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As compras no comércio eletrônico já entraram na rotina dos consumidores e, ao observar o mercado, é possível perceber que o segmento de moda é um dos que mais crescem em vendas, motivando maior competição entre as marcas, mas também exigindo evolução e agilidade dos gestores para que se adaptem às necessidades do público e do mercado.
Esse crescimento não é apenas “feeling”. Um forecast sobre vendas do e-commerce publicado em 2022 pela CBRE Research prevê que o comércio eletrônico aumentará sua participação em vendas no varejo de 20,7% em 2021, para 23,4% até 2023.
Os “bons ventos” sobre o e-commerce no pós pandemia, somado aos diversos desafios do ambiente de negócios, acaba por chamar atenção de diversos players que propõe diferentes soluções para os varejistas.
Essas soluções são diversas, passando por novos formatos de pagamento, sistemas de prevenção de fraudes, algoritmos de recomendação de produtos, NFTs, assistentes virtuais, guias de estilo, provadores virtuais e por aí em diante.
Cada um destes produtos atendendo a necessidades e oportunidades diferentes entre si, mas muitas vezes confundindo quem está pouco familiarizado com estas soluções.
Dessa forma, o objetivo deste post é fazer um overview geral de soluções de recomendação de tamanho, tabelas de medidas e de realidade aumentada. Mostraremos qual é o problema que cada uma destas soluções resolve e como impactam os resultados do e-commerce.
Assim fica muito mais fácil para você, que busca se preparar para o futuro ou mesmo está procurando resolver alguns desafios práticos, escolher a solução mais efetiva para sua realidade. Vamos lá?
O que é uma ferramenta de recomendação de tamanho?
Uma ferramenta de recomendação de tamanho ideal é uma aplicação instalada no e-commerce e que utiliza de informações do usuário para fazer com que a experiência de prova de tamanho e caimento se torne mais parecida com o que uma loja física oferece.
Em grande parte das ferramentas de recomendação disponíveis, a recomendação de tamanho é gerada por algoritmos de inteligência artificial, mas existe mais de um formato de tecnologia no mercado e, essencialmente, podemos dividir as soluções existentes em dois grupos:
Provadores de tamanho com recomendação estatística
Esse tipo de ferramenta busca responder para o consumidor qual é o tamanho mais recomendado para a compra. O algoritmo que permite isso é um algoritmo estatístico, que traz uma base de dados que permite estrapolações, como a do exemplo abaixo:
O algoritmo tem dados suficientes que mostram que um homem, com 195cm, 28 anos e 82kg tem 80% de chance de ficar satisfeito se comprar o tamanho G porque um histórico de dados de pessoas semelhantes àquele perfil não registrou devoluções daquele produto comprando este tamanho.
Pontos positivos da abordagem estatística:
As soluções mais comuns no mercado usam dados físicos como peso, altura e idade para estimar as medidas corporais. Depois, elas pedem que o usário especifique mais suas medidas corporais, como mais cm de busto e menos cintura, ou pé mais largo ou estreito (no caso dos provadores para calçados) por exemplo.
Com isso confirmado, existe uma boa base para a estatística entrar e criar um padrão lógico do que veste bem cada caso. Isso gera confiança para o consumidor e pode resolver o problema do e-commerce.
Pontos negativos da abordagem estatística:
Considerando que a estatística é uma estrapolação lógica, este formato de recomendação não permite que diferentes preferências de estilo dos usuários sejam consideradas na recomendação de tamanho.
Pessoas que preferem usar roupas no estilo over sizing, por exemplo, podem se sentir desatendidas por este modelo de recomendação, já que saber que há 76% de chance de a roupa ou calçado servir não responda tanto sobre preferências de caimento.
Outro aspecto que pesa contra este modelo de recomendação é seu limite de acerto. Ainda há 25% de chance de que a recomendação estatística erre, e precisamos pensar se isso transmite confiança suficiente aos clientes.
