Contour · Previsione della vestibilità basata su IA per l'e-commerce di moda

Lo stesso corpo richiede una taglia 29 su un paio di jeans e una 28 su un modello identico. Una tabella taglie non percepisce la differenza. Abbiamo creato il motore capace di farlo.

Name: Contour
Author: Veriprajna

Il vostro problema di resi è un problema di vestibilità, e la vestibilità è un problema di fisica. Per un dato corpo (misure, nessuna foto) e un capo d'abbigliamento (meccanica dei tessuti più dimensioni del capo finito), Contour calcola la deformazione circonferenziale in ogni zona rispetto al limite di allungamento di quel tessuto, quindi raccomanda una taglia con un grado di confidenza oppure si astiene onestamente quando nessuna taglia risulta adatta. Gli agenti consigliano, il codice decide.

+40 p.p.

Incremento di accuratezza rispetto al metodo tradizionale basato solo sulla tabella del girovita: 100 percento contro 60 percento

Golden set sintetico etichettato di 105 coppie

67.6%

Delle coppie a cui è stata assegnata una singola taglia con elevata confidenza, evitando all'acquirente di ordinarne due per prova (bracketing)

Stesso golden set di 105 coppie, confidenza pari ad almeno 0.80

39 su 105

Conflitti di vestibilità che la tabella della vita avrebbe generato, intercettati prima dell'acquisto

Stesso golden set di 105 coppie

Una demo eseguibile del meccanismo su una coorte sintetica di 15 acquirenti e un catalogo di 8 capi. Il motore deterministico di deformazione e il benchmark funzionano completamente offline senza alcuna chiave API; gli agenti opzionali sono l'unica parte che può utilizzare un modello.

Quattro numeri che pretendono di descrivere un corpo che non hanno mai misurato in relazione al tessuto

I resi nell'abbigliamento sono dominati dalla vestibilità, e la causa principale è meccanica, non estetica.

Tra il 53 e il 67 percento dei resi di abbigliamento è legato alla vestibilità, e circa il 63 percento degli acquirenti ricorre al bracketing, ordinando due taglie per restituirne una (ricerca Veriprajna WP34, 2026, basata su fonti di settore). Il corriere si fa carico della logistica inversa, e i jeans registrano tra i tassi di reso più elevati dell'abbigliamento proprio a causa della meccanica di elasticità, altezza del cavallo e girovita.

La causa principale è semplice da esporre. Una tabella taglie fornisce quattro numeri unidimensionali per descrivere un corpo tridimensionale, senza avere alcuna nozione se il tessuto sia un denim raw selvedge a elasticità zero o un ponte bielastico (4-way). Di conseguenza, la stessa misura del girovita porta lo stesso acquirente alla taglia sbagliata su un denim rigido e alla taglia corretta su uno elasticizzato, e la tabella non è in grado di distinguere i due capi. Il bracketing è la risposta razionale dell'acquirente a uno strumento che non può percepire il tessuto.

Il riflesso del settore è stato quello di tentare di risolvere i resi con immagini migliori. Un camerino virtuale generativo fa apparire il capo perfetto sul corpo, ma un'immagine non può rivelare se la coscia supererà il limite di allungamento di quel denim quando l'acquirente si siede. La vestibilità di una taglia è un dato puramente meccanico: la deformazione circonferenziale in ciascuna zona corporea rispetto al limite elastico di quel tessuto. È la grandezza che una tabella tralascia e che un rendering non ha mai posseduto, ed è esattamente ciò che calcola Contour.

Un team di agenti tipizzati normalizza i testi; un motore deterministico decide la taglia

Un'unica pipeline, mostrata una fase alla volta. La decisione portante risiede in puro codice Python sottoposto a unit test, mai in un modello.

Per un dato corpo e un capo, la pipeline viene eseguita in sequenza: un FabricMechanicsAgent estrae una specifica strutturata dal testo del venditore, un FabricMechanicsCritic la verifica con approccio avversariale e può bloccarla, il motore di deformazione decide la taglia in puro codice, un policy gate seleziona la taglia adatta o si astiene, e un FitNoteAgent formula il risultato. Ogni valore numerico che determina una raccomandazione viene calcolato prima che qualsiasi modello linguistico tocchi il testo.

testo del prodotto + misure corporee → FabricMechanicsAgent (estrazione) → FabricMechanicsCritic (verifica, può bloccare) → motore di deformazione (decisione, puro codice) → policy gate (scelta taglia adatta, altrimenti astensione) → FitNoteAgent (formulazione) → ricevuta di audit (JSON) + endpoint /api/fit

