Come migliorare la customer experience nell’e-commerce di moda

La maggior parte dei rivenditori di moda concentra il budget dedicato alla customer experience su due aree principali: l’accelerazione del checkout e la semplificazione dei resi. Sebbene migliorare i margini di profitto e la customer experience sia fondamentale, nessuno di questi interventi affronta il problema alla radice.

Queste attività sono visibili, semplici da misurare e facili da giustificare durante le riunioni di pianificazione. Tuttavia, l’aspetto della customer experience che determina concretamente se un utente finalizzerà l’acquisto riceve molta meno attenzione, principalmente perché risulta complesso da tracciare su un dashboard.

Qual è il problema principale di customer experience nell’e-commerce di moda?

Nell’e-commerce di moda, la sfida maggiore per la customer experience emerge molto prima del checkout o delle procedure di reso. Tutto ha inizio quando gli acquirenti devono selezionare una taglia senza informazioni sufficienti per comprendere se l’indumento calzerà correttamente. Di conseguenza, l’incertezza spinge i clienti ad aggiungere più taglie al carrello, con l’intenzione di tenerne una e restituire le altre.

Spesso, molti utenti arrivano alla pagina di pagamento prima di abbandonare definitivamente l’acquisto, cercando altrove recensioni, valutazioni o forum che possano convalidare la loro scelta. In tali casi, l’abbandono del carrello non è causato da attriti durante il pagamento, ma dal fatto che il dubbio sulla taglia non è mai stato risolto.

In questo contesto, molti team digitali interpretano erroneamente il problema. Poiché l’abbandono avviene vicino al checkout, si focalizzano sull’ottimizzazione del flusso di pagamento riducendo i campi del modulo, offrendo l’opzione di acquisto come ospite e migliorando gli indicatori di progresso.

Sebbene questi miglioramenti siano utili, essi curano il sintomo anziché la causa profonda. In realtà, l’esitazione nasce in precedenza, nella pagina del prodotto. Qui, l’acquirente deve scegliere una taglia basandosi su immagini piatte e tabelle di misure generiche che offrono scarse informazioni sull’effettiva vestibilità del capo.

Pertanto, in assenza di una guida precisa alle taglie o di informazioni affidabili sulla vestibilità, gli acquirenti sono costretti a basare la decisione d’acquisto su supposizioni. Con l’aumentare dell’incertezza, cresce l’abbandono del carrello, riducendo le conversioni, la fiducia del cliente e la qualità della customer experience complessiva.

D’altra parte, la sfida è ancora più significativa sui dispositivi mobili, dove si svolge gran parte delle sessioni di shopping di moda. Gli schermi ridotti offrono meno contesto e gli utenti mobili mostrano molta meno pazienza nel cercare altrove informazioni sulle taglie.

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Come la precisione della taglia riduce i resi e migliora la customer experience

Se i consumatori sanno di poter restituire un prodotto senza complicazioni, tendono a esitare meno durante l’acquisto. Questa è la logica dietro le politiche di reso facilitate, che indubbiamente contribuiscono a mitigare l’insicurezza iniziale.

Tuttavia, esiste una differenza cruciale tra facilitare un reso ed evitarne la necessità. Una politica di reso flessibile è una soluzione post-acquisto. Al contrario, la precisione della taglia interviene prima che il problema si verifichi, aiutando il consumatore a compiere la scelta corretta fin dal primo momento.

Consideriamo cosa accade quando un cliente riceve un prodotto con una taglia errata. L’articolo torna a magazzino, richiede ispezione e talvolta non può essere rivenduto a prezzo pieno a causa di danni alla confezione o rimozione delle etichette. Inoltre, vi è un impatto diretto sulla customer experience, poiché il cliente non riceve ciò che desiderava o deve affrontare la procedura di cambio.

Sebbene i resi siano parte integrante dell’operatività di qualsiasi e-commerce di moda, non dovrebbero rappresentare la strategia principale per migliorare la customer experience. Concentrarsi unicamente sulla semplificazione dei resi significa gestire le conseguenze di una decisione errata anziché eliminarne la causa.

È precisamente per questo che la precisione della taglia produce risultati più costanti. Quando i consumatori ricevono raccomandazioni affidabili e selezionano la taglia corretta prima dell’acquisto, i resi diminuiscono naturalmente, la fiducia aumenta e l’intera customer experience diventa più fluida. In sintesi, centrare la taglia al momento della decisione riduce i costi operativi e incrementa conversioni, soddisfazione e fedeltà.

