Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) cứu nguy cho các nhãn hàng đang phải giải quyết vấn đề kích cỡ và hàng hóa trả lại. Chúng cũng giúp cung cấp các giải pháp cho tính toàn diện và bền vững.

Quy trình sản xuất quần áo thường bắt đầu với việc lấy mẫu trên những ma-nơ-canh tiêu chuẩn nhưng không thực tế. Khi đã được phê chuẩn, các kích thước này được phân loại thành 5 hoặc 6 kích cỡ được gắn nhãn XXL, XL, L, M, S… thông qua một thuật toán chuẩn. Tuy nhiên, điều phức tạp nảy sinh khi các nhãn hàng khác nhau sử dụng nhiều ma-nơ-canh với các số đo riêng biệt, gây ra sự bối rối cho người tiêu dùng. Sự không nhất quán về kích cỡ này trở nên đặc biệt rõ ràng khi khách hàng mua quần áo online,  khiến họ ngần ngại dù mua sắm online rất tiện lợi. Thách thức nằm ở chỗ thiếu tính đồng nhất giữa các thương hiệu, ảnh hưởng đến sự tin cậy về kích thước cho người tiêu dùng.

Điều này dẫn đến việc trả lại hàng đã mua, gây thiệt hại cho doanh nghiệp (doanh thu) và mất khách hàng. Hiện nay, theo nhiều báo cáo, tỷ lệ trả lại quần áo đã mua cao tới 35%, hầu hết là do kích thước và phom dáng không phù hợp.

Một nghiên cứu gần đây của Tessuti cho thấy, đối với các công ty bán trang phục nam online, nguyên nhân trả hàng thường do quần áo quá chật, chiếm 23% tổng số hàng trả lại. Đối với các thương hiệu quần áo nữ, quần áo thường được trả lại vì quá rộng chiếm 22%. Mặt hàng quần áo trẻ em cũng có tỷ lệ tương tự như quần áo nam, với 31% do quá nhỏ và 16% do quá rộng.

AI đưa ra một giải pháp cho vấn đề này, vì ngoài tiềm năng to lớn trong thiết kế và khả năng tối ưu hóa sản xuất quần áo, AI còn có khả năng giải quyết vấn đề dai dẳng trong ngành thời trang, đó là kích thước quần áo không thống nhất.

Làm cho việc cá nhân hóa trở nên dễ tiếp cận

Theo một nghiên cứu của Epsilon, 80% người Mỹ mua sắm online có xu hướng mua hàng nhiều hơn nếu các nhà bán lẻ đưa ra tính cá nhân hóa. Những phát hiện này phù hợp  với một khảo sát gần đây của Klarna, cho thấy 65% số người được khảo sát trả lời muốn có nhiều cá nhân hóa hơn trong trải nghiệm mua sắm của họ trong tương lai, với 23% nói rằng họ sẽ sẵn lòng dựa vào AI để cho họ biết quần áo nào sẽ phù hợp với cơ thể và phong cách của họ.

Lý do phổ biến nhất mà khách hàng giải thích cho việc trả lại các món hàng là kích cỡ hoặc phom dáng không chính xác (chiếm 93%) và chất lượng sản phẩm không như kỳ vọng (chiếm 81%).

Thương hiệu thời trang nữ Ấn Độ, FS Life (FableStreet), giải quyết trực tiếp các vấn đề về kích thước  bằng thuật toán AI và phân tích dữ liệu. Là một thương hiệu online đi đầu, Ayushi Gudwani, người sáng lập FS Life cho biết, để đạt được kết quả mong muốn, việc phân tích dữ liệu là bắt buộc. “Các điểm dữ liệu từ hơn 1000 phụ nữ ở Ấn Độ đã giúp FS Life giải quyết vấn đề kích thước cho các sản phẩm của chúng tôi. Chúng tôi sử dụng AI và phân tích dữ liệu để dự đoán các sản phẩm  bán chạy tiếp theo của mình trên các phân khúc và điều đó tạo nên mô hình chuỗi cung ứng tinh gọn và có hiệu quả với kích thước gần như hoàn hảo”.