Il nucleo di affidabilità deterministico

La componente esterna a qualsiasi modello linguistico. Per ciascuna taglia candidata, il motore di deformazione calcola la deformazione di zona come circonferenza corporea meno circonferenza del capo finito diviso tale circonferenza del capo finito, quindi confronta ogni zona con il limite elastico del tessuto e con una fascia di comfort zonale. Il policy gate seleziona la taglia con il minimo regret zonale complessivo, e si astiene quando nessuna taglia soddisfa ogni zona entro i limiti di comfort. Questa è la decisione strutturale determinante: risiede interamente in puro Python ed è vincolata nelle sue leggi fisiche da 8 unit test, affinché l'affidabilità non dipenda dal modello.

Gli agenti, circoscritti alla sola consulenza

Al di sopra del nucleo deterministico, un team tipizzato legge e comunica. Il FabricMechanicsAgent trasforma testi di prodotto eterogenei (titolo, composizione delle fibre, peso e armatura) in una specifica strutturata del tessuto completa di classe di elasticità, limite di deformazione elastica e frasi sorgente a supporto di ciascun parametro. Il FabricMechanicsCritic verifica tale specifica rispetto ai vincoli della fisica e blocca eventuali contraddizioni. Il FitNoteAgent formula il risultato calcolato. I moduli di consulenza possono essere scambiati tra diversi provider e sono impostati in modo predefinito su claude-opus-4-8; in assenza di chiave API, l'estrazione delle caratteristiche del tessuto ricorre a una specifica salvata in cache mentre il motore deterministico continua a operare in tempo reale, consentendo alla demo di registrare interamente offline. Gli agenti consigliano, il codice decide.

Il team di tre agenti e a chi spetta la decisione finale

Fase	Cosa fa	Base operativa
FabricMechanicsAgent	Legge il testo di prodotto del venditore trasformandolo in una specifica strutturata del tessuto con classe di elasticità, limite di deformazione elastica, peso e frasi di origine.	LLM, tipizzato
FabricMechanicsCritic	Verifica la specifica rispetto ai vincoli della fisica e blocca le contraddizioni, indirizzando il caso alla revisione umana senza alcuna raccomandazione.	LLM più regole deterministiche
Motore di deformazione	Calcola la deformazione circonferenziale per zona rispetto al limite elastico del tessuto per ogni taglia candidata.	puro codice, decide
Policy gate	Seleziona la taglia con il minor regret complessivo per zona, oppure si astiene quando nessuna taglia soddisfa ogni zona.	puro codice, si astiene
FitNoteAgent	Formula il risultato calcolato, ad esempio «aderente sui fianchi, morbido sulla coscia». Non calcola mai i valori numerici.	LLM, descrittivo
Ricevuta di audit e API	Genera una ricevuta JSON riproducibile e rende disponibile lo stesso risultato su /api/fit per un agente d'acquisto basato su IA.	output deterministico

Il valore duraturo risiede nella fisica unita alla ricevuta di audit, non in un modello che indovina meglio le taglie. Persino un modello linguistico perfetto necessita comunque della meccanica dei tessuti, della geometria corporea, del calcolo della deformazione per zona, della politica di astensione e di una ricevuta riproducibile. Quell'infrastruttura costituisce il prodotto; l'LLM è semplicemente un consulente intercambiabile al suo interno, ed è per questo che tale approccio non diventa obsoleto con l'avanzare dei modelli.

Cinque momenti, sullo schermo

Ogni acquirente e capo di abbigliamento è sintetico: una coorte di 15 corpi e un catalogo di 8 capi, con nomi fittizi. Ciascun numero mostrato a schermo viene generato dal motore a runtime, non è codificato in modo statico.

Il punto chiave: il raw selvedge assegna a Riley una 29, non la 28 indicata dalla tabella

Per Riley con i jeans Ironside 14oz Raw Selvedge Straight, il sistema restituisce una taglia consigliata 29 con una confidenza del 95 percento, comoda in ogni zona. Una tabella basata solo sul girovita indicherebbe 28 e sbaglierebbe: con la 28 la coscia supera il limite di allungamento di questo denim a elasticità zero. Le barre di deformazione per zona lo rendono evidente, evidenziate in verde dove ogni zona rientra nella fascia di comfort del tessuto. La tabella non percepisce il tessuto, tralasciando così l'unica variabile determinante per la taglia.

