Le dimensionnement, un défi de taille
Choisir la bonne taille dans le monde du prêt-à-porter en ligne pour un utilisateur final repose sur un système très complexe car il n'est pas standardisé.
Contrairement à une expérience en magasin, le client ne peut plus parler à un vendeur et il est donc plus difficile d'obtenir des recommandations et des conseils sur les tailles ou les coupes.
Malgré les efforts visant à standardiser ce système et l'avancement des nouvelles technologies, les tailles varient considérablement d'un pays à l'autre, d'une marque à l'autre et même au sein d'une même marque sur différentes collections.
Le fait est simple : regardez dans votre garde-robe les tailles de vos différents vêtements, la plupart du temps ils ne se ressembleront jamais. La vérité est que les chiffres sur ces étiquettes sont arbitraires et qu'il n'existe pas de véritable système de taille standardisé pour les vêtements de nos jours. Il s'agit d'un véritable défi pour les détaillants de mode en ligne. Nous avons analysé les différentes approches proposées par les solutions actuelles du marché qui visent à répondre à ce défi.
Le dimensionnement, un concept clé à maîtriser
Le dimensionnement est un élément fondamental, tant pour le client que pour l'entreprise. Un mauvais dimensionnement aura des conséquences négatives pour l'entreprise (plus de rendements).
- Du côté de l'entreprise :
Les retours entraînent une baisse des performances commerciales de l'entreprise, en particulier si le client commande deux tailles pour le même produit par hésitation et renvoie l'une des deux tailles. Les rendements entraînent une incertitude quant aux entrées de produits, ce qui n'aurait pas d'impact positif sur les comptes de l'entreprise, en raison de la variabilité de ces entrées. De plus, les retours et les échanges se font souvent aux frais du vendeur, ce qui représente une somme d'argent importante pour l'entreprise, et une charge logistique importante.
- Du côté du client :
Le client qui n'est pas satisfait de la taille commandée retournera le produit.
Selon la FEVAD, un acheteur potentiel commande en moyenne 22 fois par an ; parmi ces commandes, le taux de retour du e-commerce est de 24 %.
Selon Body Labs, aux États-Unis, le taux de retour moyen des produits commandés en ligne est de 30 %. Parmi ces 30 %, 64 % des retours concernent un produit qui ne correspond pas au client. Un client qui n'est pas sûr des tailles est moins susceptible de commander sur un site.
Méthodes de dimensionnement actuelles
1. Le guide mondial des tailles de la marque : un outil fréquemment utilisé qui est loin d'être parfait
Il existe différentes manières de proposer un dimensionnement : la plus courante est le guide des tailles, une matrice qui indique au client la taille idéale, définie la plupart du temps en fonction de ses mesures.
Avantages :
· Du côté de l'entreprise : le guide des tailles est peu coûteux et peu difficile. Vous pouvez créer des matrices à partir de statistiques. La taille sera définie en fonction du poids et des mesures.
· Côté client : cette méthode permet au client de déterminer sa taille d'une manière qui lui est conventionnelle, à condition que les guides des tailles soient courants.
Il y a quelques inconvénients :
· Du côté de l'entreprise : en raison de la variabilité des coupes, des matériaux et des formes des différents modèles, le manque de précision est un problème car il entraîne des retours fréquents. En effet, il n'est pas rare que les vêtements soient ajustés différemment, même au sein d'une collection, en raison de la dispersion des unités de production et des fluctuations des méthodes de production.
· Du côté du client : les guides des tailles sont rarement établis par produit. Cela augmente l'incertitude du client qui, de plus, ne connaît pas toujours ses mensurations, ce qui rend difficile la détermination de la taille idéale. De plus, le client n'est souvent pas disposé à faire l'effort de lire cette matrice. En effet, nous vivons dans un monde de zapping, dans lequel les utilisateurs ont l'habitude de voir défiler des centaines d'informations sur leur fil d'actualité : leur attention est ainsi devenue précieuse et fragile.
