Qu'est-ce que la prédiction de taille dans la mode ?
La prédiction de taille utilise les données et le machine learning pour recommander la taille la plus susceptible de convenir à un client donné pour un produit donné.
En bref
La prédiction de taille est une méthode fondée sur l'IA qui recommande la taille qu'un client devrait choisir pour un vêtement donné. Elle analyse des informations telles que les achats et retours passés du client, les données morphologiques qu'il fournit et les mesures du produit, puis suggère la taille la plus susceptible de lui aller.
Comment cela fonctionne-t-il en pratique ?
Un outil de prédiction de taille apparaît généralement sur la page produit sous forme de fonction trouver ma taille. Le client peut répondre à quelques questions sur sa taille, son poids, sa morphologie ou la coupe qu'il préfère, ou le système peut utiliser son historique auprès du détaillant. Le modèle compare ces éléments aux mesures du vêtement et à la manière dont des clients similaires ont évalué l'aller du même produit.
Les sources de données comprennent souvent :
- Les mesures du produit et les règles de gradation issues de la fiche technique.
- L'historique d'achats et de retours, en particulier les retours motivés par une taille trop petite ou trop grande.
- Les informations du client, comme ses mensurations ou des marques de référence.
- Les retours sur l'aller issus des avis et des enquêtes après achat.
Pourquoi est-ce important pour les entreprises de mode ?
Les problèmes de taille sont une cause fréquente de retours en ligne, et les retours sont coûteux à traiter et souvent impossibles à revendre au prix plein. Un meilleur conseil de taille peut réduire ces coûts et renforcer la confiance des clients. Les données d'aller agrégées fournissent aussi aux équipes produit et aux marques de gros des éléments concrets pour savoir si un modèle taille petit ou grand et si la courbe de tailles proposée aux détaillants correspond à la demande.
Comment l'IA la transforme-t-elle ?
Le machine learning permet aux modèles d'apprendre à partir de grands volumes de résultats d'aller, au lieu de s'appuyer uniquement sur des guides des tailles statiques. Des approches plus récentes utilisent des scans corporels réalisés avec la caméra du téléphone ou combinent données de taille et préférences de style, de sorte que l'outil distingue les clients qui aiment une coupe ample de ceux qui la préfèrent ajustée.
Pièges fréquents
- Des mesures de vêtements incohérentes d'un fournisseur et d'une saison à l'autre.
- Le démarrage à froid pour les nouveaux clients et les nouveaux modèles sans historique.
- Des retours mal interprétés, car tout retour lié à la taille n'est pas un problème d'aller.
- Des questions de confidentialité lors de la collecte de données morphologiques.
Questions fréquentes
Comment la prédiction de taille réduit-elle les retours ?
Elle oriente les clients vers la taille la plus susceptible de leur aller, ce qui réduit le besoin de commander plusieurs tailles et de renvoyer celles qui ne conviennent pas. L'effet dépend de la qualité des données et du nombre de clients qui utilisent l'outil.
Les marques de gros peuvent-elles tirer parti de la prédiction de taille ?
Oui, indirectement. Les enseignements sur l'aller issus des canaux de détail peuvent éclairer la gradation, les recommandations de courbes de tailles pour les détaillants et le développement produit des saisons suivantes.