Você provavelmente já viu ou usou um daqueles filtros disponíveis nas redes sociais para visualizar um acessório ou uma peça de roupa no próprio corpo. Até se materializarem instantaneamente na tela do nosso smartphone, esses modelos enfrentaram uma longa e complexa jornada de desenvolvimento, que demandou a criação gráfica de cada pixel dos itens que "vestimos".
O grande desafio de aplicações com esse tipo de engenharia é a escalabilidade. Pense em uma grande loja de roupas, que disponibiliza dezenas de milhares de peças. Criar graficamente um enorme inventário se mostrou inviável, limitando os varejistas de moda a oferecer essa experiência imersiva em apenas pouquíssimos itens para os clientes. Outra dificuldade é reproduzir fielmente na tela as características físicas de quem está experimentando, como altura e peso, o que compromete totalmente a visualização do caimento no corpo.
Essas limitações desapareceram a partir da evolução da inteligência artificial generativa. Modelos constantemente aprimorados por deep learning permitem a multiplicação da replicação de produtos de vestuário no ambiente virtual, com todas as suas variações de cores e tamanhos. Inaugurou-se, então, um novo momento dessa inteligência, em que se pode, em poucos instantes, experimentar milhares de opções de peças de roupa, com uma precisão de caimento muito similar a um provador físico. No cenário atual, a ênfase está no experience-commerce.
Com um mercado em constante movimento, cresce a demanda por uma experiência mais personalizada, capaz de gerar cada vez mais interações no varejo de moda, a partir da possibilidade de o consumidor se ver e se reconhecer durante a compra. O experience-commerce soluciona as principais dores do lojista e do usuário. Incluir no processo de compra a imagem e o biotipo do próprio comprador torna a decisão mais assertiva, resultando em economia de tempo e dinheiro para ambas as partes.
De acordo com estudo da consultoria McKinsey, nos próximos anos a IA generativa acrescentará até 275 bilhões de dólares em receita nos setores de vestuário, moda e luxo. A popularização dos provadores virtuais de roupa representa enorme oportunidade para os varejistas, a partir da coleta e análise de dados ainda mais valiosos sobre as preferências e o histórico de compra dos clientes. Será possível, por exemplo, fazer sugestões mais personalizadas e precisas ao consumidor, como as melhores peças de uma nova coleção, de acordo com seu tom de pele, formato do corpo e caimento predileto.
A disseminação da tecnologia também traz benefícios ambientais. E-commerces que oferecem provador virtual de roupa alimentado por inteligência artificial já registram diminuição de até 20% nas devoluções, reduzindo a emissão de CO2 na logística reversa. A longo prazo, a inteligência de dados impactará positivamente toda a cadeia, desde o design da peça até a entrega da mercadoria. Saber de forma antecipada o que realmente o cliente vai comprar causará uma otimização sem precedentes de todos os recursos aplicados na produção.
Duplicação da taxa de conversão e aumento de quase 60% no ticket médio são apenas alguns dos indicadores que comprovam a efetividade dos provadores virtuais. A transformação capitaneada pela inteligência artificial, no entanto, não ficará restrita a métricas já consagradas. Olhar para cada pessoa da maneira mais personalizada possível será regra no varejo de moda. O setor entra de vez na era do omnichannel, em que a experiência de provar uma roupa virtualmente será até melhor que prová-la fisicamente.
Pedro Serafim, CPO da Doris.
