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

La mayoría de las mujeres pueden identificarse con la miseria de las tallas no coincidentes en las tiendas de las calles principales.

Un par de jeans puede ser fácilmente talla 10 en una marca y talla 14 en otra, dejando a los consumidores confundidos y frustrados.

Esto ha provocado una avalancha global de devoluciones, lo que cuesta a los minoristas de moda aproximadamente £190 mil millones al año mientras los compradores se preguntan en qué tienda comprar.

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

“No creo en el tamaño de las calles principales”, me dice una persona mientras recorre una de las calles comerciales más populares de Londres. “Para ser honesto, compro en función de su apariencia y no del 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, fomentando una cultura de devoluciones masivas.

Un grupo cada vez mayor de empresas tecnológicas está intentando resolver este 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, incluidas Virtual Try-On de Google, Doji, Alta, Novus, DRESSX Agent y WEARFITS, permiten a los compradores crear avatares digitales y obtener una vista previa de cómo se verán los artículos. El objetivo de estos sistemas es aumentar la confianza a la hora de comprar online.

Más 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 reúne a celebridades para encontrar artículos similares, mientras que Phia escanea miles de sitios web para comparar precios y crear “información sobre tallas” rápida.

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 problemas en las primeras etapas del proceso de fabricación.

La fundadora Phoebe Gormley dice que la IA podría potencialmente determinar la talla de la ropa antes de que llegue a las tiendas.

La mujer de 31 años, que no es científica de datos, sino sastre, lanzó anteriormente la primera sastre femenina de Savile Row, confeccionando ropa a medida para la gama femenina.

“Todos vienen y dicen: ‘El tamaño de la calle principal es muy malo'”, me cuenta.

Ella dice que el modelo actual de moda es una “espiral descendente” en la que las marcas fabrican ropa barata que genera enormes ganancias, 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 jamás obtenida por una sola fundadora en el Reino Unido.

“Hasta donde sabemos, somos la primera solución que compara todos los datos de productos y datos comerciales”, afirma.

La nueva iniciativa de Phoebe utiliza el aprendizaje automático para analizar una variedad de datos (incluidas devoluciones, cifras de ventas y correos electrónicos de clientes) para comprender por qué algo no encaja realmente.

Esto se traduce en consejos claros para los equipos de diseño y producción, quienes pueden ajustar patrones, tamaños y materiales antes de que comience la producción.

Su sistema puede indicarle a una empresa, por ejemplo, que reduzca unos centímetros del largo de una prenda de vestir para reducir el número total de devoluciones. Esto ahorra dinero a la empresa y tiempo a los clientes.

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

“Las personas no son estatuas, son únicas y también lo son sus preferencias en cuanto a ajuste”, dice Paul Alger, director de negocios internacionales de la Asociación de Moda y Textil del Reino Unido.

Advierte que puede haber sutilezas en el tamaño, ya que las medidas corporales rara vez se alinean con el número de la etiqueta.

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

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

Y luego está la cuestión de las tallas personalizadas -o “tallas emocionales”, como las llama Alger- donde una marca elegirá deliberadamente crear un ajuste más generoso sabiendo que los consumidores, particularmente en ropa de mujer, preferirán comprar allí.

“Una vez que estas reglas de tallas se establecen en una colección, las marcas a menudo se refieren a ellas cada temporada para crear efectivamente su propia talla”, dice.

Sophie de Salis, asesora de políticas de sostenibilidad del British Retail Consortium, dice que los minoristas son cada vez más conscientes del problema desde una perspectiva de sostenibilidad y ahorro de costos.

“La tecnología de dimensionamiento más inteligente y las soluciones impulsadas por la IA son clave para reducir las devoluciones 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 adecuado y reducir las devoluciones”, afirma.

Ahora que los problemas en las salas de juntas y las presiones de sustentabilidad aumentan con los retornos, más casas de moda pueden considerar el diseño basado en datos.

Si bien es probable que ninguna solución resuelva 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 estimación de tamaño, sugiere que la industria está comenzando a cambiar.