패션 전자 상거래 수익률은 카테고리에 따라 20 %와 40 % 사이에 실행되며 단일 최대 드라이버는 "제품이 예상되지 않습니다"입니다. 그 언어는 오해입니다; 실제로 어떤 점퍼는 실제 방에서 실제 몸에 달려 있기 때문에 사진에서 다른 것을 보는 제품입니다. 더 나은 제품 사진 - AI는 이제 가장 저렴한 경로가 더 나은 제품 사진 - 감소는 measurably를 반환합니다. 실제로 작동하는 것은 실제 가이드입니다.
왜 사진이 제품을 더 자주 반환하는가?
Fashion Return은 대부분의 분석 대시보드에 misattributed입니다. 이유 필드는 shopper의 포스트 - 호크 설명 ( "잘못된 크기", "올해하지 않음")을 캡처하고 실제 루트 원인이 아닙니다. 대부분의 패션 리턴의 실제 루트 원인은 사진 사이의 잡화는 쇼핑객 톱과 상자에 도착 의류입니다. 적합은 평평한 지연에 몸에 다르게 읽습니다. 색상은 스튜디오 조명보다 자연 채광에서 다른 것을 읽습니다. 직물의 drape는 걸이에 보다는 진짜 어깨에 다른 읽습니다.
브랜드는 더 많은 제품 설명 텍스트를 추가하여 자주 응답합니다. 그것은 shoppers의 작은 분수를 돕습니다. 훨씬 더 큰 리프트는 이미지 자체에서 더 정확하게 의복을 보여주기에서 온다 : 더 많은 샷 유형, 더 현실적인 신체 모양, 더 많은 컨텍스트 환경. AI 카탈로그 생산은 사전 - 2024 작동하지 않는 단위 비용에서 arithmetic feasible을 만듭니다.
실제로 반환을 감소 샷 유형
가장 믿을 수 있는 수익을 줄이는 4가지 유형의 총격사양. 먼저 몸 유형이 깔린 ON-model 샷은 스스로 맵 할 수 있습니다. 크기에 관계없이 단일 모델은 다른 모든 사람에게 적합한 이야기를 숨깁니다. 둘째, 직물 꼬리 샷은 직물, 무게, 가까운 범위에 헛간을 보여줍니다. 세 번째, 운동 또는 라이프 스타일 샷 모션 또는 실제 환경에서 의류를 보여줍니다. 4, 동일한 모형에 뒤 및 측 각 그래서 shopper는 둥근에 있는 silhouette를 읽을 수 있습니다.
이 샷 유형의 각각은 사진 작가, 모델, 다시 터치 시간 및 영웅 제품에 대한 전체 세트 viable 만 만든 per-image 비용. 안정적인 모델 정체성을 갖춘 AI 카탈로그 생산은 SKU당 전체 세트를 가능하게 합니다. 대부분의 상점에서 반환 비율 신호는 순간을 이동합니다 carousel는 몸에 있는 shopper가 스스로 볼 수 있는 4개의 탄에서 갑니다.
모형 다양성과 반환 비율 신호
대부분의 패션 매장에 가장 큰 반품 레버는 한 몸에 동일한 의류를 보여줍니다. 단일 모델은 신체 만 제공; 모든 다른 몸은 상상을 뛰어넘고 상상력이 잘못되었을 때 반환을 종료합니다. AI 카탈로그 생산은 크기와 몸 inclusivity를 대중적인 대화점 보다는 오히려 조작상 현실 만듭니다. Apiway의 White Studio 그리고 회사연혁 두 브랜드 모두 다시 재배하지 않고 여러 신체 유형에 동일한 SKU를 발송합니다.
특정 데이터는 브랜드 가드 리턴 비율이 밀접하게 있기 때문에 공개적으로 공유하기 어렵지만 AI 이미지의 크기와 신체 포함이 1 분기에 대한 크기 관련 반품에 대한 저렴한 드롭입니다. 기계장치는 mundane입니다: shopper는 몸이 그들의 같이, 주문한 적당한 크기 같이, 의복을 지켰습니다.
