A Sizebay viabilizou uma experiência phygital de try-on virtual para o lançamento de inverno 2027 da Calvin Klein, em São Paulo. Na prática, a ativação levou a experiência de experimentar roupas para fora da loja e para uma tela, no centro do evento. Além disso, durante o período, os visitantes usaram um totem interativo para se ver vestindo peças da nova coleção.
Eles fizeram isso sem trocar de roupa uma única vez. A experiência uniu a energia de um lançamento físico à praticidade do try-on digital. Por isso, esse tipo de experiência phygital está se tornando uma referência no varejo de moda.
Uma Ativação Phygital para o Lançamento de Inverno 2027
Phygital é a combinação entre o físico e o digital em uma mesma experiência de compra. Na prática, significa levar a facilidade da loja física para uma tela, como destacou o diretor de e-commerce da Calvin Klein.
A experiência foi simples por design. Em seguida, os visitantes se aproximavam do totem, tiravam uma foto e se viam vestindo looks da nova coleção. Tudo acontecia em poucos segundos.
Eles também podiam trocar o fundo de cada imagem. Podiam colocar o mesmo look em uma rua da cidade, em um escritório ou em um ambiente noturno.
Ver a própria imagem com um casaco ou tricô pareceu mais real do que a experiência tradicional de experimentar a peça. Isso deu aos clientes uma noção muito mais clara se a peça realmente combinava com eles.
Por Que a Incerteza de Tamanho Aumenta em um Lançamento de Coleção
Em geral, a ativação reflete um desafio comum a toda marca de moda, seja on-line ou presencial. Uma compra de moda normalmente responde duas perguntas ao mesmo tempo. Vai servir, e vai ficar bom em mim?
Além disso, em um lançamento sazonal, as duas perguntas ficam mais difíceis de responder. Os clientes não têm uma compra anterior daquela peça exata para usar como referência. O caimento e o tecido são novidade para eles.
Casacos e tricôs também costumam ter preços mais altos que itens da coleção básica. Isso eleva o custo de errar o tamanho.
Nesse cenário, essa incerteza aparece on-line como carrinhos abandonados e pedidos de mais de um tamanho por garantia. Ela também gera devoluções. Já em um lançamento presencial, aparece como hesitação em um momento pensado para gerar entusiasmo, não atrito.
Uma abordagem phygital leva uma ferramenta digital de decisão para dentro do momento físico. Assim, ela fecha essa lacuna em tempo real.
Levando o Momento de Confiança para o Lançamento
Para a Sizebay, esse momento de decisão é sobre confiança, não sobre um lugar físico fixo. Por isso, ele deveria estar disponível onde quer que o cliente esteja, inclusive em um evento phygital.
Primeiro, a visualização mostra ao cliente como a peça fica. Sozinha, porém, ela não diz qual tamanho pedir. Por isso, a Sizebay combina o try-on virtual com a recomendação de tamanho. Juntas, as duas entregam uma decisão completa antes da compra, não apenas uma prévia.
Do Evento para a Página do Produto: Escalando a Experiência Phygital
Lojas de moda não precisam de um evento de lançamento nem de um totem físico para oferecer essa mesma confiança phygital. O Virtual Try-On da Sizebay se integra direto à loja on-line da marca.
O cliente pode enviar uma foto, se ver vestindo a peça e receber uma recomendação de tamanho no mesmo fluxo. Dessa forma, isso acontece direto na página do produto, exatamente onde ele hesitaria ou abandonaria o carrinho.
É a mesma lógica que fez a ativação da Calvin Klein funcionar, agora aplicada à navegação do dia a dia.
Se a incerteza de tamanho já é um problema na sua loja, vale entender como ela aparece ao longo da jornada do cliente. Nós detalhamos isso em Como as Dúvidas de Tamanho Impactam a Experiência de Compra no E-commerce de Moda.
Se quiser ver isso em números, os resultados de try-on virtual da Miik mostram o que aconteceu com outra marca.
Resultados em Números
Ao falar sobre a ativação, o diretor de e-commerce da Calvin Klein destacou como a experiência mudou a decisão de compra dos clientes:
Usando a própria imagem, você tem uma noção real de como a peça vai ficar em você, em vez de apenas imaginar. Isso ajuda a reduzir devoluções e melhorar nossa operação.
Nossas lojas são construídas com tanto cuidado e design que precisávamos trazer essa mesma experiência para o mundo digital. Essa ferramenta faz essa conexão perfeita entre o offline e o online.
Diretor de E-commerce da Calvin Klein
Fora do evento, essa mesma confiança aparece em escala na base mais ampla de clientes do Try-On da Sizebay.
Marcas que adotaram o Virtual Try-On já alcançaram resultados expressivos. Em redes de moda na Europa e em outros mercados globais, os clientes que usaram o Try-On converteram a 8,6%. Essa taxa é quase 3 vezes maior que os 2,6% de quem não usou.
A taxa de adição ao carrinho seguiu o mesmo padrão. Além disso, ela chegou a 21% entre os clientes engajados, contra 7,8% entre quem não usou o Try-On. Isso é quase o triplo.
Esses são resultados da base geral de clientes do Try-On da Sizebay, não números específicos da ativação da Calvin Klein.
Perguntas Frequentes sobre Phygital no Varejo de Moda
O que é phygital no varejo de moda?
Phygital é a combinação entre experiência física e digital em um único momento de compra. Por exemplo, no varejo de moda, isso costuma unir tecnologia, como o try-on virtual, a espaços físicos, como lojas e eventos de lançamento.
Como o phygital ajuda a reduzir devoluções no e-commerce de moda?
Uma experiência phygital dá ao cliente mais clareza sobre caimento e tamanho antes da compra. Assim, isso reduz a incerteza que normalmente leva a pedidos de mais de um tamanho e a devoluções.
Como aumentar a conversão em e-commerce de moda com tecnologia?
Ferramentas como o try-on virtual e a recomendação de tamanho ajudam o cliente a decidir com mais confiança. Marcas que adotaram o Try-On da Sizebay já viram a conversão subir para 8,6%, frente a 2,6% sem a ferramenta.
Leve Essa Confiança Phygital para a Sua Loja On-line
Se você quer dar aos clientes essa mesma confiança antes da compra, seja na loja física, em um evento ou on-line, agende uma demonstração clicando no botão do banner.