Provadores de tamanho com antropometria
Já as ferramentas de recomendação baseadas em antropometria seguem um princípio diferente da estatística.
Elas colhem os mesmos dados corporais como peso, altura, idade, e também pedem para o usuário validar a distribuição de massa corporal. Porém, a antropometria é aplicada sobre estes dados para “estimar” até 7 medidas corporais com grande precisão.
Outro passo necesário neste modelo de recomendação é que o e-commerce compartilhe as tabelas de medidas dos produtos.
Tendo os dados corporais e as informações das tabelas de medidas, o algoritmo de recomendação de tamanho cruza ambos os dados para criar sugestões de tamanho específicas para as medidas corporais do usuário.
Pontos positivos da abordagem antropométrica:
Considerando que esta recomendação leva em conta dados corporais reais e cada uma das tabelas de medidas dos produtos, as recomendações são mais personalizadas que as feitas na abordagem estatística.
Outro benefício da abordagem é que o usuário pode ver o nível de conforto de cada um dos tamanhos disponíveis no e-commerce em seu corpo. Na prática, a percepção de personalização acrescenta mais segurança ao processo de compra.
Ficou curioso sobre resultados desta abordagem? Clique aqui para ler um case que a Sizebay criou com a Lanidor, um e-commerce de moda português.
Pontos negativos da abordagem antropométrica:
Como a recomendação depende do cruzamento de informações do corpo do consumidor e das tabelas de medidas dos produtos, o e-commerce que utiliza esta abordagem precisa conseguir medir a assertividade das tabelas de medidas compartilhadas ou criadas em parceria com a plataforma de recomendação.
Por mais que a manutenção seja baixa caso a modelagem seja parecida, as marcas que não tenham muito interesse ou possibilidade de priorizar a experiência de seus consumidores podem não dar muita importância em manter as tabelas atualizadas. Assim, as recomendações podem não ser feitas em medidas exatas da tabela de medidas, gerando recomendações imprecisas.
Qual o objetivo das ferramentas de recomendação de tamanho?
Agora que você já entendeu a diferença entre as soluções mais comuns, podemos falar sobre o principal objetivo para que elas existam. O que elas fazem é reduzir problemas relacionados ao crescente gasto com logística reversa gerado pelo comportamento de devoluções no mundo.
Para você entender o tamanho do buraco, a venda de roupas e acessórios nos EUA atingiu a marca de $180 bilhões de dólares em 2021, com estimativa feita pela Business Wire de alcançar até 2023 o total de $672.71 bilhões no mundo. Mas nem toda notícia boa vem sozinha.
As trocas e devoluções de produtos no e-commerce norte-americano, estimulado pelas políticas de trocas gratuitas, têm alcançado números impressionantes. Em 2021, os varejistas em geral tiveram de absorver cerca de $761 bilhões de dólares em produtos que retornaram para as lojas, um salto de 16,6% em comparação ao ano anterior.
No contexto do e-commerce de moda, as recomendações de tamanho atacam um dos principais vilões desta soma. Dados da Power Reviews relativos a 2021 demonstraram que um dos principais motivos para devoluções de produtos de moda nos EUA são problemas relacionados ao tamanho e caimento dos produtos (70%), seguido de produtos recebidos com danos ou defeitos (65%).
Assim, as recomendações de tamanho levam mais segurança para usuários, o que reduz trocas e devoluções e aumenta as principais métricas ligadas ao aumento da confiança, que são as taxas de conversão e ticket médio.
E os Espelhos Virtuais, o que são, o que comem e onde vivem?
Outro tipo de solução presente no mercado são os Espelhos Virtuais, também chamados no mercado europeu e norte americano de Provadores Virtuais, que respondem a outros anseios dos consumidores, especialmente aqueles que valorizam experiências imersivas de compra e de relacionamento com suas marcas preferidas.