색깔 불빛과 점화
두 번째로 큰 반환 드라이버는 사진과 의류 사이의 색상 잡기입니다. 자연적인 빛이 아닙니다, 그리고 shopper의 거실 빛이 자연에 가까이에 있는 스튜디오 점화 flatters 직물. 스튜디오에서 1 샷을 발송하고 천연 필링 환경 이미지로 한 샷은 색상 관련 수익을 감소시킵니다. 스튜디오 샷은 카탈로그 엄지나일을 제공합니다. 라이프 스타일 샷은 색상의 검증을 제공합니다.
Apiway의 제작자 마켓 라이프 스타일 접근은 야외 촬영을 예약하지 않고이 이야기의 자연 조명 측면을 제공합니다. 의류는 실제 환경에서 실제 사진에 렌더링, 실제 주변 조명. 색의 상부는 색상이 점퍼가 패키지가 도착하면 볼 수 있습니다.
직물과 짜임새 세부사항 탄
대부분의 패션 카탈로그는 직물 세부 샷을 발송합니다. PDP는 몇 피트에서 모델에 의류를 표시하고 직물, 무게, 또는 질감에 충분히 가까운 줌을 결코 줌. Shoppers는 상상력과 격차를 채우고 종종 잘못. 이 치료는 해상도의 샵퍼에서 실제 재료를 보여주는 SKU 당 단일 마감 범위 원단 샷을 읽을 수 있습니다. AI 카탈로그 도구는 입력 플랫레이가 날카로운 때이 범주를 정리합니다. 스튜디오 요금에 비난 한 단위 - 가장 장벽.
크기 및 적합 차트 : 보충, 대체하지
상세한 크기 도표 및 모형 고도 주 도움. 그들은 시각적 적합 이미지에 대 한 대체 하지 않습니다.. 크기 차트를 이미 사용하는 구매자는 그것을 읽는 의도가 있습니다. 훨씬 더 큰 코호트는 혼자 사진에 그것을 건너고 결정합니다. Fit charts는 마진에서 반환을 감소시킵니다. 여러 신체 유형의 시각적 인 적합 이미지는 중앙에 감소합니다.
수익률을 측정하는 방법
높은 수익률과 대표 SKU 혼합으로 단일 범주를 선택합니다. 새로운 AI 이미지 캐러셀을 배송 - 멀티 바디 투 모델, 라이프 스타일, 패브릭 세부 - SKU 반에 대한 다른 절반을 기존 이미지에 남겨. 2개의 코호트를 통해 30일의 수익률을 비교합니다. 반환이 느린 신호이기 때문에 적어도 60 일 동안 시험을 실행하십시오.
대부분의 패션 브랜드는 최고의 단 하나 개입으로 멀티 바디 모델 샷 변경을 볼 수 있으며 라이프 스타일과 직물 세부적인 합성이 있습니다. 일반적인 패션 매장의 모든 개입을 통해 결합 된 반품 비율은 일반적으로 첫 시즌 내에서 카탈로그 생산 비용을 지불합니다.
시작하기
카탈로그에서 가장 높은 수익률을 확인. 계정 만들기 Apiway 계정 그리고 그 SKUs에 새로운 캐러멜을 먼저 실행합니다. 제품 정보 White Studio 두 개 또는 세 개의 몸 유형으로, 고령자 Mannequin 카탈로그 엄지나일, 및 회사연혁 생활 속의 샷을 위한 카탈로그의 나머지에 사기 전에 60 일 반환 비율을 측정하십시오.
관련 읽기
제품 정보 단일 AI 모델에 전체 컬렉션을 촬영하는 가이드, 우리의 자신의 모델 사진을 업로드에 대한 가이드, 그리고 전체 Apiway 블로그 더 많은 카탈로그 제작 전략을 위해.