Использование данных о размерах для улучшения разработки продуктов

Ваши данные подгонки — это актив разработки продуктов

Большинство брендов думают о данных размеров как о чем-то, что живет в точке продажи — инструменте, который рекомендует размер, диаграмме на странице продукта. Но те же данные — один из богатейших ресурсов разработки продуктов, которые у вас есть. Тела ваших фактических клиентов, размеры, которые возвращаются для причин подгонки, стили, которые генерируют жалобы «идут маленькими» — все это является точной картой того, где ваши продукты подходят хорошо и где нет. Используется намеренно, эти данные позволяют вам разрабатывать и сортировать лучше подогнанные изделия, проверять подгонку перед тем, как взять на себя производство, и последовательно снижать возвраты, которые происходят из ошибок подгонки, запеченных на этапе проектирования. Это руководство охватывает, как закрыть этот цикл, превращая данные подгонки из инструмента продаж в инструмент разработки. Он расширяет преобразование данных возвратов в лучше подогнанные продукты.

Данные возвратов указывают на проблемы сортировки

Самый четкий сигнал в ваших данных — возвраты, связанные с подгонкой, по стилю и причине. Стиль, который возвращается много как «слишком плотный в груди» или «слишком маленький в целом», это не проблема продаж — это проблема сортировки или дизайна, и возвраты говорят вам точно, где. Агрегированные по заказам, это становится точным диагнозом, который никакое количество внутреннего моделирования подгонки не поверхностно.

Вернитесь это непосредственно в разработку. Когда следующая версия стиля сортируется, данные возвратов из предыдущей версии должны быть на столе. Бренд, который сортирует одну и ту же проблему в версию за версией потому что никто не связывает возвраты с разработкой, оставляет очевидное исправление неиспользованным. Закрытие этого цикла — одно из самых высоконакопленных использований данных подгонки, и это сердце преобразование данных возвратов в лучше подогнанные продукты.

Проектируйте для реальных тел ваших клиентов

Большинство блоков подгонки построены вокруг примерочной модели, которая представляет предположение о клиенте — предположение, которое часто устаревает или просто неправильно. Если у вас есть данные о теле из инструмента подгонки по всей базе клиентов, вы знаете фактическое распределение тел, которые вы разрабатываете, не предположение. Это должно сформировать ваши блоки подгонки и сортировку.

Бренд, чьи клиенты смещены в сторону пропорций, отличных от его примерочной модели, проектирует для неправильного тела, и каждое изделие несет это несоответствие. Использование реальных данных о теле клиента для информирования блока подгонки выравнивает ваши продукты с тем, кто действительно их покупает. Это основной сдвиг — от проектирования воображаемого идеала к проектированию измеренной реальности — и это ровно род информации, которую инструмент подгонки поверхностно, как мы описываем в как данные подгонки улучшают планирование инвентаря.

Проверяйте подгонку перед тем, как взять на себя производство

Самые дорогостоящие ошибки подгонки — это те, которые обнаруживаются после производства, когда уже тысячи единиц плохо подогнанного изделия. Данные размера и подгонки позволяют вам проверять раньше. Сравнение измерений новой стиля и сортировки по данным похожих успешных и неудачных прошлых стилей флаги вероятные проблемы подгонки перед размещением массового заказа.

Это намного дешевле, чем обнаружение проблемы через возвраты. Стиль, который напоминает прошлый высокий возврат продукт в способах, которые имели значение, может быть исправлен на этапе выборки, а не после сезона. Встраивание проверки подгонки в процесс предпроизводства — информированный историческими данными подгонки — это как бренды прекращают повторяющимся дорогостоящим ошибкам. Это связано с снижение ошибок подгонки перед производством, где рычаг высочайший.

Выявляйте паттерны по всему диапазону

Отдельные стили говорят вам о себе, но паттерны по всему диапазону говорят вам о ваших блоках и процессах. Если много стилей построены на одном блоке возвращаются на одну и ту же причину, блок — это проблема, не стили. Если жалобы на подгонку скапливаются в конкретной категории или типе ткани, это системный сигнал, стоящий структурного исправления.

Анализ данных подгонки на уровне диапазона, а не только стиль за стилем, раскрывает эти коренные причины. Бренд, который исправляет ошибочный блок, исправляет каждый будущий стиль, построенный на нем, что намного ценнее, чем заплатка один предмет одежды. Это систематический взгляд требует лечения данных подгонки как ресурса разработки, а не как побочного атрибута по стилю — часть придание подгонке приоритета всей компании. Паттерны — это где скрываются самые большие, наиболее долговечные исправления.