Contour determina per Riley sui jeans Ironside raw selvedge la taglia 29 con il 95 percento di confidenza, con l'indicazione che una tabella basata solo sulla vita indicherebbe la taglia 28 risultando errata, e barre di deformazione per vita, fianchi, coscia e cavallo tutte contrassegnate come confortevoli. — Riley su raw selvedge: taglia 29 con il 95 percento di confidenza, con la taglia 28 della tabella del solo girovita barrata in quanto errata.

Stesso corpo, tessuto diverso, diversa taglia corretta

Passando lo stesso identico acquirente ai jeans Driftwood Stretch Slim, visivamente simili, la taglia corretta scende a 28 con il 90 percento di confidenza, perfetta in ogni zona. In questo caso anche la tabella basata solo sul girovita indica casualmente 28, poiché l'elasticità di questo tessuto asseconda la coscia che il raw selvedge costringeva. Questa è l'intera tesi sintetizzata: 29 su un paio di jeans e 28 su un modello esteticamente identico, sullo stesso corpo, perché il motore calcola l'interazione tra il limite di elasticità del singolo tessuto e quel corpo specifico.

Lo stesso acquirente Riley sui jeans Driftwood Stretch Slim con una taglia consigliata 28 al 90 percento di confidenza, con l'indicazione che anche la tabella della sola vita indica 28 in questo caso poiché il denim elasticizzato compensa le altre zone. — Lo stesso corpo su denim elasticizzato: taglia 28. La taglia corretta è cambiata con il tessuto, non con l'acquirente.

Quando nessuna taglia è adatta, si astiene anziché tirare a indovinare

L'acquirente Jordan sui jeans Ironside raw selvedge genera un reale conflitto di vestibilità: le taglie piccole risultano strette sulla coscia, quelle più grandi risultano larghe in vita, e su questo tessuto a elasticità zero nessuna taglia soddisfa ogni zona. Contour restituisce una sincera astensione con una confidenza del 58 percento, raccomanda la taglia meno problematica e suggerisce all'acquirente di ordinare due taglie per prova (bracketing) o di consultare uno stylist. La tabella basata solo sul girovita, al contrario, indicherebbe con sicurezza la 28. Sull'intero golden set etichettato, il motore si astiene su 33 coppie su 105 invece di tirare a indovinare.

Contour si astiene su Jordan e i jeans Ironside raw selvedge al 58 percento di confidenza, mostrando un banner di astensione trasparente che segnala un conflitto di vestibilità effettivo con vita e fianchi larghi e coscia aderente, raccomandando la taglia meno sfavorevole 31 e suggerendo il bracketing o la consulenza di uno stylist. — La fase di astensione: un autentico conflitto di vestibilità con il 58 percento di confidenza, reindirizzato all'ordine di prova (bracketing) o a uno stylist anziché proporre una taglia arbitraria.

Un modulo di critica avversariale blocca i testi con contraddizioni fisiche

I jeans Maverick Raw Selvedge Flex presentano descrizioni del fornitore fisicamente contraddittorie: denim raw selvedge 100 percento cotone con elasticità 4-way (bielastico). Il FabricMechanicsCritic rifiuta l'inferenza: il raw selvedge e l'elastan sono meccanicamente incompatibili, un tessuto rigido a navetta non può essere bielastico. Non viene emessa alcuna raccomandazione di taglia e l'articolo viene inoltrato alla revisione umana. Questo comportamento riflette l'onestà del sistema, non una metrica di punteggio, e tale capo è deliberatamente escluso dal golden set valutato; è presente per illustrare il blocco.

Il modulo di critica che blocca i jeans Maverick Raw Selvedge Flex, con un pannello rosso di revisione umana con la dicitura: inferenza sul tessuto rifiutata perché raw selvedge ed elastan sono meccanicamente incompatibili, un tessuto a navetta rigido non può essere bielastico (4-way stretch), pertanto non viene emessa alcuna raccomandazione di taglia. — Le descrizioni contraddittorie (raw selvedge con elasticità 4-way) vengono rifiutate e indirizzate alla revisione umana senza emettere raccomandazioni.

