-luz, e então adicione na mistura pessoas de tamanhos diferentes 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 Comparadores 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 essa tecnologia. Elas pegam milhares, milhões de compradores, associam coisas como peso, altura, algumas entradas de formato do corpo, com as compras e assumem 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 precisam de milhões de pontos de dados e esses geralmente estão disponíveis para marcas bem conhecidas e os tamanhos mais comuns como P, M, G. Qualquer coisa além desses se torna uma luta e é repleto de imprecisões. Este tipo de tecnologia Fit Finder melhora com o 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 tamanhos. Ao buscar o ajuste, os resultados no nível do ID do produto se tornam muito instáveis, então não há necessidade nem de discutir mais sobre as capacidades no nível da cor dessa tecnologia. Eles 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 aproveitam a inteligência artificial e o 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. Ela aprende puramente com os clientes reais dessa loja, não algo que aconteceu em outro país em outra loja com produtos semelhantes. Em outras palavras, os dados não são obscurecidos por histórias de outros lugares. Aprende puramente com os 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 de cada marca e usa algoritmos realmente complexos para entender cada SKU do inventário real que o varejista possui, novamente não produtos semelhantes. Já que visualmente o mesmo produto produzido em fábricas diferentes ou em um ano diferente pode ter um ajuste diferente e a mesma pessoa precisaria de um tamanho diferente. A tecnologia é como seu assistente de compras pessoal que aprende conscientemente em múltiplas dimensões. Obtendo dados de várias fontes, análise visual, feedback do cliente, vendas, dados de reembolsos, compras passadas e mais. Tamanhos diferentes por categoria, ajuste e até ID do produto, apesar de tudo parecer igual na frente, o cliente na parte de trás, existem redes neurais complexas e sistemas de IA adaptativos orquestrando o processo para determinar o tamanho certo para o cliente. Você pode então imaginar que insights você pode obter com os dados coletados para otimizar o negócio. Você sabe quanto dinheiro está deixando na mesa? Você não apenas destrava oportunidades de vendas perdidas, mas reduz os custos operacionais devido a menos reembolsos, tornando seu negócio mais lucrativo. Mas esses tipos de ferramentas têm seu próprio preço. Esta não é sua loja de aplicativos Shopify, um aplicativo copiar/colar impresso para cada varejista da mesma maneira. 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.