- El Instituto de Biomecánica apuesta por desarrollar un sistema que, a partir de las dimensiones reales de cada individuo, le recomiende su talla adecuada al realizar sus compras.
- El proyecto My3D_DataMarket, financiado por el IVACE, permitirá transformar las dimensiones del individuo adquiridas con escaneres fáciles de usar en una talla determinada.
- Participan las firmas GARVALIN, PAREDES, SATORISAN, ATIKA SPORTS GARMENT e YSABEL MORA
Valencia, 02/11/2023
Las ventas online de ropa y calzado registran una notable tasa de devoluciones, alcanzando cifras en torno al 40%. Los problemas relacionados con el tallaje representan, aproximadamente, hasta un 75% de las mismas. Esta situación tiene un impacto significativo tanto en el medio ambiente como en la economía. Pero no menos importante es asegurar un ajuste adecuado, ya que afecta significativamente tanto a la salud como a la comodidad del usuario.
En las compras online, los consumidores se ven privados de la oportunidad de probar físicamente los productos, lo que genera incertidumbre al elegir la talla correcta. Esta situación puede dar lugar a una mayor insatisfacción del cliente, lo que potencialmente perjudica la reputación de la marca y afecta a las ventas futuras.
Algunas firmas intentan ayudar al consumidor proporcionando una tabla de tallas que relacionan una serie limitada de medidas, como el largo si se trata de calzado, o el largo y el contorno de pecho si se trata de una prenda de vestir. Y esa tabla relaciona esas sencillas medidas unidimensionales con la talla de un producto de esa marca en particular. No es útil para cualquier otra marca. Sin embargo, estas tablas resultan demasiado limitadas ya que no tienen en cuenta las complejas variaciones en la morfología entre individuos, las asimetrías, e incluso otros aspectos más subjetivos, como las preferencias personales. Además, estudios realizados por el IBV demuestran el error de una persona al tomarse las medidas es muy elevado.
Otros sistemas de recomendación de talla utilizados en la actualidad por las firmas están basados en machine learning. Estos sistemas utilizan información que debe introducir el consumidor sobre qué talla usa en otras marcas para obtener una recomendación. Estos sistemas también tienen limitaciones, por ejemplo, no todo el mundo tiene en su armario una zapatilla o prenda de otras marcas que estén en el sistema, pero lo que es más importante es que sigue siendo una información muy escasa del usuario y, por tanto, la eficacia en la recomendación de la talla es muy limitada.