Il benchmark e il dato principale da evidenziare

Sul golden set sintetico etichettato di 105 coppie, 15 corpi confrontati con 7 capi valutati, Contour raggiunge il 100 percento rispetto a una baseline basata solo sul girovita del 60 percento, con un incremento di 40 punti percentuali, 39 conflitti intercettati e il 67.6 percento delle coppie associate a una singola taglia ad alta confidenza. È fondamentale precisare sempre il perimetro: le etichette del golden set impiegano gli stessi parametri misurabili di elasticità del tessuto utilizzati dal motore, per cui il 100 percento è una proprietà di questo set strutturato, non una garanzia universale nel mondo reale. Il dato solido e indipendente è l'incremento di oltre 40 punti rispetto al metodo consolidato, e risulta massimo sui tessuti rigidi: raw selvedge 100 contro 33, chino rigido 100 contro 40, abiti in lana 100 contro 53, raso strutturato 100 contro 60, denim elasticizzato 100 contro 53, maglia ponte 100 contro 87, maglia a coste 100 contro 93. Nelle maglie a elasticità estrema il tessuto compensa quasi ogni imperfezione, consentendo alla semplice corrispondenza della vita di colmare quasi il divario.

La visualizzazione del benchmark di Contour mostra un'accuratezza del motore del 100 percento, una baseline sulla sola vita del 60 percento, un incremento di accuratezza di oltre 40 punti percentuali, 105 vestibilità valutate, 39 conflitti rilevati e il 67.6 percento con taglia singola, con una tabella per acquirente sui jeans raw selvedge che contrassegna il motore come corretto e la tabella della sola vita come errata nei casi di astensione. — L'incremento di +40 punti sul golden set etichettato di 105 coppie, con il vantaggio del motore concentrato nel denim rigido e nei capi sartoriali.

Una ricevuta riproducibile e il payload utilizzato da un agente IA

Ogni raccomandazione genera una ricevuta di audit in formato JSON: la specifica estratta del tessuto con le esatte frasi sorgente che hanno determinato ciascun parametro, il verdetto del modulo critico, la matrice completa di deformazione per taglia e la decisione con il rispettivo livello di confidenza. Il medesimo risultato è erogato su /api/fit come payload leggibile da macchina per gli agenti d'acquisto basati su IA, indicando la taglia consigliata, la confidenza, il flag di astensione, l'array di vestibilità per zona e un ID di audit. Con l'evoluzione del commercio verso agenti che effettuano transazioni per nostro conto, il segnale di dimensionamento elaborato deve essere corredato da un punteggio di confidenza e verificabile: un report analitico anziché una semplice immagine.

La ricevuta di audit di Contour in formato JSON mostra la specifica del tessuto con classe raw selvedge denim, elasticità 1 percento, limite di deformazione elastica 0.02, confidenza di estrazione 0.95, le frasi d'origine 14oz raw selvedge denim, 100 percent cotton, rigid non-stretch, il verdetto del modulo critico e la matrice di deformazione per taglia. — La ricevuta di audit: frasi di provenienza del tessuto, verdetto del critico e matrice completa di deformazione per taglia alla base della decisione.

La risposta leggibile da macchina dell'API per agenti Contour mostra recommended_size 29, confidence 0.95, abstain false, il blocco del tessuto estratto e un array per_zone_fit con deformazione e stato di comfort per vita, fianchi e coscia. — Il payload di /api/fit: taglia consigliata, confidenza, flag di astensione e vestibilità per zona, interamente tracciabili tramite un ID di audit.

Dove si colloca Contour e dove no

È il livello di intelligenza per la vestibilità, la fisica e la politica di trasparenza, non un'immagine più accattivante o un sistema per indovinare meglio.

Aspetto considerato	Tabella taglie o camerino virtuale	Contour
Limite di allungamento del tessuto	Invisibile; gli stessi numeri per tessuti rigidi ed elastici	Calcolato per zona rispetto al limite elastico di ciascun tessuto
Stesso corpo, due jeans simili	Un'unica taglia per entrambi, spesso errata su quello rigido	29 nel raw selvedge, 28 nel denim elasticizzato, entrambe corrette
Quando nessuna taglia è adatta	Indica comunque una taglia con sicurezza	Si astiene e raccomanda il bracketing o la consulenza di uno stylist
Descrizioni del fornitore contraddittorie	Accettate senza verifica	Bloccate da una critica avversariale, inoltrate a revisione umana
Chi decide la taglia	Una tabella di corrispondenza o un modello non verificato	Un motore di deformazione deterministico con unit test, non un LLM
Cosa legge un agente di shopping IA	Un'immagine o nessun dato leggibile da macchina	Un payload /api/fit con punteggio di confidenza, gestione dell'astensione e ID di audit