Essas soluções aproveitam a popularização de celulares inteligentes, que possuem processamento de dados poderosos, e também do ganho de performance entregue em aplicações de Realidade Aumentada.
Esse avanço tecnológico permite maiores interações entre o mundo físico e camadas virtuais, como convidando o usuário a carregar no site ou aplicativo uma foto pessoal, ou pedindo que ele se posicione à certa distância da câmera ou web cam para gravar em vídeo seu corpo inteiro.
Nesta técnica, o serviço cria um avatar virtual do consumidor para daí fazer a inserção de roupas, calçados ou acessórios sobre a pessoa.
Para que isso aconteça, porém, os produtos também precisam ser sincronizados com a solução, seja através dos projetos digitais necessários em sua criação (como moldes), ou através do upload de fotos 360 graus dos produtos na plataforma da solução.
Qual o objetivo dos Espelhos Virtuais?
Estas soluções buscam permitir aos usuários visualizar como alguns produtos podem ficar visualmente em seus corpos. Trata-se de uma resposta que busca gerar confiança na aparência final do produto no corpo, de forma diferente ao que os recomendadores de tamanho fazem.
Algumas soluções até propõe mostrar o caimento de alguns produtos, mas de uma forma mais genérica e visual e não muito preocupada com as características de cada tecido nas dimensões dos corpos, como os recomendadores de tamanho propõe.
Soluções como essa apontam para um futuro em que o consumo de moda será em grande medida um consumo de recursos digitais. Neste cenário, usuários poderão comprar roupas digitais que usarão em suas plataformas sociais, jogos e outros ambientes digitais.
Até lá, com a tecnologia que já possuímos, conseguimos criar funcionalidades que mesclam o virtual com o digital, e elas defendem que isso aumenta as vendas no e-commerce ao dar uma resposta à curiosidade da pessoa sobre como o produto vai ficar visualmente em seus corpos.
Soluções de Tabelas de Medidas
As tabelas de medidas são, talvez, o principal instrumento (fora dos provadores virtuais) utilizado pelas marcas para que os usuários entendam sobre medidas dos produtos. Até mesmo entre os usuários, é o principal recurso buscado para esclarecer dúvidas de tamanho.
Normalmente, elas trazem as medidas dos produtos e esperam que os usuários se guiem por estas medidas para entender o tamanho ideal que deve ser escolhido para seus corpos.
Pontos positivos das tabelas de medidas
Elas já são um padrão de mercado, e mesmo que com algum esforço, podem ser compreendidas por públicos de diferentes países. Isso, por si só, já é um ganho para muitos e-commerce de moda com operações cross-border.
Pontos negativos das tabelas de medidas
Serem utilizadas a bastante tempo não significa que, sob o ponto de vista dos usuários, elas sejam fáceis de usar. Especialmente quando o produto não tem uma tabela de medidas adequada ao mercado e a linguagem do público local, é bastante fácil se perder.
E mesmo caso o produto tenha uma adequação de linguagem, é um recurso desafiante de ser compreendido, como podemos ver.
A grande verdade é que, do ponto de vista do e-commerce de moda, gerenciar tabelas de medidas é um grande desafio. Isso porque diferentes fornecedores têm diferentes padrões, e isso representa uma necessidade de gerenciamento de tabelas de medidas que nem sempre a loja possui recursos para bancar.
E além do fato de que as tabelas de medidas não são unificadas, muitos e-commerce mantém operações de vendas em diferentes marketplaces, e precisam passar consistência em como a questão tabela de medidas é comunicada.
Neste sentido, há soluções que buscam facilitar esse processo, seja tornando a criação das tabelas algo mais fácil, seja melhorando a clareza e a objetividade delas. Ainda assim, ainda existe o fato de que elas têm diversos números que precisam ser compreendidos no corpo do usuário para que ele tome a decisão correta de tamanho.
Uma forma de tornar as tabelas um pouco mais compreensíveis para as pessoas é escolher criar Tabelas de Medidas que tem o corpo como referência, e não medidas do produto.
