Come l’IA sta ridisegnando la prossima fase dell’e-commerce di moda
Nell’ultimo decennio, l’e-commerce di moda ha reso più rapidi ed efficienti la ricerca, i consigli, il checkout e l’evasione degli ordini. Eppure, online resta difficile rispondere a una domanda fondamentale: come mi starà davvero?
Taglie, materiali e misure possono essere presentati sotto forma di dati, ma la vestibilità, la silhouette e la capacità di un capo di valorizzare chi lo indossa sono più difficili da comunicare in una pagina prodotto. Per i retailer, questa incertezza va oltre l’esperienza del cliente: può incidere sulle conversioni, sui resi, sulle scorte e sui costi di evasione degli ordini.
Dai dati sulle taglie alla vestibilità personalizzata
Nella moda, taglia e vestibilità non sono sinonimi. La stessa taglia può dare risultati molto diversi a seconda della costruzione del modello, del posizionamento delle spalle, della lunghezza del capo, dell’elasticità e del peso del tessuto. Le immagini indossate possono comunicare la silhouette immaginata dal brand, ma non mostrare come lo stesso capo starà a ogni cliente.
Nell’e-commerce tradizionale si è così creato un vuoto. I retailer sono diventati sempre più abili nel descrivere il prodotto, ma restano molto meno capaci di mostrare il rapporto tra quel prodotto e il singolo acquirente.
I resi rendono questa lacuna particolarmente rilevante. Un articolo restituito può richiedere ulteriori trasporti, controlli, un nuovo imballaggio e il reintegro in magazzino. Alcuni prodotti possono inoltre impiegare tempo prima di tornare tra le scorte disponibili per la vendita. Per questo, il settore cerca sempre più di ridurre l’incertezza prima dell’acquisto, anziché limitarsi a migliorare il processo successivo al reso.
Dai consigli alla simulazione
La generazione di immagini tramite IA e la computer vision stanno introducendo un ulteriore livello di personalizzazione nella moda. I sistemi di raccomandazione tradizionali analizzano ricerche, clic e cronologia degli acquisti per prevedere che cosa potrebbe desiderare in seguito un cliente. La visualizzazione con IA pone invece una domanda diversa: come potrebbe apparire questo prodotto su questa specifica persona?
Questo cambia il ruolo della personalizzazione. Anziché consigliare prodotti basandosi soprattutto sui comportamenti passati, i retailer possono iniziare a valutare come potrebbero adattarsi al singolo consumatore.
Un acquirente potrebbe non valutare una camicia come capo a sé stante, ma voler vedere come si abbina al proprio guardaroba, alle proprie proporzioni o al proprio stile complessivo. Servizi come “Outfitap” fanno parte di un movimento più ampio verso l’esplorazione visiva dello stile e utilizzano l’immagine del consumatore per sperimentare diverse combinazioni di capi.
Il percorso d’acquisto potrebbe quindi passare da Scoperta → Interesse → Acquisto a Scoperta → Visualizzazione → Valutazione → Acquisto. Questo passaggio aggiuntivo offre ai consumatori un altro modo per valutare un prodotto prima di concludere la transazione.
Il vero KPI potrebbe essere l’accuratezza dell’acquisto
Il valore della visualizzazione con IA non dovrebbe essere misurato soltanto in base alla sua capacità di ridurre i resi. La questione più importante è se aiuti i clienti a prendere decisioni d’acquisto più informate.
Disporre di maggiori informazioni prima del checkout può incidere sulle conversioni, sulla soddisfazione dei clienti, sugli acquisti successivi e sulla fiducia nel brand. Per i retailer, questa tecnologia potrebbe inoltre generare un nuovo livello di dati commerciali. Le tendenze relative alle silhouette preferite, agli abbinamenti e alle interazioni con i prodotti potrebbero, nel tempo, alimentare il merchandising, la pianificazione delle scorte, i contenuti e i sistemi di raccomandazione.
In questo senso, la visualizzazione con IA è più di una nuova funzionalità dell’interfaccia. Potrebbe diventare un’ulteriore fonte di dati per comprendere come i consumatori interagiscono con i prodotti di moda.
La tecnologia presenta ancora limiti evidenti. Gli attuali sistemi di IA non sono in grado di riprodurre pienamente il peso, il movimento, la texture e la traspirabilità dei tessuti, né il comfort fisico. L’uso delle immagini dei consumatori solleva inoltre interrogativi sulla privacy, sulla conservazione dei dati e sul consenso. C’è poi un altro problema concreto: quanto più un’immagine generata si avvicina alla realtà, tanto maggiore è il rischio di creare aspettative che il prodotto fisico non potrà soddisfare.
Il prossimo vantaggio competitivo nell’e-commerce di moda
Tradizionalmente, l’e-commerce di moda ha fatto leva sull’assortimento, sul prezzo, sulla velocità, sulla praticità e sulla precisione dei consigli. Con lo sviluppo della visualizzazione con IA, potrebbe emergere un ulteriore fattore competitivo: l’efficacia con cui un retailer aiuta il singolo cliente a individuare i prodotti più pertinenti per lui.
Non è necessario che sia la tecnologia a prendere la decisione d’acquisto. Il suo ruolo più concreto consiste nell’offrire ai consumatori una visione più chiara del rapporto tra un prodotto e sé stessi prima della transazione.
Un mercato della moda completamente privo di resi è improbabile. La moda comporta sperimentazione e la scoperta del proprio stile include inevitabilmente una certa dose di tentativi ed errori. L’opportunità più realistica è ridurre gli acquisti che si sarebbero potuti evitare se il cliente avesse avuto informazioni migliori prima del checkout.
È qui che la visualizzazione basata sull’IA potrebbe acquisire una reale rilevanza commerciale. Anziché sostituire il camerino di prova, può aggiungere un ulteriore livello informativo al percorso di acquisto digitale, rendendo l’e-commerce di moda più personale, più visivo e potenzialmente più preciso.
