Esperti di sizing e fit AI a colloquio per FashionUnited

Gli agenti AI stanno già trasformando il modo in cui i consumatori scoprono, valutano e acquistano capi di abbigliamento. Come possono i brand e i retailer superare l'hype e concentrarsi su ciò che conta davvero per il loro business, adesso? La risposta parte da un'area spesso trascurata nella conversazione sull'AI: il sizing e il fit.

Alvanon è l'azienda leader a livello mondiale nella tecnologia per il sizing. In questa conversazione per FashionUnited, Don Howard, executive director della consulenza globale di Alvanon, ed Eric Lee, executive director dell'azienda per le Americhe, forniscono tre consigli pratici per aiutare le aziende ad avere successo nell'era degli agenti AI.

Eric: È meglio iniziare con una definizione di AI…

Don: Come consumatore, l'AI rappresenta una transizione dai motori di ricerca tradizionali, come Google, in cui inseriamo parametri e otteniamo un elenco di risultati da filtrare, ad agenti AI che cercano, filtrano e raccomandano la corrispondenza migliore in base ai nostri prompt.

Per i prodotti generici dimensionalmente stabili, l'AI è incredibilmente efficace. Tuttavia, noi lavoriamo nel settore dell'abbigliamento con prodotti tessili che presentano una serie di sfide uniche. Le principali sono il sizing e il fit. Possiamo progettare i capi fino a un certo punto, ma tutti si comportano in modo diverso.

Eric: Per fare un esempio, ho chiesto all'AI: "Dammi tre opzioni di camicie tra i 70 e i 100 dollari". In pochi secondi mi ha dato tre opzioni, di brand da cui non avevo mai acquistato prima. Sembravano tutte perfette. Così gli ho chiesto di fare un virtual try-on per me, e ha simulato tutte e tre le camicie sul mio corpo, utilizzando le informazioni disponibili pubblicamente. Ne ho scelta una e gli ho chiesto di consigliarmi la taglia migliore. Dopo un paio di domande, mi ha suggerito una medium/slim, che ho comprato. Quando è arrivata, la realtà era molto diversa dal virtual try-on!

Eric: Questo illustra bene la disconnessione tra ciò che un agente AI raccomanda e l'esperienza del consumatore. L'AI può essere brillante nel dirigere i clienti al primo acquisto verso un brand, ma può anche creare un forte aumento dei resi e minare la fiducia dei consumatori. Si tratta di una disconnessione costosa. La verità è che gli strumenti di shopping AI possono davvero incrementare l'acquisizione di nuovi clienti, ma potenzialmente a scapito del customer lifetime value. Che spreco.

Se avessi un negozio di ecommerce da 100 milioni di dollari e potessi ridurre i resi dell'1 per cento, avrei 1 milione di dollari in più in tasca! Ma un picco del 5 per cento nei resi avrebbe un impatto enorme sul mio bilancio...

Don: Il fit dell'abbigliamento è ancora la ragione principale per cui i consumatori restituiscono i capi. La domanda da porsi è: "cosa fa sì che un capo venga restituito con una frequenza maggiore?". Citare il "fit" come motivo del reso è troppo vago per essere utile a risolvere il problema. Dobbiamo andare più a fondo della parola "fit" per capire perché un capo è stato restituito. E i brand devono chiedersi: "il nostro sizing e il nostro fit sono corretti in primo luogo?".

Eric: Questo ci porta al primo dei nostri tre consigli pratici: come aiutiamo gli agenti AI a trovare i nostri prodotti invece di quelli dei nostri competitor?

Don: Definite correttamente il vostro sizing. Sistematelo in modo coerente e poi comunicatelo chiaramente a tutti i team, ai fornitori e all'ecommerce. Sembra semplice, ma troppi brand sbagliano. Taglia e fit non sono la stessa cosa. La taglia è lo standard di base definito e progettato da un brand e il fondamento di tutti i design dei capi. Il fit è una condizione applicata a quella taglia. Quindi, se la taglia di base di un brand non è standardizzata e definita, ci saranno problemi. I brand devono anche capire come le dimensioni e la forma del corpo cambiano al variare della taglia dei capi. Troppo spesso, ciò che viene realizzato in produzione e sperimentato dal consumatore non corrisponde a quanto promesso online.

