AI пробна намалява връщането на дрехи

Тук стяга, там виси, наборът не е както трябва. Това са някои от примерите за обратната връзка, която ново поколение приложения с изкуствен интелект може да дадат на потенциален клиент, който пробва дрехи преди покупка, пише CNBC. Целта е чрез този процес да се намали вероятността даден продукт да бъде върнат в магазина. 

Търговците на дрехи все по-често се обръщат към изкуствения интелект, за да решат проблема с нарастващите връщания на продукти, които намаляват тяхната рентабилност и мнозина в индустрията наричат „тихия убиец“. Така се появяват все по-голям брой AI стартъпи, които предоставят технология за виртуално пробване на дрехи, позволявайки на потенциалните клиенти да визуализират кройката и стила си, преди да купят. Докато технологичните компании се опитват да решат проблемите с онлайн "меренето" на дрехи от 2010-те години насам, едва наскоро бързото развитие на генеративния изкуствен интелект направи тези приложения достатъчно добри, за да окажат значително влияние върху крайния резултат за търговците. 

Националната федерация на търговците на дребно на САЩ (NRF) изчислява, че през 2025 г. 15,8% от годишните продажби на дребно са били върнати през 2025 г., на обща стойност $849,9 милиарда. За онлайн продажбите този брой скочи до 19,3%. Поколението Z е движещата сила на тази тенденция, като купувачите на възраст между 18 и 30 години са направили средно близо осем онлайн връщания на човек миналата година, установи NRF.

Повечето върнати артикули никога не се връщат на рафтовете и често струват на търговеца повече за обработка, отколкото стойността на самото възстановяване на сумата. Това е многомилиарден проблем за индустрията, който директно намалява маржовете на компаниите.

Основната причина за връщанията и изоставените пазарски колички е несигурността за това как приляга дрехата, каза в интервю за CNBC Ед Войс, основател и изпълнителен директор на стартъпа за изкуствен интелект Catches. Catches е разработил платформа, която позволява на потребителите да създават „дигитален близнак“, за да пробват дрехи виртуално с технология, наречена „огледален реализъм“. Приложението беше пуснато онлайн миналия месец на сайта на луксозната марка Amiri за избрана гама дрехи.

За разлика от други модели, за които Войс казва, че „просто изглеждат красиви“, платформата Catches обръща внимание на текстурата на тъканта и как материалът взаимодейства с движещо се тяло. 

Подобни инструменти с изкуствен интелект не само целят да намалят връщанията, но и да помогнат за увеличаване на покупките. В целия ценови спектър търговците на дребно се борят да поддържат маржовете си, тъй като разходите се покачват, а потребителите стават все по-чувствителни към цените на фона на инфлационния натиск.

Въпреки че връщанията са значителен фактор за печалбата, те са и критичен фактор при решенията за покупка на потребителите. Данните на NRF показват, че 82% от потребителите смятат безплатното връщане за необходимо, но цената на предоставянето му става непосилна за много марки.

Стратегиите за намаляване на връщанията варират от таксуване за връщане на доставка до предоставяне на по-подробна информация за размерите и стимулиране на замяната вместо възстановяването на суми.

Zara беше една от първите компании, които въведоха такси за връщане на онлайн поръчки и макар че това беше спорна промяна за някои клиенти, тя помогна на испанския търговец на дребно да защити брутния си марж и да обезкуражи „брекетинга“ – практиката да се купуват няколко размера за пробване у дома. През декември м.г. Zara въведе и инструмент за виртуално пробване „Zara try-on“.

Междувременно Shopify интегрира приложението за виртуално пробване с изкуствен интелект на стартъпа Genlook в своята търговска платформа, което според компанията премахва съмненията относно размера, повишава доверието на купувачите и намалява скъпоструващите връщания. Технологични гиганти като Amazon, Adobe и Google също създадоха виртуални пробвания в различни форми, като си партнират с големи марки, за да внедрят технологията. От 30 април технологията за виртуално пробване на Google може да бъде достъпна директно в резултатите от търсенето на продукти в различните платформи на Google.