Công ty đổi mới AI và tư vấn về kích cỡ, Shopify, nền tảng thương mại điện tử cho phép các thương gia khởi nghiệp, phát triển và quản lý doanh nghiệp, cùng với True Fit, nền tảng AI hàng đầu giải mã kích cỡ và phom dáng cho người tiêu dùng và các nhà bán lẻ hàng may mặc và giày dép, là những đơn vị tiên phong hợp tác để thay đổi bảng kích cỡ thông thường. Các nhà bán lẻ và các thương hiệu hợp tác với Shopify giờ đây có thể tải xuống chương trình AI của True Fit có tên là Fashion Genome, bộ dữ liệu học máy lớn nhất trên thế giới của công ty.

Levi Strauss & Co., một nhà bán lẻ thời trang, cung cấp chức năng “Virtual Stylist” (Nhà tạo mẫu ảo) thông qua sử dụng công nghệ này. Virtual Stylist của Levi’s, một chương trình kết hợp AI hiện có trên Levi.com và Facebook Messenger, sử dụng công nghệ quét hình ảnh 3D và thị giác máy tính để tạo ra hình đại diện kỹ thuật số của cơ thể khách hàng và đề xuất kích cỡ và phom dáng phù hợp nhất cho các sản phẩm khác nhau của Levi’s phụ  thuộc vào số đo và sở thích của khách hàng.

Khách hàng hài lòng với các lần mua sắm không chỉ có khả năng mua thêm hàng từ cửa hàng, mà còn ít có xu hướng trả lại quần áo đã mua. Có thể tránh được việc khách hàng mua online nhiều size với mục đích trả lại những size không vừa bằng cách lưu trữ trước số đo và kích cỡ của khách hàng trong cơ sở dữ liệu của thương hiệu mà họ đã chọn.

Tính toàn diện thông qua công nghệ

Các công ty đang tích hợp AI vào các mô hình thương mại điện tử của họ trong nỗ lực nhằm tăng sự hiểu rõ và bao gồm các loại hình và kích thước cơ thể đa dạng. Khách hàng có thể nhập các số đo cá nhân của mình vào để tạo nên một mô hình thực tế mô tả chính xác loại hình cơ thể của họ.

Công nghệ này xác định số đo của khách hàng và tạo ra các mô hình cơ thể chi tiết ở quy mô lớn bằng cách phân tích hàng triệu điểm dữ liệu từ các nghiên cứu chuyên sâu và quét cơ thể con người. Dựa trên thông tin này, sau đó công nghệ gợi ý các kích thước phù hợp nhất.

Các cửa hàng thời trang trực tuyến ngày càng thêm tính năng thử đồ ảo vào các ứng dụng di động của họ. Một trong những tên tuổi lớn nhất trong ngành, Asos, đã tiên phong sử dụng công nghệ này và Walmart hiện đưa công cụ này vào website của công ty. Bằng cách sử dụng công nghệ thực tế tăng cường, tính năng thử đồ ảo hiển thị sản phẩm đã chọn lên cơ thể người dùng, tạo nên trải nghiệm hình ảnh hấp dẫn và thực tế. Công nghệ này có thể làm cho mua sắm trực tuyến trở nên thú vị hơn, giảm tỷ lệ trả hàng và tăng sự hài lòng của khách hàng.