Cosa non fa questa demo

Non promette una vestibilità perfetta. Il 100 percento è ottenuto su un golden set sintetico fisso ed etichettato di 105 coppie i cui parametri condividono le medesime metriche di elasticità misurabili del motore, pertanto non costituisce una garanzia di accuratezza universale. Il dato solido è l'incremento di oltre 40 punti rispetto al metodo basato sulla sola vita.
Gli acquirenti, i corpi, i capi di abbigliamento, le descrizioni dei prodotti e le misure sono sintetici. La coorte di 15 corpi, il catalogo di 8 capi e i nomi quali Riley, Jordan, Ironside, Driftwood e Maverick sono di fantasia.
Si tratta di un modello analitico di deformazione ad ordine ridotto, non di una simulazione tessile FEA completa. Ci integriamo con strumenti FEA come CLO3D, Browzwear o Style3D al Livello 3; non li ricreiamo all'interno di questa soluzione.
Non ricostruisce il corpo a partire da una foto. L'acquisizione delle misure da foto su dispositivo è predisposta come mock e la demo accetta direttamente le misure, che rappresentano anche la reale interfaccia a tutela della privacy.
Non sono presenti integrazioni retail attive. I connettori per Shopify, CLO-SET e Browzwear sono interfacce adattatrici documentate su strutture simulate (mock), non connessioni live.
Non è un camerino virtuale generativo. L'intero presupposto fondamentale è che immagini gradevoli non costituiscono dati di vestibilità.
L'astensione e il modulo critico sono presentati come comportamenti di trasparenza, non commercializzati come una percentuale quantificata di errori intercettati.
Non vi sono clienti reali, marchi, implementazioni operative, testimonianze, loghi o ritorni sull'investimento dichiarati. La decisione cardine è in Python deterministico con 8 unit test, e i moduli di consulenza basati su LLM sono intercambiabili ed escludibili, con claude-opus-4-8 come impostazione predefinita.

Domande frequenti degli acquirenti aziendali

Pubblichiamo già una tabella taglie e abbiamo aggiunto un camerino virtuale. Perché continuiamo ad avere resi per vestibilità?

Perché nessuno dei due strumenti è in grado di valutare il tessuto. Una tabella taglie fornisce quattro numeri 1D per descrivere un corpo 3D, ignorando completamente se il denim sia un raw selvedge a elasticità zero o un ponte bielastico (4-way). Un'immagine generativa di prova fa apparire il capo perfetto sul corpo, ma non fornisce alcuna indicazione sul fatto che la coscia possa superare il limite elastico del tessuto quando la persona si siede. La vestibilità è una realtà meccanica: la deformazione circonferenziale in ogni zona rispetto al limite di elasticità del tessuto, ed è esattamente ciò che una tabella e un rendering accattivante omettono. Contour la calcola direttamente, motivo per cui lo stesso corpo può richiedere correttamente una 29 nel raw selvedge e una 28 nel denim elasticizzato.

Si tratta di un camerino virtuale che mostra i vestiti indossati su un corpo?

No. È l'opposto della nostra tesi. Un camerino virtuale può mostrare i jeans sul corpo senza avere alcuna idea se calzeranno realmente, perché pixel gradevoli non rappresentano dati di vestibilità. Contour riceve le misure e restituisce una taglia, un livello di confidenza e note di vestibilità per zona calcolate a partire dalla meccanica del tessuto. Si tratta di un report, non di un'immagine, ed è proprio questo a renderlo un dato utilizzabile da un agente di acquisto IA durante il checkout.

Dichiarate il 100 percento sul vostro benchmark. Il sistema è davvero sempre infallibile?

No, e non sosteniamo questo. Il 100 percento è ottenuto su un golden set sintetico fisso ed etichettato di 105 coppie i cui parametri utilizzano le medesime metriche di elasticità del tessuto impiegate dal motore; tale set non costituisce quindi un oracolo del tutto indipendente e il 100 percento è una proprietà intrinseca di questo set costruito, non una garanzia di accuratezza universale. Il dato su cui focalizzarsi è l'incremento rispetto al reale metodo incumbent (la corrispondenza della tabella basata sulla sola vita) sulle medesime etichette: Contour lo supera di 40 punti percentuali, 100 percento contro 60 percento, con un vantaggio concentrato nel denim rigido e nella sartoria, dove la vestibilità è più complessa. Il 100 percento va inteso come un massimale interno su un set etichettato, mai come una promessa di vestibilità perfetta in contesti aperti.