Используйте отзывы о подгонке качественно, не просто численно

Цифры говорят вам, что возвращается стиль; качественная обратная связь о подгонке говорит вам почему в человеческих терминах. Просмотрите комментарии и причины возврата — «рукава слишком плотные для движения», «красиво, но талия сидит неправильно» — несут специфический, практический дизайн интеллект, который число показателя возврата в одиночку не. Дизайнеры и производители выкроек должны читать эту обратную связь непосредственно.

Этот качественный слой часто раскрывает исправления, которые числа скрывают: проблема в одной конкретной области, неожиданно ведущая себя ткань, брешь в ожиданиях. Лечение языка подгонки клиента как ввода дизайна закрывает брешь между тем, что вы сделали, и тем, что клиентам требовалось. Это тот же интеллект, который развивает использование отзывов клиентов для снижения возвратов, указан в разработке, а не в следующем, когда покупатель. Самые богатые информации часто находятся в словах, не показатели.

Встроить цикл обратной связи в ваш процесс

Ничего из этого не происходит случайно — это требует преднамеренного процесса, который направляет данные подгонки людям, которые разрабатывают и сортируют. Во многих брендах данные находятся в обслуживании клиентов или аналитике, пока разработка работает из интуиции, и цикл никогда не закрывается. Исправление — это организационное: сделайте данные подгонки стоящим входом для каждого цикла разработки, с четким владением.

Установите обычный обзор, где возвраты, жалобы на подгонку и данные о теле клиента информируют дизайн и сортировку решений следующего сезона. Сделайте работу человека, чтобы нести этот сигнал из данных в студию. Технология для сбора данных — легкая часть; дисциплина для действия на это то, что отделяет бренды, которые улучшаются от тех, что повторяются. Это кросс-функциональная привычка позади придание подгонке приоритета всей компании.

Измеряйте, улучшаются ли продукты действительно

Закрытие цикла имеет значение только, если продукты действительно улучшаются, поэтому измеряйте это. Отслеживайте показатели возврата, связанные с подгонкой, от стиля к стилю и версии к версии — переработанный стиль должен возвращаться меньше, чем тот, который он заменил, если данные использовались хорошо. Смотрите, становятся ли новые стили, построенные с данными подгонки, лучше выполняющимися, чем среднее по линии на возвратах подгонки.

Это измерение проверяет весь и честность напряжение. Это также строит бизнес-кейс для продолжения инвестирования в данные подгонки и процесс вокруг него. Бренд, который может показать возвраты подгонки, падают по мере того, как это направляет данные в разработку, имеет доказательство, что цикл работает, род доказательства, которое якорь построение бизнес-кейса для технологии подгонки. Улучшение, которое вы можете измерить, — это улучшение, которое вы можете защитить и расширить.

Где подходит YourSizer

YourSizer захватывает данные о теле ваших реальных клиентов и сигналы подгонки позади ваших возвратов — точные входы разработка продуктов потребности для сортировки лучше, проектирования для реальных тел и проверки подгонки перед производством. Вместо повторения ошибок подгонки сезон за сезоном, вы закрываете цикл от того, что испытали клиенты, к тому, что вы делаете дальше. См. технологию в нашем обзор продукта, изучите сторону продавца на для брендов и проверьте ценообразование.

Часто задаваемые вопросы

Как данные возвратов помогают разработке продуктов?

Возвраты, связанные с подгонкой, по стилю и причине указывают на проблемы сортировки и дизайна точно — стиль, возвращающийся много как «слишком плотный в груди» говорит вам ровно, что исправить в следующей версии. Направление этих данных в разработку предотвращает сортировку той же ошибки в версию за версией, что является одной из наиболее частых и предотвращаемых ошибок подгонки.

Почему проектировать из данных о теле клиента вместо примерочной модели?

Примерочная модель представляет предположение о вашем клиенте, что часто устаревает или неправильно. Данные о теле из инструмента подгонки показывают фактическое распределение тел, покупающих ваши продукты. Проектирование блоков подгонки вокруг измеренной реальности, а не воображаемого идеала, выравнивает ваши изделия с теми, кто действительно их носит, снижая несоответствие подгонки, запеченное на этапе проектирования.

Какая самая сложная часть использования данных подгонки в разработке?

Не технология — это процесс и владение. Во многих брендах данные находятся в аналитике или обслуживании клиентов, пока разработка работает из интуиции, поэтому цикл никогда не закрывается. Исправление — это организационное: сделайте данные подгонки стоящим входом для каждого цикла разработки, с кем-то ответственным за то, чтобы нести сигнал из данных в дизайн и сортировку.