Modanın en büyük zorluklarından biri aynı zamanda en temel olanıdır: beden uyumu. Sektör genelinde standart beden ölçülerinin olmaması, kötü oturan kıyafetlere ve yüksek iade oranlarına yol açarak tüketici güvenine, marka finansmanına ve çevreye zarar veriyor. Vogue Business'in yakın tarihli bir anketi, markaların lüks satışlardaki genel yavaşlamayla zaten mücadele ettiği bir dönemde sorunun boyutunu gözler önüne seriyor. Anket, kötü beden uyumunun (%43) ve tutarsız beden ölçülerinin (%36), tüketicilerin belirli marka veya perakendecilerden alışveriş yapmaktan kaçınmasının başlıca nedenleri olduğunu ve kötü uyumun iadelerde birinci sırada yer alarak %38'lik paya sahip olduğunu ortaya koydu.
Modanın beden uyumu sorununa Phoebe Gormley kadar odaklanan çok az kişi var. Gormley, 20 yaşında Londra'nın Savile Row semtindeki ilk kadın terzisini kurdu. "On yıldır kadınların beden ölçülerinden şikayet ettiğini duyuyorum" diyor Vogue Business'e. "Yaşları, bütçeleri veya nereden alışveriş yaptıkları fark etmeksizin hepsi aynı soruyu soruyor: Beden ölçüleri neden bu kadar kötü? Görünüşe göre moda endüstrisi giysi bedenleriyle olan bağını tamamen kaybetmiş."
Gormley, yapay zekanın çözüm olabileceğine inanıyor. Müşteri iadelerinden elde edilen verileri markalara sunarak, beden ve kumaş bilgilerine dayalı üretim iyileştirmeleri yapmalarına yardımcı olan yapay zeka destekli bir beden uyumu işletim sistemi olan Fit Collective'i kurdu. Girişim, yakın zamanda AlbionVC, Superseded, True ve January Ventures'tan 3 milyon sterlin ön çekirdek sermaye finansmanı ve Birleşik Krallık hükümetinden 324.000 sterlinlik hibe aldı. Gormley, fonların büyük ölçüde Fit Collective'in arkasındaki makine öğrenimini geliştirmek için mühendis istihdamına ayrılacağını söylüyor. 2023 sonunda faaliyete geçen şirket, Rixo, Boden, Ro & Zo, L’Estrange ve The Sports Edit (Marks & Spencer'ın bir parçası) dahil olmak üzere 10 müşteri kazanarak moda beden ölçülerinin nerede hata yaptığını analiz etmek için bol miktarda veri elde etti.
Moda Neden Beden Uyumunda Başarısız Oluyor?
Gormley, beden sorunlarının erkeklerden çok kadınları etkilediğini belirtiyor. Fit Collective verilerine göre, erkeklerde iade oranları yaklaşık %15 civarındayken, kadınlarda bu oran fiyat noktasına bağlı olarak %40-50'ye kadar çıkabiliyor. Lüks kadın giyiminde iadeler yaklaşık %60 ile daha da yüksek. Bu fark, büyük ölçüde, daha karmaşık tasarımlar ve çok hafiften oldukça esnek yapıya kadar daha geniş kumaş çeşitliliği nedeniyle kadın giyim tasarımlarının orijinal beden şablonlarından erkek giyimine kıyasla daha fazla uzaklaşmasından kaynaklanıyor. Markalar yeni bedenleri önceki giysilere dayandırdıkça, orijinal şablonlardan sapma zamanla artıyor.
Gormley, "Lüks sektöründe iade sorunu daha kötü çünkü müşteriler daha az alıyor ve her satın alma işlemini daha düşünerek yapıyor" diye açıklıyor. "Bu, lüks markaların kitlesel pazara hitap eden markalara kıyasla çok daha az iade verisine sahip olduğu anlamına geliyor."
Gormley, ön çekirdek tur için fon toplamanın zor olduğunu kabul ediyor çünkü iade oranlarını önemli ölçüde düşüremeyen pek çok mevcut araç nedeniyle beden uyumu teknolojisi genellikle yatırımcılar tarafından sevilmiyor. Mevcut çözümler genellikle müşterilerin fotoğraf yüklemesini gerektiren yapay zeka vücut taramalarını veya boy, kilo ve tipik beden bilgisi isteyen "bedenimi bul" butonlarını içeriyor. Her iki yöntem de sürtüşme yaratıyor ve çok fazla girdi talep ediyor, bu da düşük kullanım oranlarına yol açıyor - Fit Collective müşterileri arasında bu araçları kullanan tüketicilerin oranı sadece %3.
