Poate tehnologia să rezolve criza mărimilor din modă?

Majoritatea femeilor pot înțelege frustarea provocată de discrepantele mărimilor în magazinele de pe străzile comerciale.

Tehnologia poate oferi soluții pentru criza dimensiunilor din modă?

O pereche de blugi poate avea ușor mărimea 10 la un brand și mărimea 14 la altul, generând confuzie și frustrări în rândul clienților.

Această situație a dus la o explozie de retururi, costând comercianții din domeniul modei aproximativ 190 de miliarde de lire sterline anual, deoarece potențialii cumpărători nu știu ce mărime să aleagă din diferitele magazine.

Nu a fost necesar să caut departe pentru a găsi persoane afectate de această problemă.

„Nu am deloc încredere în dimensiunile din magazine,” îmi spune o cumpărătoare în timp ce traversează una dintre cele mai populare străzi comerciale din Londra. „Sincer, cumpăr după cum se așează, nu după dimensiunea indicată.”

Acesta este un exemplu al multora care comandă adesea mai multe variații ale aceluiași articol pentru a descoperi ce le vine bine, înainte de a returna restul, contribuind astfel la cultura retururilor în masă, conform unui raport al BBC.

O nouă eră a tehnologiei de dimensionare

O serie din ce în ce mai mare de companii tehnologice încearcă acum să abordeze această problemă.

Instrumente precum 3DLook, True Fit și EasySize ajută utilizatorii să determine dimensiunea corespunzătoare la finalizarea achiziției, folosind scanări corporale prin fotografii realizate cu smartphone-uri pentru a sugera mărimea cea mai potrivită.

În același timp, platformele de probă virtuală, inclusiv serviciile de probă virtuală de la Google, Doji, Alta, Novus, DRESSX Agent și WEARFITS, permit utilizatorilor să creeze avatare digitale și să vizualizeze cum ar putea arăta articolele pe ei. Aceste soluții își propun să sporească încrederea în cumpărăturile online.

Recent, agenții de cumpărături dotați cu inteligență artificială au intrat și ei pe piață. Daydream le permite utilizatorilor să descrie ce caută, oferind sugestii de opțiuni.

OneOff adună stiluri de la celebrități pentru a găsi articole similare, în timp ce Phia compară prețurile pe zeci de mii de site-uri pentru a obține „informații preliminare despre măsuri”.

Deși aceste instrumente sunt eficiente în etapa de comerț electronic, un nou start-up din Marea Britanie, Fit Collective, adoptă o abordare diferită: încearcă să abordeze problema încă din procesul de producție.

Fondatoarea Phoebe Gormley susține că inteligența artificială poate îmbunătăți dimensiunile înainte ca hainele să ajungă în magazine.

Aceasta, în vârstă de 31 de ani – care nu este specialistă în date, ci mai degrabă croitoreasă – a fondat anterior prima afacere de croitorie din Savile Row, realizând articole vestimentare pe comandă pentru diverse tipuri de femei.

„Toți îmi spuneau: «Dimensiunile din magazinele de pe străzile comerciale sunt foarte slabe»”, își amintește ea.

Gormley afirmă că modelul actual de modă este o „spirală descendentă”, în care brandurile produc articole mai ieftine pentru a contracara rata mare a retururilor, ceea ce duce la clienți frustrați și la o risipă suplimentară.

De la înființarea sa anul trecut, Fit Collective a obținut 3 milioane de lire sterline în finanțare pre-seed, fiind considerată cea mai mare sumă obținută vreodată de o fondatoare unică în Marea Britanie.

„Din ceea ce știm, suntem prima soluție care compară implicațiile datelor de fabricare cu cele comerciale”, spune ea.

Noua inițiativă a lui Phoebe utilizează învățarea automată pentru a analiza diferite date – inclusiv retururi, vânzări și e-mailuri de feedback ale clienților – pentru a identifica motivele reale pentru care un articol nu s-a potrivit corect.

Apoi, aceste informații sunt transformate în sugestii pentru echipele de design și producție, care pot adapta tiparele, dimensiunile și materialele înainte de a începe fabricația.

Sistemul ar putea recomanda unei firme, de exemplu, să scadă lungimea unui articol cu câțiva centimetri pentru a diminua numărul total de retururi. Aceasta nu doar economisește resurse financiare pentru companie, ci și timp pentru consumator.

Va rezolva tehnologia complet problema mărimilor?

Deși mulți specialiști din industrie apreciază aceste instrumente, unii experți avertizează că tehnologia de una singură nu va rezolva deficiențele de dimensionare din modă.

„Oamenii nu sunt manechine și sunt unici, la fel și preferințele lor pentru croieli”, afirmă Paul Alger, director de afaceri internaționale la Asociația de Modă și Textile din Marea Britanie.

El subliniază că dimensiunile sunt adesea nuanțate, iar măsurătorile corpului rareori se corelează cu un număr de pe o etichetă.

„Este un proces complex, extrem de subiectiv”, adaugă el.

„Majoritatea dintre noi avem forme și dimensiuni diferite – în diverse colțuri ale lumii, oamenii prezintă diverse tipuri de corp.”

Există și problema dimensiunilor personalizate – sau „mărimilor emoționale”, după cum le denumește Alger – unde brandurile aleg intenționat croieli mai largi, știind că un consumator, mai ales în ceea ce privește hainele pentru femei, va prefera să cumpere din această categorie.

„Odată ce aceste norme de dimensiuni sunt stabilite într-o colecție, brandurile tind să se referă la ele sezon după sezon, astfel încât, practic, crează propriile dimensiuni.”, explică el.

Sophie De Salis, consultant în politici de sustenabilitate la British Retail Consortium, subliniază că retailerii devin din ce în ce mai conștienți de această problemă, cu impact asupra costurilor și a sustenabilității.

„Tehnologiile moderne de dimensionare și soluțiile bazate pe inteligență artificială sunt esențiale pentru a diminua retururile și a susține obiectivele de sustenabilitate din industrie. Membrii BRC colaborează cu furnizori de tehnologie inovatoare pentru a ajuta clienții să aleagă dimensiunea corectă și să reducă retururile”, afirmă ea.

Până acum, returnarea articolelor a devenit o problemă urgentă pentru consiliile de administrație, iar presiunea asupra sustenabilității crește, ceea ce ar putea determina tot mai multe case de modă să ia în considerare un design bazat pe date.

Deși nu există o soluție unică care să rezolve complet problema dimensiunilor inconsistente, dezvoltarea de instrumente precum Fit Collective, împreună cu o diversificare a platformelor de probă virtuală și soluții de predicție a dimensiunilor, sugerează o evoluție pozitivă în industrie.