Tres razones para no unificar tallas en moda y su solución para reducir devoluciones, en el ecommerce europeo, las devoluciones son un gran problema. El último informe Insights IF lastmile reflejaba que entre el 41% y el 81,7% de las devoluciones de moda se deben a problemas de tallaje.
Estos datos ponen de manifiesto la frustración del consumidor, que no entiende cómo su talla habitual puede variar tanto de una marca a otra. Y es que, el problema de las tallas va mucho más allá de no poder ver, tocar o probarnos unos pantalones cuando compramos online. El pain real reside en un conglomerado de factores: por un lado, cada fabricante elige un sistema de tallaje distinto, siendo imposible la estandarización. Y, por otro, los modelos de patronaje no suelen ajustarse a la morfología real de los cuerpos de los compradores.
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A esta tesitura se suma que muchas tiendas están comenzando a integrar una tarifa con el fin de frenar las devoluciones. Una medida que está provocando fricciones en la experiencia de compra, de hecho hace unas semanas saltaba la polémica en Reino Unido cuando los compradores de H&M manifestaban su descontento al tener que pagar una cuota de 2,29€. Argumentaban que no tendrían que realizar tantas devoluciones si el sistema de tallas fuera más coherente.
No obstante, lograr esa cohesión de las tallas es hoy un objetivo inalcanzable por diversos motivos:
Diferentes patrones. No es igual usar como modelo base una mujer alemana de 1,75 de altura media y complexión media de 75 kilos, que una española de 1,65 de 60, aunque ambas lleven una talla 38. Las diferencias a la hora de crear el patrón base hace que sea complicada la unificación de tallas, a no ser que toda la industria a nivel planetario decidiese que el patrón de la talla cero corresponde a X centímetros de largo, X de ancho, X de sisa, etc. Un intento que algunos recomendadores de tallas ya persiguen. Por ejemplo, la española Naiz Fit ya ha desarrollado un proyecto de estabilidad de tallas en una marca de vaqueros conocida internacionalmente para lograr este objetivo.
Diferencias de materiales. Todos hemos visto la típica foto de un montón de pantalones de la misma talla que no tienen el mismo ancho. Esa foto es falaz por un detalle importante: materiales como la lycra y el elastano hacen que la prenda quitada sea menos ancha, pero puesta den la talla correcta. Es decir, el material de fabricación afecta al tallaje y a cómo nos queda puesto.
Diferentes morfologías. Una misma talla S puede servir a personas con muy diferentes morfologías, aunque no siempre parezca la misma prenda. El ser muy alta y delgada o tener forma de reloj de arena hace que unas prendas nos favorezcan más que otras. La talla, al no tener en cuenta las diferentes morfologías, suele jugar en contra de los consumidores. Este caso es muy evidente en la compra de ropa deportiva. Una mujer que suela llevar una talla 38-40 comprará, por estadística, unos leggins de la talla M, sin embargo, debido a los materiales de fabricación, es probable que se sienta más cómoda en una S.
Como marcas, tenemos que pensar en dos cosas igualmente importantes: el cliente necesita reducir su incertidumbre para atreverse a comprar en nuestro ecommerce y la información es poder. Por eso, contar con el servicio de un buen recomendador de tallas como Naiz Fit, es imprescindible. Si normalmente una plataforma estándar de recomendación suele basarse sólo en tres variables: alto, ancho y contorno, Naiz Fit cuenta con dos algoritmos de machine learning que tienen en cuenta hasta 21 medidas del cuerpo humano. De esta forma, el cliente que acude a nuestra tienda online puede saber con mayor certeza qué talla se adaptará mejor a su cuerpo.
Naiz Fit, empresa española con base en Donosti, acaba de ganar el premio Paris Retail Week en la categoría “recorrido ágil de cliente”, un galardón que anuncia su expansión en Europa y reconoce su apuesta de valor para producir un impacto real en la industria de la moda, resolviendo los problemas relacionados con las tallas y el fitting en toda la cadena de la industria de la moda.
