Tipi di scollatura & dati di prodotto: il ruolo nascosto degli attributi nei resi

Nel fashion retail, sono i dettagli a decidere il successo.
In un settore dove ogni scelta è emotiva e ogni capo racconta una storia, dati di prodotto incompleti o imprecisi non si limitano a confondere la customer experience, ma erodono silenziosamente i tuoi margini.

Il colpevole? Spesso è un dettaglio apparentemente innocuo.

Pensiamo ad esempio al tipo di scollatura.

In Mapp Fashion monitoriamo oltre venti attributi legati alla scollatura. A prima vista, uno scollo a girocollo, rotondo o a U può sembrare intercambiabile. In realtà, piccoli dettagli fanno una grande differenza: per le donne con un seno più prosperoso (circa il 40% del target), uno scollo a girocollo viene restituito il 5% in più rispetto alle alternative rotonde o a U.

Non tutti i prodotti richiedono uno scollo particolare, e non tutte le clienti hanno le stesse esigenze di vestibilità. Ma nei segmenti in cui conta, questo dettaglio apparentemente minimo ha un impatto concreto sui resi, con effetti diretti su previsioni di domanda, gestione dell’inventario e customer experience.

Dati strutturati: il segreto per un forecasting più accurato

Tradizionalmente, il forecasting nel Fashion si è sempre basato sullo storico delle vendite e sull’intuizione dei buyer. Ma la vera precisione nasce da una conoscenza dettagliata dei componenti di prodotto.

Prendete ad esempio due abiti mini molto simili:

• abito 1: maniche a sbuffo, scollatura alta, tessuto rigido
• abito 2: linea morbida, scollatura a U, arricciature leggere

Stesso prezzo, stessa categoria, ma pubblico e regioni diverse reagiscono in modo differente. Solo un sistema AI supportato da dati strutturati sugli attributi può riconoscere queste sfumature.

I retailer che arricchiscono i dati di prodotto fino al livello di attributo registrano fino all’8% di aumento dei margini grazie a previsioni più accurate, meno stock-out e riassortimenti intelligenti.

Use case: forecasting più intelligente

Cosa cambia: le previsioni di domanda passano da stime generiche a confidence score a livello di SKU.
Risultato: meno frammentazione, riduzione degli stock-out, riassortimenti più intelligenti.
Impatto: i retailer registrano fino a +8% di margine, grazie alla diminuzione di overstock e markdown.

Quando gli attributi guidano i profitti

Non tutti gli attributi hanno lo stesso peso. La scollatura ne è la prova: alcune caratteristiche come stile, tessuto e colore possono influenzare l’engagement pubblicitario, ma sono scollatura, vestibilità ed elasticità a determinare come una cliente percepisce il capo. E questa percezione è ciò che fa scaturire o meno il reso.

Per questo abbiamo sviluppato il Fashion Taxonomy Engine: arricchiamo i cataloghi con attributi che supportano le decisioni d’acquisto, andando oltre il semplice sistema di filtri.

Esempio: resi per tipo di scollo

• Girocollo: +5% resi
• rotondo: neutro
• scollo a U: -2% resi (tra le donne con seno prosperoso, indipendentemente dall’età)

AI e dati di prodotto: le best practice per i Fashion Retailer

L’AI è efficace solo se i dati che la alimentano sono di qualità.
La maggior parte dei dataset di prodotto è pensata per esigenze interne, come magazzino e logistica, e non per rispondere ai bisogni delle clienti né per supportare gli algoritmi AI che migliorano l’esperienza d’acquisto.

Best practice:

• precisione prima di tutto: investi in dati puliti e strutturati, con attributi che parlano il linguaggio delle acquirenti (mood, occasione, vibe);
• tassonomia on point: aggiorna costantemente i dati, perché la moda è fluida;
• fonti integrate: combina vendite, motivi di reso, feedback di stile e pattern di ricerca;
• governance uniforme: applica gli attributi coerentemente su tutti i touchpoint;
• ottimizzazione continua: lascia che i feedback alimentino l’AI, evidenziando quali attributi predicono davvero la soddisfazione.

Alcuni risultati concreti ottenuti da retailer data-driven

I retailer che adottano un approccio data-driven invece che basato sui canali stanno guadagnando terreno.
Quando i dati di prodotto parlano il linguaggio dei clienti, ecco i risultati concreti che puoi ottenere:

1. Ricavi incrementali: +8%
2. Stock invenduto: -12%
3. Tasso di retention: +15%
4. Redditività complessiva: +10%
5. Efficienza delle campagne adv: +20%

Conclusione: il tuo brand parla la stessa lingua dei tuoi clienti?

La più grande opportunità nel fashion non è avere più tecnologia, ma usare quella giusta.

Non serve accumulare strumenti: ciò che conta è che la tecnologia capisca la moda, interpreti correttamente i dati di prodotto e aiuti a prendere decisioni più intelligenti, riducendo resi, ottimizzando margini e migliorando l’esperienza cliente.

È il momento di smettere di ottimizzare ogni area in isolamento e iniziare a collegare ogni dettaglio, dalla scollatura fino al margine netto.