文=陳脩婷
美國統計網站Statistics的數據預測，2020年線上服裝銷售額將達1387億美元，然而每年全球服裝行業包括線上及實體銷售，由於尺寸不合的問題，造成整個生態系統中損失約1000億美元，除了退貨造成的廢棄材料高達數十萬噸，包括整理退貨的清洗費用，以及往來運輸造成的碳排放，也都對地球環境產生嚴重影響。
如再計算在線零售商免費送貨、免費退換的成本，對業者而言更是龐大的負荷，以德國最大的電子零售商Zalando為例，為了處理退貨問題已導致2018年第三季的虧損。
根據BodyBlock針對線上服裝零售業的研究數據顯示，尺寸不合是大多數人退貨的原因，91%的人表示他們曾經有買到不合適衣服的經驗，近四分之三(72%)表示他們曾經退回不合適的商品，而且將近一半的購物者(45%)表示，一旦他們訂購的服裝不合適或尺碼錯誤，就不會再回購該品牌的商品。
為了解決尺寸錯誤所帶來的退貨損失，人體量測公司Fit3D的子公司BodyBlock運用3D人體模型，在龐大的3D資料庫中尋找到類似的身體資料，進而做出精準的尺寸預測；技術新創公司Usizy使用大數據科技計算出最適合顧客的尺寸，並提供統計資料協助品牌零售商逕行庫存及銷售的規劃；至於英國內衣零售商Figleaves則是提供“Live Fit”的服務，顧客可以透過Skype找到專業顧問，尋求更個人化的服務，以減少退貨率的產生，並提高顧客的滿意度。
以海量3D人體數據為基礎的尺寸預測
BodyBlock為Fit3D(主要業務為販售ProScanner 3D專業人體掃描測量儀及相關服務)的子公司，藉由Fit3D在53國收集了超過100萬個3D人體掃描資料，BodyBlock AI擁有全世界最大的3D人體掃描數據庫。運用龐大的數據庫及人工智慧，Fit3D表示，BodyBlock尺寸預測準確率可高達96%以上，並因此減少超過10%的退貨率，為零售商減少數百萬美元的損失。目前，adidas、RHONE、ATHLETA等品牌均已陸續加入BodyBlock AI的合作行列。
source: BodyBlock AI
對於消費者而言，BodyBlock AI不需要消費者真正經過掃描，也不需要拍照上傳，對消費者而言，不僅隱私無虞，也不會感覺到量測身體時可能的拘束或不自在。
消費者只需要提供一些基本資料，包括：身高、體重及年齡，系統即會根據資料庫內的數據比對找出4種最可能的體型圖片，接著只要跟著螢幕上的簡單指示，花費15秒鐘一步步選擇最接近自己的胸型、腹部、手臂、臀部及大腿圖片，系統即會與數據庫內的資料進行連動比對，自動產生出最近似自己身形的3D渲染模型。
根據BodyBlock表示，該技術可以準確推估人體70個量測點，同時考量設計師的設計概念與想法，以推薦最適合客戶的尺碼。
source: BodyBlock AI
而對於線上零售商，BodyBlock AI不僅能提供消費者的尺寸預測服務，Fit3D龐大的數據資料庫也助於業者了解不同地區、年齡、人種的體型分布。同時，BodyBlock後台亦可為服裝公司提供數據收集和回饋分析，而且這些數據還可以直接導入3D服裝設計軟體，包括Browzwear、Clo3D、Optitex等，輕鬆建立客戶的3D人體模型，以及產品線的尺碼設定。
BodyBlock AI建立的3D人體模型可直接導入3D服裝設計軟體進行運用
未來BodyBlock的3D人體建模技術甚至可以運用到3D列印的領域。
目前3D列印機器設備與材料昂貴，尚未開發出低成本的做法，加上在製作上的容錯率近乎於0，無法如傳統製衣程序可重新剪裁修改。
若3D打印廠商能使用BodyBlock的尺寸預測及3D人體建模，將可快速產生客戶要求的3D人體模型，再把模型輸入3D服裝設計軟體進行服裝的細部調整，渲染出3D服裝模擬圖，藉由預覽方式準確符合客戶的需求，最後打印出商品交付給客戶，大大的減少溝通時間與錯誤的產生。
BodyBlock龐大的3D人體數據資料庫可以幫助品牌業者更了解目標顧客的身形。 source: BodyBlock AI
大數據下的尺寸推薦及倉儲管理
uSizy是位於邁阿密的新創技術公司，它不僅致力於使用機器學習演算法為消費者推薦合適的服裝尺寸和鞋號，還可以預測退貨的可能性高的產品，以及建議因應的辦法，如更高的定價或更低的庫存水位。現已有100多個國家超過315個品牌，包括Nike、Levi's、Calvin Klein等採用。