Eric: Assolutamente. Nel mio precedente ruolo nell'ecommerce, lavoravo agli shooting fotografici. Avevamo uno stand di vestiti e a volte non sapevamo se l'intento del fit dovesse essere slim o relaxed. Questo dimostra come team diversi abbiano priorità diverse. Un team di tech design guarda a questo con una lente diversa rispetto a un team di ecommerce durante uno shooting fotografico, focalizzato sull'ottimizzazione dei tassi di conversione. Questo si allinea al tuo punto sulla comunicazione dell'intento di sizing e fit. Una tabella taglie è utile, ma è solo un pezzo di un puzzle più grande. Le persone restituiscono i prodotti perché "non vestono come previsto", che è diverso da "ho comprato la taglia sbagliata". È una differenza sottile ma importante: la coerenza nel sizing è la chiave per risolvere entrambi i problemi.

Don: La tabella taglie deve essere accurata e allineata a ciò che un brand produce effettivamente. L'AI leggerà la tabella taglie e altre informazioni disponibili pubblicamente, come le recensioni dei consumatori con feedback utili sul fit. Se un brand cambia il suo modello di fit, per esempio per taglia o forma, il capo può sembrare accurato online ma produrre risultati finali molto diversi e potenzialmente più resi.

Eric: Secondo consiglio pratico: come possono i brand analizzare i dati generati dall'ecommerce?

Don: I dati sono super importanti: tassi di reso, motivi dei resi, vendite per taglia e altro ancora. I dati fanno luce sull'esperienza del consumatore e sulla sua risposta a ciò che il brand ha realizzato.

L'analisi dovrebbe essere eseguita con attenzione e rapidità! Se c'è un picco di resi perché i capi sono "troppo grandi", lo standard del corpo potrebbe essere un fattore, ma non dovrebbe essere la prima domanda. Piuttosto, chiedetevi: "il capo è stato realizzato intenzionalmente grande e non ha soddisfatto le aspettative del cliente?". Concentrarsi su una sola metrica può portare a decisioni molto diverse senza un'analisi approfondita.

Eric: Gli agenti AI leggeranno le informazioni sui capi molto rapidamente, quindi i brand devono avere tabelle taglie accurate e descrittori di fit sulla pagina di dettaglio del prodotto. E i capi devono essere costantemente conformi a questi standard e descrittori, altrimenti gli acquirenti rimarranno delusi. I brand dovrebbero avere risorse dedicate all'analisi di questo tipo di dati?

Don: Sì. Le aziende che lo fanno bene, di solito hanno qualcuno che comprende sia il lato commerciale sia l'intento tecnico di sizing e fit di ogni capo.

Eric: Passiamo al nostro terzo e ultimo consiglio pratico: come possono i brand colmare il divario di comunicazione tra i diversi team e i vari reparti, come l'ecommerce e lo sviluppo del prodotto?

Don: Questa è probabilmente la più grande opportunità. Storicamente, questi team hanno operato in flussi di lavoro separati con responsabilità e tempistiche diverse. Spesso l'unica interazione che hanno è quando succede qualcosa di negativo: un picco di resi o vendite scarse. Un approccio più proattivo all'analisi dei dati può aiutare i team a identificare opportunità, dal miglioramento del fit allo sviluppo di estensioni di prodotto come tall, petite, plus size, ecc. Abbattere le barriere e essere più collaborativi e proattivi è qualcosa che la maggior parte dei brand può fare meglio.

La buona notizia è che negli ultimi 18 mesi circa, abbiamo avuto molte più conversazioni collaborative con i team di ecommerce e i leader interfunzionali. Il settore sta riconoscendo che dobbiamo abbattere le eredità del passato