Enquête auprès de Dresslife

Il n’est pas toujours facile pour la clientèle de trouver rapidement le vêtement qui lui sied. Or, moins les articles commandés conviennent à leurs destinataires, plus le taux de retours est élevé.

C’est là qu’intervient Dresslife, start-up allemande basée à Hanovre, spécialisée dans la «Fashion Tech». Son cofondateur et CEO, Julian Hensolt, nous explique le fonctionnement et rôle décisif de la personnalisation pour les distributeurs de prêt-à-porter.

En quoi la personnalisation importe-t-elle dans un secteur où les retours sont fréquents? 

La personnalisation peut aider la clientèle à trouver plus rapidement le vêtement qui lui va et qui lui plaît, ce qui permet de réduire le grand nombre de retours dans le secteur de la mode en ligne. Les boutiques en ligne distribuant les grandes marques de prêt-à-porter proposent de nombreux modèles de vêtements. La clientèle peine donc à trouver des articles à son goût en termes de style et de coupe. Comme elle consulte en général moins de 5% des vêtements disponibles lors de chaque session d’achat en ligne, elle ne voit pas les articles qui lui conviendraient, ce qui se traduit par un manque à gagner pour le commerçant. De plus, l’achat en ligne ne permet pas l’essayage d’un vêtement. Impossible, donc, de savoir si la taille est adaptée ou si la coupe correspond à ses préférences personnelles. Ce paramètre explique le taux élevé de retours, pouvant atteindre 50%, qui complique grandement la tâche des entreprises du prêt-à-porter et de leur clientèle. 

Comment fonctionne la personnalisation basée sur l’intelligence artificielle (IA)? 

L’intelligence artificielle (IA) permet de recommander des produits en fonction des besoins individuels de la clientèle. Ainsi, chez Dresslife, nous l’utilisons pour «personnaliser», c’est-à-dire trier, la gamme de produits d’une boutique en ligne selon le style et la forme convenant à chacun(e). Cette technologie permet de prédire les probabilités qu’un vêtement plaise aux acheteurs en ligne, évitant qu’il soit donc retourné. L’IA de Dresslife décèle les similitudes entre les produits aussi bien qu’un être humain. De plus, cette technologie peut générer des recommandations précises pour plus de 70% de la clientèle en se basant sur l’historique des achats ou des retours et sur les données du vendeur de prêt-à-porter (p. ex. les tailles de vêtements), avec à la clé une nette réduction du nombre de retours pour les vêtements qui ne vont pas. 

Quel est l’avantage d’une technologie de personnalisation «spécifique à la mode»?  

La personnalisation y est bien plus complexe que dans n’importe quel autre secteur, notamment parce que les cycles de vie des produits sont très courts. Souvent, les boutiques en ligne ne proposent les articles que pendant deux semaines et en intègrent régulièrement de nouveaux pour lesquels il n’existe pas encore de données probantes sur l’écoulement. S’ajoute à cela le fait que les mensurations sont un paramètre central. Pour ces deux raisons, les données sont particulièrement complexes, ce qui rend la recommandation de produits difficile.  Dresslife développe donc une IA spécifique à la mode qui, en tenant compte des particularités de ce secteur, permet d’accroître le chiffre d’affaires net de 5 à 15% (par rapport aux moteurs de recommandation classiques). 

À long terme, comment cette technologie pourra-t-elle optimiser l’expérience en matière d’e-commerce, à la fois pour la clientèle et pour les entreprises du prêt-à-porter? 

Avec le temps, la personnalisation basée sur l’IA améliorera sa capacité à générer des recommandations de produits, car plus l’intelligence artificielle s’exercera, plus les recommandations seront précises. Pour les commerçants de prêt-à-porter, outre des effets positifs sur le chiffre d’affaires et les retours, la personnalisation permet aussi de prédire le succès des produits (en ligne et hors ligne). À terme, ils pourront ainsi établir de meilleurs pronostics sur les types et les quantités de vêtements à produire.