Müşteri girdisi ihtiyacının ötesinde, markalar için asıl zorluk farklı ürünlerdeki beden tutarsızlığı. Örneğin, Gormley bir high street markasının yayınladığı ölçüleri analiz etti ve Fit Collective'in yazılım paneli, stokladığı 179 farklı modelde hepsi beden 12 olarak etiketlenmiş kadın gömleklerinin gerçek ölçülerinde 66 cm'lik önemli bir varyans olduğunu ortaya koydu.
Kurucu Gormley, birçok şirketin müşterilere bedenlerini bulmaları için web sitesi araçlarına odaklandığını, ancak çok azının kök sorunu, yani en başından itibaren tutarsız giysi bedenlerini ele aldığını fark etti. Onun girişimi, yapay zekayı kullanarak markaların bedenlerini standartlaştırmalarına yardımcı olmayı hedefliyor.
Markalar, özellikle büyük perakendeciler, müşteri satın alımları ve iadelerinden büyük miktarda veri topluyor. Satış verileri genellikle gelecekteki üretimi bilgilendirse de, iade nedenleri sıklıkla gözden kaçıyor. Fit Collective'in yazılımı, bu ihmal edilen veriyi analiz ederek iadeleri, kumaş davranışını ve beden tutarsızlıklarını incelemek üzere tasarlandı. Yazılım, markalar için bir "yardımcı pilot" görevi görerek, ürünleri iyileştirmek ve iade oranlarını düşürmek için daha akıllı beden kararları almalarına yardım ediyor.
Fit Collective ürününün %80'ini, markaların giysi performanslarını analiz etmelerini sağlayan bir backend yazılımı oluşturuyor. Kontrol paneli, her ürünü (SKU) ticari başarısına karşı uyum kalitesine göre kırmızı, kehribar veya yeşil renklerle derecelendiriyor. Bu değerlendirme, satış tamamlama oranını, iade oranını, iadelerden kaynaklanan finansal kaybı ve bunların oranını dikkate alıyor. Yazılım, müşteri iade bilgilerinden beden uyumu ve kumaş kalitesi hakkında içgörüler topluyor ve üretici kayıtları gibi ek kaynakları kullanarak bu verinin nerede uygulanacağını öneriyor. Ayrıca, önerilen değişikliklerin iade oranları ve geliri nasıl etkileyebileceğini tahmin ediyor.
Shopify kullanan markalar için platform, tek tıkla kurulan bir uygulama olarak kolayca entegre oluyor ve API anahtarları aracılığıyla diğer veri araçlarına bağlanıyor. İşlem ve iade verilerini bağlamak çok önemli ve daha derin içgörüler için müşteri yorumları gibi ek veriler eklenebiliyor. Shopify kullanmayan markalar ise bir API aracılığıyla kendi veri depolarına bağlanabiliyor.
Bir SaaS şirketi olarak Fit Collective, abonelik modeli kullanıyor. Maliyetler, bir markanın gelirine ve iade oranlarına dayanıyor; örneğin, 10 milyon dolar geliri olan bir kadın giyim markası ayda yaklaşık 1.000 sterlin ödeyebiliyor. Yatırım getirisi genellikle altı ila 12 ay içinde gerçekleşiyor.
Girişim ayrıca, ürün sayfalarında tüketiciye yönelik, bir giysinin nasıl oturduğunu detaylandıran bilgiler sağlıyor. Ekstra adımlar gerektiren ayrı "bedenimi bul" araçlarının aksine, bu bilgi doğrudan ürün açıklamasına entegre edilerek tüm alışveriş yapanlara ulaşıyor. Gormley, bu güncellemelerin müşteri markalarının yıllık sözleşme maliyetlerini sadece üç ay içinde telafi etmelerine yardımcı olduğunu bildiriyor.
Üretimi etkilemenin daha yavaş bir süreç olduğunu, yeni ürünlerin raflara ulaşmasının altı ila 12 ay sürdüğünü kabul ediyor. Ancak bu süre zarfında, ürün sayfalarındaki tüketici beden önerileri zaten aktif ve iadeleri azaltmaya başlıyor. "Aşağı inin," diyor.
OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın çevrimiçi alışverişe daha fazla genişlemesiyle birlikte, Gormley, platformun Shopify ile olan ortaklığının -ödeme işlemini sohbet robotu içine entegre eden- bu yapay zeka sistemlerinin girişimin beden önerilerini kullanmasına izin vereceğini açıklıyor. Bu, alışveriş yapanların bir markanın web sitesinde olmadıklarında bile daha doğru beden uyumu tavsiyesi alabilecekleri anlamına geliyor.
Bunun ötesinde, Fit Collective'ın sanal deneme teknolojisine girmek gibi bir niyeti yok. Bunun yerine Gormley, Apple gibi büyük teknoloji şirketlerinin, kullanıcıların vücut ölçülerini belirlemelerine yardımcı olmak için kamera tabanlı ölçüm uygulamalarını geliştirebileceğine inanıyor. Bunun büyük olasılıkla bir sağlık verisi bağlamında çerçeveleneceğini, böylece tüketicilerin ölçülerini yılda birkaç kez güncelleyebileceğini belirtiyor.
Gormley, "Tüketicilerin ölçülerinin telefonlarında saklandığı ve beyaz kot gibi ürünleri aramak için ChatGPT veya Google alışverişi kullanabildiği bir gelecek beni heyecanlandırıyor" diyor. "Sonra, teknolojimiz marka web sitelerine entegre olduğunda, yapay zeka binlerce sonucu eleyip size en iyi uyacak 100 çifti önerebilecek."
Hatta tanınmış markaların bile kot pantolon gibi ürünlerde beden tutarsızlıkları olabileceğine dikkat çekiyor.
Şimdilik, Gormley, markalara doğru ürünleri üretmelerinde yardımcı olarak moda endüstrisi için önemli bir finansal ve sürdürülebilir fırsat görüyor. "Perakendecilerin daha iyi ürünler yaratmasına yardım edersek, iade oranları düşer ve böylece ürünlerini iyileştirmeye daha fazla yatırım yapabilirler" diye açıklıyor.
Gormley, markaların içine sıkıştığı bir "negatif sarmal"dan bahsediyor: Hızlı ve ucuz üretim yapıyorlar, bu da yüksek iade oranlarına ve finansal kayıplara yol açıyor. Bu döngü, onları her yıl daha az sermayeyle baş başa bırakıyor ve üretimde maliyetleri daha da kısmaya zorluyor.
"Yazılımımızın bu döngüyü kırıp onu yükselen bir trende dönüştürmesini, markalara daha kaliteli ürünlere önceden yatırım yapma güveni vermesini istiyorum" diye belirtiyor Gormley. "Bunu yapacaklar çünkü giysilerin müşterilere daha iyi uyacağını ve sonuç olarak %60 oranında iade edilmeyeceğini gösteren güvenilir verilere sahip olacaklar."
Bu yazardan daha fazlası:
- Yükselen markalar için işe yarayan bir e-ticaret sitesi nasıl kurulur?
- İnfluencer'lar perakendeciye dönüşüyor. Şimdi ne olacak?
- Moda markaları AI kampanyalarını nasıl doğru yönetebilir?
Sıkça Sorulan Sorular
Elbette! Yapay zekanın giysi beden uyumunu sağlamadaki rolü hakkında faydalı ve öz bir SSS listesi:
Başlangıç Seviyesi / Tanım Soruları
1- Yapay zeka giysi beden uyumuna nasıl yardımcı olabilir?
Yapay zeka, vücut ölçüleri, kumaş özellikleri ve müşteri geri bildirimleri gibi büyük miktarda veriyi analiz ederek bir giysinin farklı vücut tiplerine nasıl uyacağını tahmin eder ve tasarım ile bedenlendirmede iyileştirmeler önerir.
2- Giysi beden uyumu için yapay zeka aslında ne anlama geliyor?
Bu, tutarsız bedenlendirme gibi eski bir sorunu çözmek için akıllı bilgisayar algoritmalarının kullanılması demektir. Genel beden tablolarına güvenmek yerine, yapay zeka kişiselleştirilmiş beden önerileri oluşturabilir ve markaların en baştan daha iyi oturan giysiler tasarlamasına yardımcı olabilir.
3- Bu sadece süslü bir beden tablosu mu?
Hayır