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 está presa no mesmo ciclo:
- Fornecedores enviam dados de tamanho em diferentes formatos e sistemas
- Equipes "limpam" ou normalizar esses dados no ERP/PIM
- As tabelas de tamanho são ajustadas manualmente
- Ferramentas de IA ou localizadores de tamanho são conectados 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, menores reembolsos e longe análises mais confiáveis, especialmente se você está executando um modelo de várias marcas ou marketplace.
Se você vende várias marcas, já sabe que não existe algo como "tamanho universal":
- Marca A UE 38 se encaixa como a marca B UE 40
- "M" em uma marca coreana é mais próximo de "PP" em uma marca dos EUA.
- Uma camisa de corte slim e uma camisa de corte relaxado têm o mesmo tamanho nominal, mas sensações completamente diferentes.
- O mesmo SKU pode se ajustar de maneira diferente em outro cor ou lote de produção
Agora multiplique isso em toda a extensão:
- Centenas ou milhares de marcas
- Dezenas de milhares de SKUs
- Constantes mudanças sazonais de sortimento
Seu ERP acaba sendo o lugar onde tudo isso termina. E o instinto natural é:
"Precisamos arrumar isso."
Então as equipes começam:
- Convertendo tudo para "Internacional P/M/G"
- Forçando conversões do Reino Unido → União Europeia → Estados Unidos
- 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 próprio sinal de que você precisa.
A verdade bagunçada do dimensionamento de várias marcas
O custo oculto de "corrigir" tamanhos no ERP
Vamos analisar 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 o S interno e esqueça o rótulo original
Na superfície, isso parece arrumado.
Sob o capô, a IA agora vê três valores "S" idênticos sem nenhum contexto.
Você eliminou a nuance que diferencia esses tamanhos no mundo real.
Você acabou de remover a granularidade que:
- Alguns clientes gostaria comprei
- A IA poderia ter sido usada para detectar padrões sutis de adequação
- Poderia ter ajudado a identificar qual tamanho exato tem a melhor taxa de "retenção"
- Você cria consistência artificial que os compradores não experimentam
O seu sistema diz:
"Todas essas 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".
É necessário verdadeiro dados brutos e resultados do mundo real:
- Qual era a etiqueta 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, acrescente 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_tamanho_fornecedor
- região_do_fornecedor (EU/UK/US/JP, etc.)
- Quaisquer anotações extras (baixo, alto, pequeno, plus, etc.)
- Adicione sua própria camada de "tamanho de exibição" para UX
- tamanho_do_display para filtros e interface_do_usuário
- Mas nunca delete ou sobrescreva o tamanho bruto no banco de dados
- Adicione atributos ricos de 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 assim, 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 colecionador de fatos.
A IA então se torna a intérprete.
Momento de lâmpada acesa
Aqui está a mudança de pensamento:
Seu trabalho não é adivinhar como todas as marcas devem se alinhar em um único gráfico de tamanhos.
Seu trabalho é preservar a realidade e fornecer ao IA sinal suficiente para aprender com ela.
Exemplo prático:
- Você vende 2.000 marcas
- Muitos têm tabelas de tamanhos incompletas ou conflitantes
- Alguns não enviam gráficos de jeito nenhum
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 que você reescreva os tamanhos)
O Prime AI Clothing Size Finder PRO foi construído especificamente para essa realidade de multi-marcas.
Aqui está como funciona quando você não manipular os tamanhos do fornecedor:
- Ingerir dados brutos
- Nós pegamos o feed do seu produto como ele é: marca, tamanho, categoria, ajuste, cor, etc.
- Sem demanda por gráficos "perfeitos" ou padronizados.
- Aprenda com comportamento, não com suposições
- Analisamos vendas e retornos 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 SKU e no nível 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 dos seus dados.
- Respeite todas as nuances que você manteve
- Porque você não simplificou tudo para "P/M/G", o motor pode ver:
- Quais marcas são menores ou maiores
- Qual tamanho dentro de um gráfico é o "problema filho"
- Como o ajuste varia de acordo com o tecido, corte, cor, estação
- Porque você não simplificou tudo para "P/M/G", o motor pode ver:
É por isso que a Prime AI pode fazer a diferença onde outras 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 maneira como os compradores sinta.
Quando veem uma recomendação aparecer automaticamente, isso sinaliza confiança, inteligência e cuidado.
Parece personalizado, sem esforço e premium, exatamente o que os varejistas de luxo e estilo de vida visam entregar.
Ele diz silenciosamente:
"Nós conhecemos você."
E essa conexão emocional leva a uma maior lealdade e repetição de compras.
Isso também se alinha perfeitamente com a tendência mais ampla de varejistas incentivando os clientes a fazer compras por meio de aplicativos de marca, onde identidade, histórico de compras e recomendações de tamanho se fundem perfeitamente em uma única experiência preditiva.
Por Que a Prime AI Lidera a Era do Dimensionamento Preditivo
Se você é um varejista de várias marcas ou de um marketplace, aqui está uma lista de ações concretas:
- Audite onde você reescreve tamanhos hoje
- Onde você converte ou sobrescreve os tamanhos dos fornecedores no ERP/PIM?
- Onde você descarta nuances "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 melhores dados de resultados
- Certifique-se de que os motivos de retorno estejam 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:
"Seu IA pode funcionar quando os gráficos de tamanho estão incompletos, inconsistentes ou ausentes, e ainda assim aprender com nossos dados?"
Converse com alguém que vive esse problema todos os dias. Este é exatamente o espaço em que a Prime AI opera em varejistas de várias marcas e regiões.
Prime AI como seu parceiro de dimensionamento, não apenas um widget
Prime AI não é apenas outra "boa sobreposição" no seu PDP.
É um motor de dimensionamento preditivo projetado para o bagunça real de varejo de várias marcas.
- Ele prospera com dados brutos e imperfeitos.
- Ele conecta os pontos que você não deveria estar forçando manualmente.
- Ele transforma o caos em uma experiência consistente para cada comprador: "Este é o seu tamanho."
Se você está cansado de ajustar infinitamente os tamanhos no seu ERP e ainda não vê uma redução significativa nos reembolsos, pode ser hora de mudar a abordagem, não apenas a ferramenta.
Faça uma auditoria de como você lida atualmente com dados de tamanho e, se quiser uma segunda opinião, ficaremos felizes em revisar sua configuração e mostrar como a Prime AI lidaria com isso.