Những cái tên lớn trong ngành thời trang đang bắt đầu nhận ra điều này. Girldfriend Collective, một thương hiệuu đồ thể thao thân thiện với môi trường, đã hợp tác với Bold Metrics, một công ty khởi nghiệp AI về kích cỡ thông minh, để triển khai dịch vụ Find My Size, một chương trình xác định kích cỡ được hỗ trợ bởi Bảng kích cỡ thông minh (Smart Size Chart) do AI của Bold Metrics cung cấp để nhanh chóng và chính xác tìm ra kích cỡ phù hợp nhất với sở thích của khách hàng. Bold Metrics cho biết kể từ khi giới thiệu giải pháp dựa trên AI, họ đã tăng tỷ lệ chuyển đổi và giá trị đơn hàng trung bình trong khi giảm tỷ lệ trả hàng tới 32%. Ngoài ra, Levi’s đã tuyên bố rằng sẽ kết hợp các mô hình AI vào chiến lược thương mại điện tử của mình để cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến và đa dạng hóa lựa chọn mô hình mẫu.

Đáp ứng như cầu về tính bền vững

Theo một báo cáo của Viện thời trang tích cực (IPF) của Hội đồng thời trang Anh, trong năm 2022, 23 triệu mặt hàng quần áo bị trả lại đã bị thải bỏ hoặc đốt ở Anh, tạo ra khoảng 750.000 tấn khí thải CO₂. Lý do phổ biển nhất mà khách hàng đưa ra để trả lại hàng là kích thước hoặc phom dáng không chính xác (chiếm 93%) và chất lượng sản phẩm kém (chiếm 81%).

Theo Richpanel, một nền tảng dịch vụ chăm sóc khách hàng trực tuyến, tỷ lệ trả hàng trung bình cho các đơn mua trực tuyến trên toàn cầu nằm trong khoảng 20% đến 30%. Nhờ tận dụng các nguồn tài nguyên công nghệ của viện Hohensteincho về nghiên cứu dệt may, Sizekich, một công ty có trụ sở ở Munich cung cấp các giải pháp kích thước cho các cửa hàng quần áo trực tuyến, đã tạo nên hai sản phẩm AI mới: BodyFinder và BodyScanner. BodyFinder sử dụng AI để gợi ý các hình dạng cơ thể thực tế và BodyScanner cho phép người dùng đo quét cơ thể của họ bằng điện thoại thông minh – tất cả những gì họ cần làm là xoay một vòng trước camera. Theo Sizekick – các giải pháp đơn giản như vậy có thể hỗ trợ việc mua sắm online thân thiện với môi trường hơn và cắt giảm nhiều khí thải CO₂.

Tăng cường dịch may đo theo yêu cầu

Các dịch vụ may đo theo yêu cầu tích hợp AI cũng đang trở nên phổ biến với những khách hàng muốn cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm.

Với sự ra mắt của Mobile Tailor 2.0, một sản phẩm phần mềm dịch vụ (SaaA) cho phép các doanh nghiệp đo lường khách hàng thông qua kỹ thuật số, 3DLook, một giải pháp quét cơ thể và thử đồ ảo sử dụng AI, đã giới thiệu một thiết bị mang tính cách mạng cho phép các công ty đo lường cơ thể khách hàng bằng kỹ thuật số. Hệ thống này chụp các ảnh mặt trước và mặt bên của khách hàng, sau đó ngay lập tức tạo nên các mô hình 3D và các số đo hình thể chính xác của cơ thể mà các doanh nghiệp có thể sử dụng.

Giải pháp này nhằm giảm chi phí sản xuất và chi phí chỉnh sửa thông qua sử dụng các quy trình xử lý hình ảnh máy tính phức tạp, thuật toán đo cơ thể và đề xuất kích cỡ. Theo công ty, các giải pháp của họ có thể giảm tối đa 6% hàng trả lại cho các doanh nghiệp thương mại điện tử thời trang truyền thống, loại bỏ quy trình đo lường thủ công và tăng sự trung thành của khách hàng lên tới 67%.

Dù AI vẫn đang trong giai đoạn sơ khai, nhưng nó có tiềm năng xoay chuyển và thách thức bức tranh thương mại điện tử hiện tại, đồng thời chứng minh rằng không có kích thước nào là phù hợp với tất cả mọi người trong thiết kế thời trang.

Bài: Hoàng Thu Hà (dịch)

Nguồn: