¿Puede la tecnología resolver la crisis de tallas de la moda?

Muchas mujeres pueden identificarse con la difícil situación de las tallas inconsistentes en las tiendas de las calles principales.

Un par de jeans puede ser fácilmente talla 10 en una marca y talla 14 en otra, lo que puede confundir y frustrar a los clientes.

Esto ha provocado una avalancha de devoluciones en todo el mundo, que se estima cuesta a los minoristas de moda £190 mil millones al año, mientras los compradores se preguntan qué talla comprar en qué tienda.

No tuve que buscar muy lejos para encontrar personas que experimentaran el problema.

“No creo en el tamaño de las calles principales”, me dijo una mujer mientras recorría una de las famosas calles comerciales de Londres. “Honestamente, prefiero comprar como se ve que en el tamaño real”.

Ella es una de las muchas mujeres que a menudo piden varias versiones del mismo artículo para encontrar la que les queda bien antes de devolver el resto, alimentando una cultura de devoluciones masivas.

Un grupo cada vez mayor de empresas tecnológicas está intentando resolver el problema.

Herramientas como 3DLook, True Fit y EasySize se centran en ayudar a los clientes a elegir el tamaño correcto al momento de pagar, utilizando escaneos corporales a través de fotos de teléfonos inteligentes para sugerir el ajuste más preciso.

Mientras tanto, las plataformas de probadores virtuales como Virtual Try-On de Google, Doji, Alta, Novus, DRESSX Agent y WEARFITS permiten a los compradores crear avatares digitales y obtener una vista previa del aspecto que podrían tener los artículos. El objetivo de estos sistemas es aumentar la confianza a la hora de comprar online.

Recientemente, los agentes de compras impulsados ​​por IA también han comenzado a ingresar al mercado. Daydream permite a los usuarios describir lo que buscan y luego recomienda opciones.

OneOff extrae miradas de celebridades para encontrar artículos similares, mientras que Phia escanea decenas de miles de sitios web para comparar precios y obtener “información sobre tallas” inicial.

Si bien estas herramientas funcionan en la etapa del comercio electrónico, una nueva empresa británica, Fit Collective, está adoptando un enfoque diferente: tratar de prevenir el problema en una etapa más temprana del proceso de producción.

La fundadora Phoebe Gormley sostiene que la IA puede corregir la talla de la ropa antes de que llegue a las tiendas.

El hombre de 31 años (no es científico de datos ni sastre) lanzó anteriormente First Female Tailors de Savile Row, que confecciona ropa a medida para una variedad de mujeres.

“Todo el mundo viene y dice: ‘El tamaño de las calles principales es muy malo'”, me dijo.

Ella dice que el modelo actual de moda es una “espiral descendente” en la que las marcas fabrican prendas de bajo costo para reducir enormes tasas de devolución, lo que genera clientes insatisfechos y más desperdicio.

Desde su lanzamiento el año pasado, Fit Collective ha recaudado £3 millones en financiación inicial, la mayor cantidad recibida por una empresaria en solitario en el Reino Unido.

“Hasta donde sabemos, somos la primera solución para comparar todos los datos de fabricación y comerciales”, dijo.

La nueva empresa de Phoebe utiliza el aprendizaje automático para analizar una amplia gama de datos (incluidas devoluciones, cifras de ventas y correos electrónicos de clientes) para comprender realmente por qué algo no está del todo bien.

Esto deja un consejo claro para los equipos de diseño y producción, quienes pueden ajustar los patrones, el tamaño y los materiales antes de que comience la fabricación.

Su sistema podría decirle a una empresa, por ejemplo, que reduzca unos centímetros la longitud de una prenda de vestir para reducir el número total de devoluciones. Esto ahorra dinero a la empresa y tiempo al cliente.

Si bien muchos en la industria dan la bienvenida a este tipo de herramientas, algunos advierten que la tecnología por sí sola no resolverá el problema de las tallas de la moda.

“Las personas no son maniquíes, son únicas, al igual que sus preferencias en cuanto a forma”, dice Paul Alger, director de negocios internacionales de la Asociación de Moda y Textil del Reino Unido.

Advierte que el tamaño puede ser sutil, ya que las medidas corporales rara vez coinciden con el número de la etiqueta.

“Es muy difícil, es muy subjetivo”, dijo.

“La mayoría de nosotros tenemos diferentes formas y tamaños; las personas de todo el mundo tienen diferentes formas corporales”.

Y luego está el tema de las tallas personalizadas (o “tallas emocionales”, según Alger), donde una marca intenta deliberadamente crear un ajuste más generoso que haga que los consumidores, especialmente en ropa de mujer, quieran comprar allí.

“Una vez que estas normas de tamaño se establecen en una colección, las marcas generalmente recurren a ellas cada temporada para crear efectivamente su propio tamaño de marca”, dice.

Sophie de Salis, asesora de políticas de sostenibilidad del British Retail Consortium, afirma que los minoristas son cada vez más conscientes de la cuestión desde una perspectiva de sostenibilidad y ahorro de costes.

“La tecnología de dimensionamiento más inteligente y las soluciones impulsadas por la IA son fundamentales para reducir los retornos y respaldar los objetivos de sostenibilidad de la industria. Los miembros de BRC están trabajando con proveedores de tecnología innovadora para ayudar a sus clientes a comprar el tamaño más apropiado y reducir los retornos”, dijo.

Ahora que los retornos son un tema de discusión en las juntas directivas y la presión sobre la sostenibilidad va en aumento, más casas de moda podrían considerar el diseño basado en datos.

Si bien es probable que ninguna solución única aborde por completo la inconsistencia en el tamaño, la aparición de herramientas como Fit Collective, junto con un creciente ecosistema de pruebas virtuales y plataformas de predicción de tamaño, indican que la industria está comenzando a cambiar.