İadenin üçte biri beden yüzünden

Avrupa moda e-ticaretinde gönderilen ürünlerin yarısı geri dönüyor. Bunun en az üçte biri tek bir sebepten: beden tutmuyor. Zalando'nun 80 kişilik Size & Fit ekibi bu problemi bir lojistik kalemi olarak değil, bir ürün problemi olarak ele aldı.

Yüz yıl önce kıyafet ölçüyle dikiliyordu. Sanayi devrimi bunu tersine çevirdi: artık tek bir referans vücuda göre tasarlanan kıyafetler bütün dünyaya satılıyor. Aradaki fark her yıl büyüdü — insanların vücutları ile üretimin varsaydığı vücut arasındaki mesafe, bugün endüstrinin en pahalı problemi.

Üstüne beden sistemleri de tek değil. EU, FR, IT; sayısal, alfabetik, konfeksiyon. Aynı marka farklı kategoride farklı kalıp kullanıyor. Bir de vanity sizing var: markalar müşterinin hoşuna gitsin diye aynı ölçüye farklı beden etiketi koyuyor. Pantolonda boy, bel ve kalıp; ayakkabıda uzunluk, genişlik ve taban formu ayrı ayrı tutması gerekiyor.

Milyarlarca vücut, milyonlarca ürün

Problemi tarif etmenin en dürüst yolu ölçeği söylemek: bir tarafta milyarlarca farklı vücut, diğer tarafta milyonlarca farklı ürün var. İkisi arasında kurulacak eşleşme, klasik bir kural setiyle çözülebilecek bir şey değil.

Zalando'nun "gerçek zorluk" tarifi: eşleştirme probleminin iki ucu da devasa. Kaynak: Alive 26 sunumu.

Bu yüzden iade oranı sadece bir operasyon maliyeti değil. Yüz milyarlarca dolarlık bir endüstrinin yaklaşık dörtte biri, yanlış eşleşme yüzünden depoya geri gidiyor — üstelik her geri dönüş bir kargo, bir paketleme ve çoğu zaman bir çöp anlamına geliyor.

Problemin büyüklüğü ile bugüne kadar alınan mesafe arasındaki fark, işin neresinde olduğunu gösteriyor.

Tek bir ürün değil, üç katmanlı bir portföy

Zürih'teki ekip ürün yöneticileri, uygulamalı bilim insanları, analistler, tasarımcılar ve iş geliştiricilerden oluşuyor. Ortaya çıkan şey tek bir "AI özelliği" değil; 30'dan fazla üründen oluşan bir portföy. Portföy üç katmana ayrılıyor ve bu katmanlar alternatif değil, üst üste biniyor.

İkinci katmanın en görünür parçası vücut ölçümleme: 2023'te devreye alınan teknoloji, Zalando uygulamasında iki fotoğraftan makine öğrenmesiyle ölçü çıkarıyor. Kullanıcı bu profili görebiliyor, düzenleyebiliyor ve önerilerin nasıl geliştiğini takip edebiliyor.

Ölçü kullanıcının kendi kontrolünde: görünür, düzenlenebilir ve önerileri besliyor. Kaynak: Alive 26 sunumu.

Üçüncü katman, sanal deneme kabini. Kullanıcı kendi avatarı üzerinde kıyafeti görüyor; ürünün vücudunun neresinde nasıl durduğunu satın almadan önce anlıyor. Zalando bunun dünyadaki en büyük uygulaması olduğunu söylüyor: 1,5 milyondan fazla kullanıcı.

Sanal deneme kabini akışı — ölçüden avatara, avatardan provaya. Kaynak: Alive 26 sunumu.

Portföyün gözden kaçan parçası ise müşteriye değil markaya bakıyor: iade nedenlerini ve beden kaynaklı iade oranını markalarla paylaşan veri ürünleri. Bu, problemi ürün sayfasında değil kalıpta çözmenin yolu — iade verisi geriye doğru akmadan üretim düzelmiyor.

%8, küçük bir sayı değil

Bugüne kadar beden kaynaklı iadelerin %8'i önlenmiş durumda. Sanal deneme kabininin erken pilotlarında bu oran %40'a kadar çıkıyor. İlk sayı mütevazı görünüyor ama tabanı düşünmek gerekiyor: yüz milyarlarca dolarlık bir hacmin dörtte birinde yapılan tek haneli bir iyileşme, çoğu ürünün ömür boyu yaratacağından büyük.

Asıl mesele de burada: ekip bu sayıyı bir kampanyayla değil, üst üste binen otuz üründen oluşan bir sistemle elde etti. Tek bir model, tek bir özellik ya da tek bir demo yok ortada.

AI'ın işi eşleştirmeyi ölçeklendirmek; problemi tarif eden hâlâ ürün ekibi.

Derin öğrenme yeni değil, gecikmesiz çalışması yeni

Konuşmanın ürün yöneticilerine bakan tarafı, teknolojiden çok yetkinlik üzerineydi. Derin öğrenme 12-13 yıl önce de kullanılıyordu; değişen şey artık ölçekte ve gecikme olmadan çalışıyor olması. Transformer tabanlı modeller, yüksek doğrulukla ve gerçek zamanlı çalışan öneri sistemleri kurmayı mümkün kıldı. GenAI ise fit görselleştirmesini daha önce imkânsız olan bir ölçeğe taşıdı.

Bu yüzden temel ürün yönetimi becerileri değerini kaybetmiyor, aksine daha da belirleyici hâle geliyor: finansal okuryazarlık, ticari kavrayış ve "neyi neden yapmalıyız?" sorusunu sonuna kadar sorabilmek. Model seçimi bir ekibin en kolay kararı; hangi problemin çözülmeye değer olduğuna karar vermek en zoru.

Konuşmanın kapanışı da bunu özetliyordu: uyumun dijitalleşmesi tek bir şirketin işi değil. Markalar müşterinin bedenini ve uyum ihtiyacını anladığında daha isabetli koleksiyonlar üretiyor; isabetli koleksiyon da daha az tüketim ve daha az atık demek.

Konuşmanın Alive 26 sayfası — sunum PDF'i, özet ve diğer konuşmalar burada.