テクノロジーは、世界の電子商取引ファッションおよびアパレル業界を悩ませている返品危機の拡大に終止符を打つ可能性がある。
ソフトウェア会社 Nfinite と Coresight Research による最近の調査では、オンラインで購入された商品の 20% が小売業者に返品され、その結果、推定 600 億ドルの損失が発生していることがわかりました。
この問題は特にファッションやアパレルの小売店で蔓延しており、サイズの合わない衣服や不正確な商品画像が原因となっています。
小売業者は返品の増加に不満を抱いており、消費者は現在、Zara や H&M などの人気小売店からの返品手数料に直面しています。
人工知能 (AI) などのテクノロジーは推奨サイズを提供できますが、ブランド間のサイズの違いにより、標準的なオンライン ショッピング エクスペリエンスが混乱を招く推測ゲームに変わる可能性があります。
最近米国でサービスを開始し、カルバン・クラインやトミー・ヒルフィガーを含む250以上のオンライン小売業者やファッション・ブランドをサポートしているサイジング技術の専門会社Makipは、この問題を強調している。
Makip の塚本真吾社長は次のように説明しています。小売業者と顧客が切望しているのは、固有の身体サイズ要件を認識する仮想サイジング技術です。」
Makip の Unisize テクノロジーは、オンライン買い物客が衣料品を仮想的に「試着」し、最も適切で正確なサイズの商品を初めて購入するのに役立ちます。
この技術は、買い物客に体の寸法を理解するために年齢、体重、身長などの基本的な質問をすることで、サイジング技術が個人の体のサイズを衣料品にマッピングし、服がその人固有の体のサイズにどのようにフィットするかを表示できるようにします。買い物客。
このテクノロジーにより、衣類の返品率が平均 20% 削減されます。
「サイジング技術はますます洗練され、電子商取引の世界全体に広く普及していますが、長年の問題は依然として存在しています。標準ボディのようなものが存在しない場合、標準サイズを設定することはできません」と塚本氏は述べています。
消費者が適切なフィット感を見つければ返品が減り、テクノロジー ソリューションに対する消費者と小売業者の両方の信頼が高まります。
ソースから 小売インサイトネットワーク
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