Se quiser saber mais sobre isso, pode ler o conteúdo abaixo que explica melhor os benefícios das tabelas corpo e como criar uma.
→ Como criar tabelas de medidas para e-commerce de moda?
Quais são os benefícios de ferramentas assim para o e-commerce?
Agora você já entendeu um pouco mais sobre as ferramentas que estão chacoalhando as fronteiras da tecnologia de escolha de tamanho no e-commerce, e também como elas se diferenciam.
No final das contas, todas elas estão seguindo caminhos diferentes para chegar em benefícios importantes para o e-commerce, como:
- Oferecer uma experiência mais personalizada;
- Aumentar as conversões em vendas;
- Reduzir gastos com trocas e devoluções;
- Aumentar a fidelização dos clientes.
Porém, como cada solução tem uma proposta e caminhos diferentes, elas também entregam estes benefícios de forma mais ou menos eficiente (ou subjetiva), dependendo de qual você escolhe para experimentar em seu e-commerce.
E caso você precise de mais ajuda para escolher, vamos discutir esse assunto agora!
Quer se aprofundar mais sobre as funcionalidades das ferramentas? Receba uma cópia do e-book “Sizing – Tecnologias disponíveis para recomendação de tamanho” que compara os recursos das ferramentas de tamanho mais tradicionais.
E agora, como saber qual ferramenta é a ideal para o meu e-commerce?
Um dos critérios mais importantes para esta decisão é ter bastante amadurecimento sobre os desafios que o e-commerce mais está encontrando em termos de tamanho.
- Há muitas dúvidas de tamanho que sobrecarregam o suporte?
- Estão havendo muitas trocas e devoluções motivadas por tamanho?
- A Taxa de Conversão está muito baixa, e há indícios de que isso está relacionado com insegurança dos clientes sobre a modelagem dos produtos?
- Os gastos de logística reversa estão se tornando cada vez mais insustentáveis?
- Há sinais de que os usuários estão tendo uma experiência ruim com questões relacionadas à tamanho?
- O e-commerce procura implementar estratégias de otimização de vendas que possam envolver reduzir dúvidas de tamanho e medir seu impacto em vendas?
- Os concorrentes estão buscando soluções como essa, e é preciso se manter competitivo?
Cada uma destas respostas aponta para as diferentes soluções que citamos. Se o seu e-commerce está implementando estratégias de CRO e gostaria de medir o impacto em vendas de melhorar a experiência de tamanho, é possível que apenas oferecer tabelas de medidas não seja suficiente, e o mais indicado são provadores antropométricos ou de realidade aumentada.
Já se o caso seja excesso de trocas e devoluções, a taxa de sucesso dos provadores antropométricos, que personalizam ao máximo a recomendação, seja a melhor escolha.
Outro ponto a se avaliar é se a solução atende as características que os seus produtos têm, por exemplo. Um e-commerce canadense chamado Miik Inc, por exemplo, escolheu a Sizebay porque para eles apenas dizer que 70% das pessoas compraram o tamanho M não seria suficiente, e que recomendar tamanho para as medidas individuais de cada corpo faria muito mais sentido para seu público.
Nós gravamos um case com este cliente, e você pode assistir ao conteúdo abaixo:
Outro ponto que os fez escolher uma ferramenta de recomendação foi questões relacionadas ao atendimento ao cliente. Mesmo que a loja tenha um bom time de suporte ao cliente, caso a resposta sobre dúvidas de tamanho demore, o e-commerce pode perder a venda para a concorrência que responda àquela dúvida imediatamente.
Então, se você deseja contemplar um posicionamento de mercado que gera mais confiança e atender as principais dúvidas de seus clientes, é necessário investir em uma ferramenta que responda a essa necessidade.
Esperamos que este conteúdo tenha te ajudado a compreender as principais ferramentas de recomendação do mercado e como elas se adaptam a necessidade do cliente.