Richiede una foto o una scansione corporea dell'acquirente?

No. Contour mette la privacy al primo posto: inserimento di misure, nessuna foto. La demo accetta direttamente le misure in centimetri e le confronta con la meccanica del tessuto del capo, rispecchiando l'effettiva interfaccia a tutela della privacy che verrebbe distribuita. L'estrazione delle misure da foto su dispositivo è predisposta come mock in questa demo, non implementata, per cui nulla qui dipende dalla ricostruzione corporea monoculare.

Si connette già oggi a Shopify o ai nostri sistemi PLM, CLO3D o Browzwear?

Non in questa demo. I connettori per Shopify, CLO-SET e Browzwear sono interfacce adattatrici documentate su ambienti di test simulati (mock), non integrazioni live. Acquirenti, capi, testi dei prodotti e misure sono dati di test sintetici, non cataloghi reali. Per essere precisi sul perimetro, si tratta di un modello analitico di deformazione a ordine ridotto (la fisica di Livello 1 e Livello 2 descritta nella pagina), non di una simulazione tessile FEA completa; ci integriamo con strumenti FEA come CLO3D o Browzwear al Livello 3, non li ricreiamo.

Un'IA seleziona la taglia da cui dipende il mio checkout. Perché dovrei fidarmi?

Perché la decisione determinante non viene presa da un LLM. La taglia e l'astensione sono calcolate in puro codice Python coperto da unit test: per ciascuna taglia candidata il motore calcola la deformazione circonferenziale in ogni zona rispetto al limite elastico del tessuto, e 8 unit test ne vincolano le leggi fisiche. Il modello linguistico si limita a interpretare i testi eterogenei del fornitore in una specifica strutturata del tessuto e a redigere la nota finale; non calcola mai i numeri né la decisione. Gli agenti consigliano, il codice decide: è questa la caratteristica che rende sicuro esporre il sistema come API integrabile nel checkout.

Cosa fa il sistema quando non è sicuro?

Si astiene anziché tirare a indovinare. Quando nessuna singola taglia soddisfa ogni zona entro i limiti di comfort — su un tessuto a elasticità zero in cui le taglie piccole stringono sulla coscia e quelle più grandi risultano larghe in vita —, il policy gate raccomanda la taglia meno sfavorevole e segnala di ricorrere al bracketing o di consultare uno stylist, anziché stampare con certezza una taglia errata come farebbe la tabella. Sull'intero golden set etichettato di 105 coppie, il motore si astiene in 33 casi su 105. Un ulteriore comportamento di trasparenza, il modulo critico avversariale, blocca le descrizioni dei fornitori fisicamente contraddittorie (come raw selvedge con elasticità 4-way) e le inoltra alla revisione umana senza emettere alcuna raccomandazione.

Ricerca tecnica

La ricerca alla base di questa demo: l'architettura, la progettazione della verifica e il blueprint enterprise.

Soluzione completa

Esplora la soluzione AI Fit Prediction for Fashion E-Commerce →

Trasforma il problema dei resi in un problema di vestibilità computabile

La fisica che interpreta il tessuto e la disciplina di astenersi quando nessuna taglia è adatta.

Se i vostri team di e-commerce, resi o ingegneria stanno valutando come offrire agli acquirenti, e agli agenti IA che presto faranno acquisti per loro, un segnale di vestibilità affidabile, saremmo lieti di confrontarci con voi. La sfida riguarda l'intero settore, e così sarà per le soluzioni.

Valutazione di vestibilità e resi

✓ Mappatura delle aree in cui resi per vestibilità e bracketing si concentrano nel vostro catalogo
✓ Modellazione della meccanica dei tessuti e delle fasce di comfort per zona per le vostre vestibilità
✓ Progettazione dell'interfaccia di misurazione orientata alla privacy, senza necessità di foto
✓ Definizione delle politiche di astensione condivise dai vostri team di merchandising e CX

Sviluppa con noi

✓ Un motore di deformazione deterministico e testato tramite unit test, esterno a qualsiasi modello
✓ Un team di agenti tipizzati con modulo critico avversariale in grado di bloccare descrizioni errate
✓ Un endpoint /api/fit con punteggi di confidenza e ricevute di audit riproducibili
✓ Interfacce adattatrici per Shopify, CLO-SET, Browzwear e per il vostro PLM

Contattaci su WhatsApp Invia un'email al nostro team