Günümüzde alışveriş deneyimi, beden numaralarının tutarsızlığı nedeniyle karmaşık bir hal alabiliyor. Birçok mağazada farklı bedenler, tüketicilerin doğru bedeni bulmalarını zorlaştırıyor. Ancak, yeni nesil boyutlandırma teknolojileri bu soruna çözüm sunma potansiyeline sahip.
Beden Numaralarında Yaşanan Tutarsızlıklar
Moda sektöründe, beden numaralarının değişkenliği sıkça karşılaşılan bir sorun. Örneğin, bir markanın 36 bedeni, başka bir markada 38 beden olarak karşımıza çıkabiliyor. Bu durum, tüketicilerde kafa karışıklığına ve hayal kırıklığına yol açıyor. Sonuç olarak, bu sorun küresel çapta büyük bir iade dalgasına neden olmakta ve 190 milyar sterlin gibi ciddi bir ekonomik kayba yol açmaktadır. Alışveriş yapanlar genellikle ürünlerin bedenlerini etiketlerdeki rakamlara göre değil, deneyerek veya ürünün üzerindeki görünüşüne göre belirlemeyi tercih ediyor.
Online Alışverişte İade Kültürü
İnternet üzerinden alışverişin artmasıyla birlikte, tüketiciler aynı ürünün birden fazla bedenini sipariş etmekte ve uygun bedeni bulamadıklarında geri iade işlemleri gerçekleştirilmektedir. Bu durum, iade edilen ürünlerin sayısının her geçen gün artmasına yol açmakta ve kitlesel iade kültürünü beslemektedir.
Yeni Nesil Boyutlandırma Teknolojileri
Bu sorunu çözmek amacıyla teknoloji şirketleri çeşitli yenilikçi çözümler geliştirmektedir. BBC'nin haberine göre, 3DLook, True Fit ve EasySize gibi platformlar, akıllı telefon fotoğrafları ile vücut taraması yaparak müşterilerin en doğru bedeni seçmelerine yardımcı olmayı hedefliyor. Ayrıca, Google'ın sanal deneme platformu Doji ve diğer sanal prova odası uygulamaları, alışveriş yapanların dijital avatarlar oluşturarak ürünleri üzerlerinde nasıl görüneceğini anlamalarına imkan tanıyor. Bu sistemler, online alışverişte güveni artırmayı amaçlıyor.
Yapay Zeka Destekli Alışveriş Acenteleri
Son dönemde yapay zeka destekli alışveriş acenteleri de pazara girmeye başladı. Örneğin, Daydream, kullanıcıların aradıkları ürünleri tanımlamalarını sağlarken, OneOff benzer ürünleri bulmak için ünlülerin görünümlerini bir araya getiriyor. Phia ise fiyatları karşılaştırmak ve beden bilgilerini ortaya çıkarmak için geniş bir web sitesi veritabanını tarıyor. İngiltere merkezli Fit Collective isimli girişim ise bu sorunu üretim sürecinin erken aşamalarında çözmeye odaklanıyor. Girişimin kurucusu Phoebe Gormley, yapay zekanın kıyafetlerin mağazalara ulaşmadan önce beden bilgilerini güncelleyebileceğini savunuyor.
Fit Collective ve Veri Analizi
Fit Collective, geçtiğimiz yıl kurulduğundan bu yana 3 milyon sterlinlik ön tohum finansmanı toplamayı başardı. Bu miktar, İngiltere'de bir kadın kurucu tarafından elde edilen en yüksek finansman olarak dikkat çekiyor. Gormley, girişimlerinin bütün üretim verileriyle ticari verileri karşılaştırarak bir çözüm sunduğunu belirtiyor. Makine öğrenimini kullanarak iadeler, satış rakamları ve müşteri geri bildirimlerini analiz eden Fit Collective, bu veriler doğrultusunda tasarım ve üretim ekiplerine net tavsiyelerde bulunuyor. Örneğin, sistem bir firmanın bir giysinin uzunluğunu birkaç santimetre kısaltmasını önererek iade oranlarını azaltmayı hedefliyor. Bu tür çözümler, hem şirketler için maliyet tasarrufu sağlarken hem de tüketiciler için zaman kazanımı sunmaktadır.
Sektördeki Değişim ve Gelecek Beklentileri
Moda endüstrisinde bu tür yenilikçi araçların ortaya çıkışı, sektördeki bazı uzmanlar tarafından memnuniyetle karşılanmaktadır. Ancak, bazıları teknolojinin tek başına beden ölçüleri sorununu çözmeye yetmeyeceği konusunda uyarıyor. Zira, beden ölçülerinin karmaşık ve bireysel farklılıklar taşıdığı unutulmamalıdır. Küresel düzeyde insanların farklı vücut şekillerine sahip olduğu göz önüne alındığında, geri iadelerin yönetim kurulunda önemli bir konu haline gelmesi ve sürdürülebilirlik baskılarının artmasıyla birlikte daha fazla moda evi veri odaklı tasarım yaklaşımını benimsemeye başlayabilir. Fit Collective gibi yenilikçi girişimlerin ve sanal deneme platformlarının büyüyen ekosistemi, moda dünyasında önemli bir dönüşümün habercisi olmaktadır.
