Majoritatea femeilor vor înțelege nefericirea cauzată de mărimile inconsistente din magazinele de pe străzile principale.
Poate tehnologia să rezolve criza mărimilor din modă?
O pereche de blugi ar putea avea cu ușurință mărimea 10 la o marcă și mărimea 14 la alta, lăsând clienții confuzi și descurajați.
Aceasta a dus la un potop global de retururi, costând comercianții de modă aproximativ 190 de miliarde de lire sterline pe an, deoarece potențialii cumpărători se întreabă ce mărime ar trebui să cumpere din ce magazin.
Nu a trebuit să caut prea departe ca să găsesc oameni care se confruntă cu problema asta.
„Nu am încredere în mărimile de pe străzile principale”, îmi spune o persoană în timp ce se plimbă pe una dintre străzile comerciale populare din Londra. „Ca să fiu sinceră, cumpăr după cum arată, nu după mărimea reală.”
Ea este una dintre multele femei care comandă adesea mai multe versiuni ale aceluiași articol pentru a găsi una care i se potrivește, înainte de a trimite restul înapoi, alimentând o cultură a retururilor în masă, relatează BBC.
O nouă generație de tehnologie de dimensionare
Un grup tot mai mare de companii de tehnologie încearcă acum să rezolve problema.
Instrumente precum 3DLook, True Fit și EasySize se concentrează pe a ajuta clienții să aleagă mărimea potrivită la finalizarea comenzii, folosind scanări corporale prin intermediul fotografiilor realizate cu smartphone-ul pentru a sugera cea mai precisă potrivire.
Între timp, platformele virtuale de probă, inclusiv serviciul de probă virtuală de la Google, Doji, Alta, Novus, DRESSX Agent și WEARFITS, permit cumpărătorilor să creeze avatare digitale și să previzualizeze cum ar putea arăta articolele. Aceste sisteme își propun să crească încrederea în cumpărăturile online.
Mai recent, agenții de cumpărături bazați pe inteligență artificială au început și ei să intre pe piață. Daydream le permite utilizatorilor să descrie ceea ce caută și apoi să recomande opțiuni.
OneOff adună laolaltă look-uri de la vedete pentru a găsi articole similare, în timp ce Phia scanează zeci de mii de site-uri web pentru a compara prețurile și a obține „informații preliminare despre mărimi”.
Deși aceste instrumente funcționează în etapa de comerț electronic, un nou start-up din Marea Britanie, Fit Collective, adoptă o abordare diferită: încearcă să prevină problema mai devreme în procesul de producție.
Fondatoarea Phoebe Gormley susține că inteligența artificială poate corecta mărimile înainte ca hainele să ajungă în magazine.
Tânăra de 31 de ani - care nu este specialistă în știința datelor, ci mai degrabă croitoreasă - a lansat anterior prima afacere de croitoreasă din Savile Row, realizând articole vestimentare la comandă pentru o gamă largă de femei.
„Toți veneau și spuneau: «Mărimile de pe străzile principale sunt atât de proaste»”, îmi spune ea.
Ea spune că modelul actual al modei este o „spirală descendentă” în care brandurile produc articole vestimentare mai ieftine pentru a compensa ratele uriașe de returnare, ceea ce duce la clienți nemulțumiți și la mai multe risipe.
De la lansarea sa de anul trecut, Fit Collective a strâns 3 milioane de lire sterline în finanțare pre-seed, se pare că este cea mai mare sumă obținută vreodată de o fondatoare solo în Marea Britanie.
„Din câte știm, suntem prima soluție care compară toate datele de fabricație cu datele comerciale”, spune ea.
Noua inițiativă a lui Phoebe folosește învățarea automată pentru a analiza o serie de date - inclusiv retururi, cifre de vânzări și e-mailuri de la clienți - pentru a înțelege cu adevărat de ce ceva nu se potrivea.
Apoi transformă aceste informații în sfaturi clare pentru echipele de proiectare și producție, care pot ajusta modelele, dimensiunile și materialele înainte de începerea fabricației.
Sistemul ei ar putea spune unei firme, de exemplu, să reducă lungimea unui articol de îmbrăcăminte cu câțiva centimetri pentru a reduce numărul total de retururi. Acest lucru economisește bani pentru companie și timp pentru consumator.
Va rezolva tehnologia în totalitate problema?
Deși mulți din industrie salută astfel de instrumente, unii avertizează că tehnologia singură nu va rezolva problema mărimilor din modă.
„Oamenii nu sunt manechine, sunt unici, la fel și preferințele lor în materie de croială”, spune Paul Alger, director de afaceri internaționale la Asociația de Modă și Textile din Marea Britanie.
El avertizează că mărimile pot fi nuanțate, măsurătorile corpului rareori coincidând cu un număr de pe o etichetă.
„E foarte dificil, e foarte subiectiv”, spune el.
„Majoritatea dintre noi avem o formă și o mărime diferită - în întreaga lume oamenii au forme diferite ale corpului.”
Și apoi există problema mărimilor personalizate - sau „mărimii emoționale”, conform domnului Alger - unde un brand va alege în mod deliberat să creeze o croială mai generoasă, știind că un consumator, în special în cazul hainelor pentru femei, va prefera să cumpere de acolo.
„Odată ce aceste norme de mărimi sunt stabilite într-o colecție, brandurile se vor referi de obicei la ele în fiecare sezon, astfel încât își creează efectiv propriile dimensiuni”, spune el.
Sophie De Salis, consilier în politici de sustenabilitate la British Retail Consortium, spune că retailerii sunt din ce în ce mai conștienți de această problemă, din perspectiva economisirii costurilor și a sustenabilității.
„Tehnologia de dimensionare inteligentă și soluțiile bazate pe inteligență artificială sunt esențiale pentru reducerea retururilor și susținerea obiectivelor de sustenabilitate ale industriei. Membrii BRC lucrează cu furnizori de tehnologie inovatoare pentru a-și ajuta clienții să cumpere cea mai potrivită dimensiune și să reducă retururile”, spune ea.
Având în vedere că returnările sunt acum o problemă în consiliul de administrație și presiunile asupra sustenabilității cresc, tot mai multe case de modă ar putea lua în considerare designul bazat pe date.
Deși nicio soluție unică nu este susceptibilă de a rezolva complet problema dimensionării inconsistente, apariția unor instrumente precum Fit Collective, alături de un ecosistem în creștere de probe virtuale și platforme de predicție a mărimilor, sugerează că industria începe să se schimbe.
Comentează