Le guide des tailles ne semblant pas être un outil idéal pour optimiser l'expérience client et donc les ventes, d'autres solutions ont été développées, basées sur deux types d'approche : la précision des mesures des utilisateurs ou la précision des mesures précises des vêtements.
2. L'approche statistique : une expérience utilisateur simplifiée mais avec des limites de précision
L'approche statistique permet de déterminer le dimensionnement idéal en fonction des statistiques. La taille proposée au client est obtenue par comparaison avec des statistiques et des données existantes.
Des solutions telles que Fitizzy, Fit Analytics, My Size ID ou True Fit s'inscrivent dans cette approche en permettant d'implémenter sur le site web de la marque un module créant une interaction directe avec le client, afin de l'aider à trouver sa taille idéale.
Avantages :
- Du côté de l'entreprise : la solution est efficace et facile à mettre en œuvre.
- Côté client : le service propose aux clients la taille idéale en fonction de quatre critères principaux : âge, taille, poids et morphologie. Enfin, pour certaines solutions, le client se voit attribuer la taille idéale en fonction de 8 profils morphologiques, ce qui est simple et intuitif.
Quelques inconvénients à noter :
- Du côté des entreprises : la baisse du taux de retour peut être limitée si les réponses ne sont pas fiables.
- Côté client : les informations demandées peuvent sembler trop intrusives pour le client. Ils ne veulent pas communiquer leur poids ou leur âge, par exemple. Le manque de précision de leurs mesures lié à ce type d'approche pose problème. Pour certaines solutions, il peut sembler réducteur de limiter l'approche à 8 morphologies puisque chaque client est unique par son corps et ses préférences.
3. L'approche des mesures millimétriques : idéale en théorie, mais complexe sur le plan logistique en pratique
L'approche statistique répond donc au besoin de précision concernant les mesures des vêtements, mais présente des inconvénients du point de vue des utilisateurs.
Ainsi, un autre angle consiste à centrer la précision sur les mesures du client. Les entreprises qui ont essayé cette approche ont rencontré des difficultés dans leur développement commercial.
Un premier exemple de cette approche est la marque japonaise Zozo, qui a développé Zozo Suit, un système de taille innovant basé sur un costume que nous recevons à la maison et qui prend nos mesures.
Une autre solution est celle qui avait été développée par Sizomatic et Meality ou Veertus et Presize, un scanner qui prend les mesures du client de manière confidentielle et indépendante. Sizomatic l'a fait via un stand tandis que Veertus l'a fait via des photos de leur corps prises par les clients sur leur smartphone.
Avantages :
Du côté de l'entreprise : la haute précision des mesures permet de limiter le volume des retours et de garantir ainsi une plus grande sécurité des flux de trésorerie.
Côté client : la combinaison ZozoSuit permet au client d'obtenir une extrême précision dans les mesures, puisque cette technologie permet de collecter des mesures sur un total de 400 points, alors qu'un tailleur traditionnel ne prendrait qu'une trentaine de points. La cabine permet également d'optimiser au maximum les mesures du client.
Quelques inconvénients à noter :
Du côté de l'entreprise : cette solution est très onéreuse car les technologies déployées sont importantes. Sa mise en œuvre nécessite une main-d'œuvre hautement qualifiée et une logistique complexe. Il est nécessaire d'envoyer à chaque client la combinaison lui permettant de prendre les mesures, puis de les traiter au cas par cas, chaque client étant unique. De plus, il ne s'agit pas d'un modèle transposable à d'autres marques. Quant au stand, il nécessite un espace suffisant dans chaque magasin et peut être coûteux.
Côté client : le processus est long puisqu'il doit attendre de recevoir le costume pour prendre ses mesures, avant de choisir le vêtement qu'il souhaite acheter. Si les mesures correspondent aux mesures les plus courantes, un stock est fourni, le produit est livré assez rapidement, mais si les mesures sont plus rares, le client devra attendre un délai supplémentaire, qui peut être supérieur à un mois. De plus, le client peut être réticent à accepter ce type d'approche.
Une expérience utilisateur innovante : Cleed.ai
1. Cleed.aiapproche du dimensionnement
Cleed.ai a construit son UX innovante en se basant sur le guide des tailles global ou sur le guide des tailles par modèle si disponible.
Ainsi, un chatbot répond aux questions des clients, les guide sur les tailles, pour suggérer la taille idéale pour le client, pour ce produit spécifique, et non une recommandation générale basée sur des estimations, comme le feraient d'autres méthodes. Le questionnaire dynamique rapide collecte les informations de dimensionnement, puis les associe.
Les clients du monde entier pourront trouver la bonne taille pour chaque modèle. Voici comment Cleed.ai permet à ses clients de regrouper de nombreux guides de tailles par catégories/modèles/sexe/noms internationaux, etc., et de simplifier ainsi l'expérience tout en garantissant un haut niveau de précision, et des données contrôlées, contrairement à l'approche statistique.
2. L'impact commercial du choix Cleed.ai
- Un taux de conversion plus élevé
Parce que les clients bénéficient de conseils de qualité, les taux de conversion augmentent de manière significative. Nos clients bénéficient de meilleures performances commerciales, grâce à la recommandation de taille appropriée, mais également à des recommandations basées sur les préférences ciblées des utilisateurs.
En effet, Cleed.ai a intégré un outil de recherche visuelle à son système de recommandation et de recherche, créant ainsi une expérience client optimale. De plus, puisque le chatbot connaît désormais la taille du client, il peut désormais recommander des produits susceptibles de lui plaire, mais surtout dans leur taille idéale.
De plus, cette méthode permet d'améliorer le CRM de l'entreprise, en collectant des données spécifiques aux utilisateurs. Cela leur permet de mieux connaître leurs préférences, afin d'améliorer les performances commerciales de l'entreprise à l'avenir.
- Un client satisfait et rassuré
Grâce à Cleed.ai, assistant personnel d'achat, les clients ont l'impression d'être dans une boutique. Ils reçoivent des conseils personnalisés en fonction de leurs besoins spécifiques. Les consommateurs d'aujourd'hui veulent bénéficier d'un service, d'un produit qui leur soit propre. Ainsi, l'incertitude quant au dimensionnement et le manque de personnalisation de l'expérience en ligne classique disparaissent au profit d'une véritable expérience immersive avec cet assistant personal shopper omniscient, qui permet au client de vivre un moment unique et de trouver le produit idéal.
- Une baisse significative des retours
Les marques qui ont mis en place le service proposé par Cleed.ai ont connu une baisse significative de leur taux de rentabilité en raison d'un choix de taille inadapté. Il s'agit d'une validation concrète de l'approche que nous avons décrite ci-dessus, qui présente l'avantage d'être la plus précise possible (idéalement avec un guide des tailles par catégorie/collection).
Conclusion
Ainsi, l'approche basée sur le contrôle de la précision des mesures s'est heurtée à de trop nombreuses difficultés logistiques. La méthode statistique fournit des résultats globalement satisfaisants. Mais la méthode la plus idéale est de disposer d'un guide des tailles par catégorie/collection et de le confronter aux mesures de l'utilisateur, via une UX fluide, comme celle proposée par Cleed.ai.
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Sources :
https://www.thedotstore.com/why-size-guides-are-important-for-an-ecommerce-website/
https://institutducommerce.org/medias/publications/Final Rapport sur le fichier Returns.pdf en ligne
https://kinsta.com/fr/blog/statistiques-ecommerce/
http://leblog.coliback.com/taux-de-retour-e-commerce-limportance-dune-bonne-gestion-retours-clients/
