AI 기반 상거래 준비를 위한 사이징 인텔리전스의 전략적 우선순위

Coresight Research의 새로운 보고서 '사이즈 및 핏 패러다임의 변화: 반품 감소 및 에이전틱 상거래를 위한 세 가지 기둥 프레임워크'는 패션 산업을 재편하는 소비자, 기술 및 시장 세력을 식별하고 브랜드와 소매업체가 이러한 변화에 대비하고 성공할 수 있는 방법을 제안합니다. 이 보고서는 사이징 기술 회사인 Alvanon과의 협력으로 작성되었습니다. 보고서는 사이징과 핏이 단순한 기술적 제품 개발 문제가 아니라 전략적 비즈니스 인텔리전스 문제라고 강조합니다. 브랜드는 반품을 줄이고 재고 계획을 개선하며 AI 기반 상거래의 부상을 준비하기 위해 더 강력한 '사이징 인텔리전스' 프레임워크를 구축해야 합니다. Coresight는 2025년 미국 온라인 의류 반품률이 평균 23.4%에 달한다고 추정하며, 이는 약 471억 달러의 반품된 상품에 해당합니다. 온라인에서 의류를 구매한 소비자의 70%가 사이즈와 핏을 반품 사유로 언급하여 소매업체가 반품을 줄이고 소비자 신뢰를 구축할 수 있는 중요한 기회를 강조합니다. AI 쇼핑 에이전트의 부상은 브랜드에 더 높은 기준을 요구합니다. AI 시스템은 구조화된 기계 판독 가능한 제품 정보를 필요로 하며, 부정확한 사이징 데이터는 추천 신뢰도를 낮추고 오류를 대규모로 복제할 위험이 있습니다. Coresight는 사이징과 핏을 미래 지향적으로 보장하기 위한 세 가지 기둥 프레임워크를 제안합니다. 첫 번째 기둥은 카테고리 전반에 걸쳐 일관된 사이즈 및 핏 기준을 설정하는 것입니다. 두 번째 기둥은 제품 정보 관리(PIM)로, 이는 핏 전략을 구조화된 데이터 속성으로 변환합니다. 세 번째 기둥은 제품 상세 페이지(PDP)로, 소비자가 혼란스러운 정보로 인해 온라인 구매를 포기하는 경우가 많습니다. 보고서는 사이징을 비즈니스 인텔리전스 전략으로 보고하며, 정확한 신체 및 핏 데이터가 디자인, 머천다이징 및 품목 계획 결정을 지원할 수 있다고 강조합니다.

Source: fashionunited.com