Perché la taglia rappresenta il problema principale di customer experience nella moda?

Un cliente che acquista un gioiello o una cover per telefono conosce esattamente cosa riceverà prima che arrivi. Il prodotto è identico indipendentemente da chi lo acquista. Tuttavia, la realtà è che con l’abbigliamento o le calzature non funziona allo stesso modo.

Una taglia M di un marchio può vestire in modo completamente diverso da una M di un altro. A volte, ciò accade anche tra due modelli dello stesso brand, poiché il prodotto varia forma a seconda di chi lo indossa.

Questo non costituisce un difetto specifico di un rivenditore. Per tale motivo, l’esitazione non svanisce con l’esperienza, diversamente da quanto accade per altri problemi dello shopping online. Un acquirente che ha già effettuato cinque ordini presso un negozio deve comunque affrontare una decisione sulla taglia completamente nuova al sesto acquisto, poiché nulla garantisce che il nuovo capo calzerà allo stesso modo.

Come risolvere l’incertezza sulla taglia e la vestibilità

Il metodo migliore per eliminare l’incertezza sulla taglia consiste nell’utilizzare uno strumento di raccomandazione delle taglie o un provador virtual che integri entrambi gli aspetti della questione.

Tuttavia, una raccomandazione accurata dipende dalla combinazione di due tipi di dati, e la maggior parte dei rivenditori raramente accede a entrambi. Da un lato, servono informazioni reali sul capo (non tabelle di misure generiche). Dall’altro, sono necessari dati concreti sull’acquirente, come altezza, peso e proporzioni corporee.

Il Virtual Fitting Room di Sizebay, per esempio, incrocia il formato e le misure corporee con i dati reali di modellistica del capo. Insieme, questi elementi generano una raccomandazione specifica per quel cliente e quel prodotto esatto, anziché una stima basata solo su altezza e peso.

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Gli specialisti umani di modellistica rendono la raccomandazione di taglia affidabile

Affinché le raccomandazioni di taglia siano precise, devono basarsi sui sistemi appropriati. Sapere quando ottimizzare con l’intelligenza artificiale e quando fare affidamento sull’esperienza umana è fondamentale in questo processo.

Esiste una ragione per cui la maggior parte delle tabelle taglie generiche fallisce sia per i brand che per i clienti. Una tabella universale presuppone che una M significhi approssimativamente la stessa cosa in tutti i marchi e capi, quando nella pratica non è così.

Due brand possono utilizzare le stesse etichette di taglia e produrre vestibilità completamente differenti, poiché la modellistica varia secondo il brand e talvolta secondo lo stile individuale. Possiamo citare esempi come la morbidezza sulle spalle, la vita di un jeans o l’elasticità di un tessuto a maglia.

Per questo motivo, una tabella basata su misure corporee generiche non può considerare nessuno di questi elementi. È precisamente per tale ragione che gli acquirenti hanno imparato a non fidarsi e hanno iniziato a ordinare due taglie anziché una.

Questo è il punto in cui dobbiamo mettere in discussione una premessa popolare nel settore tecnologico della moda: l’idea che l’IA possa risolvere da sola il problema della taglia se riceve dati sufficienti. Non può farlo in modo affidabile, e l’acquirente è colui che paga il prezzo di questo divario.

La vestibilità è un problema di costruzione specifico per ogni capo. Pertanto, un algoritmo che indovina basandosi su medie produce una raccomandazione che appare sicura sullo schermo, ma fallisce non appena si apre il pacchetto.

Come il virtual fitting room di Sizebay applica le conoscenze antropometriche per la raccomandazione di taglia

Comprendere tali sfide ha guidato esattamente la costruzione delle raccomandazioni di Sizebay. Grazie all’esperienza di modellisti ed esperti di vestibilità, le raccomandazioni partono da professionisti che comprendono come un capo sia stato tagliato, costruito e progettato per vestire. Di conseguenza, le nostre raccomandazioni non dipendono da algoritmi che tentano di prevedere la vestibilità basandosi solo su medie generalizzate.

Un rivenditore che lancia una nuova collezione di denim, ad esempio, necessita dell’esperienza di professionisti che comprendano come quel tessuto si stende, recupera e si comporta nell’uso reale. Le medie generiche di taglia mutuate da categorie di prodotti non correlate non possono catturare tali sfumature.

Camerino virtuale con visualizzazione: il virtual Try-On è necessario?

Quando si analizza la customer experience, un Virtual Try-On insieme al virtual fitting room diventa uno strumento aggiuntivo per generare fiducia. Risolve una sfida diversa ma altrettanto importante. Una raccomandazione di taglia risponde alla domanda: mi starà bene? Tuttavia, non risponde alla domanda: come apparirà su di me?

Prima di completare un acquisto, gli acquirenti necessitano di fiducia in entrambe le risposte. Perciò, utilizzando l’IA generativa per visualizzare come un capo veste e cade su un corpo simile al proprio, i rivenditori riescono a colmare il divario tra l’immaginare un acquisto e il fidarsi abbastanza da realizzarlo tramite questa opzione.

Questa è la differenza fondamentale tra una tabella taglie tradizionale e una vera soluzione di raccomandazione taglie. Una tabella standard assume che tutti i marchi, i capi e i tipi di corpo si comportino allo stesso modo. Un virtual fitting room combina la conoscenza specialistica del capo, i dati specifici dell’acquirente e una visualizzazione avanzata per offrire un’esperienza di acquisto personalizzata.

Insieme, queste tecnologie riducono l’incertezza sulla taglia e la vestibilità, aumentano la fiducia dell’acquirente e creano una customer experience superiore lungo tutto il percorso d’acquisto.

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L’intelligenza artificiale può indovinare la taglia da sola?

Questa è una delle domande più frequenti che riceve il nostro team e la risposta è che l’IA non definisce la taglia in modo affidabile da sola.

La vestibilità e la modellistica di un capo sono legate alla sua costruzione specifica, motivo per cui i dati di base devono provenire da persone che comprendano tale costruzione. Il punto di forza dell’IA risiede nell’applicare tale giudizio con precisione su larga scala e personalizzarlo per ogni acquirente, anziché generare tale giudizio dal nulla.

Il Virtual Try-On sostituisce la necessità di una raccomandazione di taglia?

No. Rispondono a due domande differenti: l’aspetto è gradevole e la taglia sarà quella corretta? L’acquirente deve risolvere entrambi i dubbi prima di sentirsi sufficientemente sicuro per completare l’acquisto.

Qual è il beneficio del virtual fitting room nella customer experience?

Come discusso in questo contenuto, molti rivenditori di moda concentrano gli sforzi di customer experience sull’ottimizzazione del checkout e sulle politiche di reso. Tuttavia, la maggiore opportunità per migliorare la customer experience si presenta molto prima: nella fase di selezione della taglia.

Come beneficio, i rivenditori che aiutano gli acquirenti a scegliere la taglia corretta prima dell’acquisto possono registrare fino al 50% di resi in meno, secondo i risultati dei clienti Sizebay. Ciò accade per il semplice fatto che meno clienti ricevono prodotti non corrispondenti alle aspettative.

L’impatto, tuttavia, va oltre la riduzione dei resi. Quando gli acquirenti hanno fiducia nella selezione della taglia corretta, sono molto meno inclini a esitare durante il percorso d’acquisto. Tale fiducia durante il processo rende i clienti finali di Sizebay fino a 5 volte più propensi a concludere una transazione.

Questa stessa fiducia continua a influenzare il comportamento d’acquisto anche dopo che la decisione di acquistare è stata presa. In effetti, aumenta il valore medio dell’ordine di circa il 12%, poiché i clienti si sentono più a loro agio nell’aggiungere articoli extra al carrello.

Riguardo al beneficio a lungo termine più prezioso, esso è senza dubbio la fidelizzazione. Gli acquirenti che ricevono la taglia corretta al primo acquisto tornano con tassi fino al 40% superiori rispetto a coloro che riscontrano problemi con la taglia. Ciò avviene perché la fiducia si accumula nel tempo. Una volta che i clienti si sentono sicuri riguardo alla precisione della taglia di un brand, non hanno più bisogno di dubitare degli acquisti futuri.

Se desideri approfondire sui virtual fitting room e i loro benefici per la customer experience, leggi: Camerini Virtuali nell’E-commerce di Moda