フィットリターンループ

「このスタイルは小さめに作られています — 実際の顧客のフィットレポートからサイズアップされました。」理由が分かります。

使い方

顧客またはブランドが注文を理由を付けて返品とマークします。試着フィットのフィードバック（小さい/ぴったり/大きい）。30日間保持された注文はサイズがぴったりとカウントされます。

3回の観測後SKUごと、10回の観測後ブランドごとに、1つのレポートでサイズが大きく変動しないようにゼロに向かって縮小されます。すべての返品と毎晩再計算されます。

フィットエンジンはサイズ調整前にバイアスをボディに追加します。顧客には、スタイルが小さいか大きいか、およびそのように言っているレポートの数が伝えられます。ブランド分析では、SKUごとの判断が表示されます。

実際の出力 · サンプルデータ

前：Mサイズ

「小さめだった」レポート4件後：Lサイズ

同じ体、同じサイズチャート。サンプルスリップドレスに関する4件の実際のフィットレポートにより、学習されたバイアスが+0.9cmに移動し、推奨サイズが1つ上がった。架空のモデルとブランド。

インタラクティブデモ

フィットエンジン · サンプルチャート

bust · 90 cmwaist · 70 cmhip · 96 cm生地の伸縮性 · 0%

あなたのサイズL次点 M

bust · true to size +7 cmwaist · relaxed +9 cmhip · true to size +8 cm裾 · 足首より上身長170cmの場合

ストレッチによって快適なネガティブイーズが広がる — ジャージの場合、ぴったりフィットが意図されたフィットです。これはサンプルチャートであり、実際のブランドではありません。

技術仕様