uSizy推出的uSizy Smart Business的產品服務，可為零售商提供更個性化的分析，以及制定決策的數據，用以改善銷售、退貨、庫存周轉、物流和定價，其中又分成Size Adviser、Smart Prices、Smart Stock、Smart Logistics四大服務。
根據uSizy對外的報導，品牌憑藉著uSizy Smart Business使退貨率降低了25%，轉換率(CVR，即顧客實際採取行動之比例)提高20%，客戶忠誠度提高了3%。
・尺寸建議Size Adviser：
Size Adviser收集了超過10,000筆經過實際驗證的數據資料，利用大數據、機器學習與同構技術(連接具有相同模式的產品，產品可來自同一或不同品牌，並提高機器學習的速度)，計算出最適合顧客的尺寸。消費者使用Size Adviser的服務時，首先需要填寫基本的身體資料，包括身高、體重、年齡以及寬鬆度喜好，接著選擇胸部大小與腰部線條的圖示，uSizy的系統會將這些數據與來自其他用戶超過10,000個經過驗證的成交結果進行比較，最後提供精準的大小推薦。
品牌商可以在官網上嵌入uSizy的程式碼，即可以消費者提供尺寸建議。source: uSizy
與前者BodyBlock AI尺寸預測最大不同之處在於，BodyBlock的資料庫是由實際的3D人體模型數據庫構成，利用消費者提供的數據跟身形資料庫做比對，做出尺寸預測，也因為BodyBlock AI的資料庫是以真人為基礎，所以所有的數據都是連動的，每個步驟出現的身形選項都與前步驟所填入的資料連動而有所不同；而Usizy則是直接將消費者填入的資料轉換成數據，利用機器學習演算法及同構技術預測每件商品的適合尺寸。
・智慧定價Smart Pricing：
Usizy Smart Pricing可依照尺寸、產品和類別，分析建議定價、CVR(轉換率)與可能收益，且零售商可即時接收數據分析以應變不同的潛在狀況。
・聰明庫存Smart Stock：
根據大數據分析，零售品牌商可以更了解客戶的需求，調整業務的優先等級，並且分析每種產品的尺寸銷售或業績來規劃庫存，以及預測可能斷貨的商品，最大限度的提高供應效率和盈利能力。
・智能物流Smart Logistics：
透過產品預測銷量與可能退貨的機率，甚至商品在物流途中等可能影響商品周轉率的因素，規劃庫存和優化運輸物流，以節省時間、增加利潤，並更新低退貨率的產品庫存。
source: uSizy
在家也可以享受專業諮詢
Figleaves是英國最大的內衣零售平台，主要販售內衣、睡衣、泳衣和運動服，現有平台上共有67個品牌，包括：CK、Chantelle(仙黛爾)、Freya等，以及自有品牌Figleaves。
如何讓線上的客戶也享有如同實體商店的服務，一直是網購業者亟欲突破的盲點，尤其講究身形的內衣產品更是如此。
在Figleaves的內衣平台上，商品尺寸和種類繁多，光是尺寸選擇就有從A到K cup，而且各家品牌款式與尺寸可能也不盡相同。針對此，Figleaves除了提供詳細的文字說明引導消費者尋找到適合自己的內衣，拍攝影片教導女生如何正確選擇與穿著內衣，同時提供超長的60天退換貨保證。
更推出“Live Fit”的線上諮詢服務，透過Skype的即時通話或視訊，Figleaves線上顧問可以針對消費者的需求做更具個人化的服務，做到即使在家裡也能享受與實體店面同樣、甚至更好的服務。
首席執行官Miriam Lahage希望，藉由多樣化的產品選擇，結合Live Fit的便利性和專業性結合，可以為客戶帶來最佳體驗。例如，即使同樣是C cup，因為胸型的不同，適合的款式也有所不同，然而大多數人並不知道其間細微的差異，只能隱忍不適或退貨。而Live Fit提供的專業顧問，可以針對顧客個人化的問題提出專業的建議，不只找到最適合客人的尺寸或款式推薦，例如尋找粉色蕾絲、C cup、包覆性佳的內衣，更提供了平台上不同品牌的資訊給顧客做參照比對，甚至還可以依照孕婦、需要哺乳的婦人和乳腺癌患者的特殊需求，提供專業的內衣選購建議。
Figleaves表示，消費者只要電話事前預約，或是登入網站會員選擇即時通話(營業時間為平日的上午8:30到下午10:00，周末的上午9:00到下午5:00)，即可享受到Live Fit的專業顧問服務，找到最適合自己的商品，而且顧客收到商品之後也可以使用後續的諮詢服務，討論訂購商品的合適性。
source: Figleaves
