Contour · AI-pasvormvoorspelling voor mode-e-commerce

Hetzelfde lichaam heeft maat 29 in de ene jeans en maat 28 in een visueel identieke jeans. Een maattabel voelt het verschil niet. Wij bouwden de engine die dat wel kan.

Name: Contour
Author: Veriprajna

Uw retourprobleem is een pasvormprobleem, en pasvorm is een kwestie van fysica. Voor een gegeven lichaam (lichaamsmaten, geen foto) en een kledingstuk (stofmechanica plus afgewerkte afmetingen) berekent Contour de omtrekrek in elke zone ten opzichte van de rekgrens van die stof. Vervolgens beveelt het met betrouwbaarheid een maat aan, of onthoudt het zich eerlijk wanneer geen enkele maat zuiver past. Agenten adviseren, code beslist.

+40 procentpunt

Nauwkeurigheidswinst ten opzichte van de traditionele maattabel op basis van alleen de taille, 100 procent tegenover 60 procent

Gelabelde synthetische gouden set van 105 paren

67.6%

Van de paren kreeg een enkele maat met hoge betrouwbaarheid, zodat de shopper niet twee maten hoeft te bestellen (bracketing)

Dezelfde gouden set van 105 paren, betrouwbaarheid van minimaal 0.80

39 van de 105

Pasvormconflicten die de taille-maattabel zou hebben verzonden, onderschept vóór aankoop

Dezelfde gouden set van 105 paren

Een uitvoerbare demo van het mechanisme op een synthetisch cohort van 15 shoppers en een catalogus van 8 kledingstukken. De deterministische rek-engine en de benchmark draaien volledig offline zonder API-sleutel; de optionele agenten zijn het enige onderdeel dat een model kan gebruiken.

Vier getallen die beweren een lichaam te beschrijven dat ze nooit op stofeigenschappen hebben gemeten

Kledingretouren worden gedomineerd door pasvorm, en de grondoorzaak is mechanisch, niet cosmetisch.

Tussen 53 en 67 procent van de kledingretouren is pasvormgerelateerd, en ongeveer 63 procent van de shoppers doet aan bracketing: ze bestellen twee maten om er één terug te sturen (Veriprajna WP34-onderzoek, 2026, gebaseerd op sectorbronnen). De vervoerder draagt de kosten van de retourlogistiek, en jeans vertonen een van de hoogste retourpercentages in kleding, juist vanwege de mechanica van rek, zithoogte en taille.

De grondoorzaak is eenvoudig te formuleren: een maattabel geeft vier 1D-getallen om een 3D-lichaam te beschrijven, en heeft geen flauw idee of de stof rekvrij raw selvedge-denim is of 4-way ponte. Daardoor leidt dezelfde tailleomtrek dezelfde shopper naar de verkeerde maat bij een stugge denim en naar de juiste maat bij een stretch-denim, en de tabel kan deze twee kledingstukken niet van elkaar onderscheiden. Bracketing is de rationele reactie van de consument op een instrument dat geen stof kan zien.

De reflex van de sector was om retouren op te lossen met mooiere plaatjes. Een generatieve virtuele paspop laat het kledingstuk mooi vallen op een lichaam, maar een afbeelding kan u niet vertellen of het bovenbeen de rekgrens van die denim overschrijdt wanneer de shopper gaat zitten. Of een maat past is een mechanisch feit: de omtrekrek in elke lichaamszone ten opzichte van de elasticiteitsgrens van die stof. Dat is de grootheid die een maattabel negeert en een render nooit heeft gehad, en het is precies wat Contour berekent.

Een getyped team van agenten normaliseert de producttekst; een deterministische engine bepaalt de maat

Eén pipeline, fase voor fase getoond. De dragende beslissing leeft in zuivere, unit-geteste Python-code, nooit in een model.

Voor een lichaam en een kledingstuk draait de pipeline op volgorde: een FabricMechanicsAgent extraheert een gestructureerde specificatie uit de leverancierstekst, een FabricMechanicsCritic verifieert deze en kan blokkeren, de rek-engine bepaalt de maat in pure code, een policy-gate kiest de zuivere maat of onthoudt zich, en een FitNoteAgent verwoordt het resultaat. Elk getal dat een aanbeveling bepaalt, wordt berekend voordat enig taalmodel de formulering aanraakt.

producttekst + lichaamsmaten → FabricMechanicsAgent (extraheren) → FabricMechanicsCritic (verifiëren, kan blokkeren) → rek-engine (beslist, pure code) → policy-gate (kies zuivere maat, anders onthouden) → FitNoteAgent (verwoorden) → auditbewijs (JSON) + /api/fit-eindpunt

De deterministische vertrouwenskern

Het deel buiten elk taalmodel. Voor elke kandidaat-maat berekent de rek-engine de zonerek als de lichaamsomtrek minus de afgewerkte omtrek van het kledingstuk gedeeld door die afgewerkte omtrek, en vergelijkt vervolgens elke zone met de elasticiteitsgrens van de stof en een comfortband per zone. De policy-gate kiest de maat met de laagste totale spijt (regret) per zone, en onthoudt zich wanneer geen enkele maat elke zone binnen het comfortbereik brengt. Dit is de dragende beslissing, deze leeft volledig in zuivere Python, en 8 unittests borgen de fysica, zodat vertrouwen niet afhangt van het model.

De agenten, begrensd tot advies

Bovenop de kern leest en communiceert een getyped team. De FabricMechanicsAgent zet rommelige productteksten – de titel, vezelsamenstelling, gramsgewicht en constructie – om in een gestructureerde stofspecificatie met een rekklasse, een elastische rekgrens en de bronfrases die elke parameter onderbouwen. De FabricMechanicsCritic controleert die specificatie aan de hand van fysische randvoorwaarden en blokkeert tegenstrijdigheden. De FitNoteAgent verwoordt het berekende resultaat. De adviseurs zijn per provider uitwisselbaar en maken standaard gebruik van claude-opus-4-8; zonder API-sleutel valt de stofextractie terug op een gecachte specificatie en draait de deterministische engine nog steeds live, zodat de demo volledig offline opneemt. Agenten adviseren, code beslist.

Het team van drie agenten en wie het laatste woord heeft

Fase	Wat het doet	Basis
FabricMechanicsAgent	Leest productteksten van leveranciers om naar een gestructureerde stofspecificatie met rekklasse, elastische rekgrens, gewicht en bronfrases.	LLM, getyped
FabricMechanicsCritic	Controleert de specificatie tegen fysische randvoorwaarden en blokkeert tegenstrijdigheden, met doorverwijzing naar menselijke beoordeling zonder aanbeveling.	LLM plus deterministische regels
Rek-engine	Berekent de omtrekrek per zone ten opzichte van de elasticiteitsgrens van de stof voor elke kandidaat-maat.	pure code, beslist
Policy-gate	Kiest de maat met de laagste totale spijt per zone, of onthoudt zich wanneer geen enkele maat elke zone dekt.	pure code, onthoudt zich
FitNoteAgent	Verwoordt het berekende resultaat, bijvoorbeeld 'aansluitend bij de heup, ontspannen bij het bovenbeen'. Het berekent nooit de getallen.	LLM, cosmetisch
Auditbewijs en API	Schrijft een reproduceerbaar JSON-bewijs en levert hetzelfde resultaat op /api/fit voor een AI-shoppingagent.	deterministische uitvoer

De blijvende waarde ligt in de fysica plus het auditbewijs, niet in een model dat maten beter raadt. Zelfs een perfect taalmodel heeft nog steeds de stofmechanica, de lichaamsgeometrie, de rekberekening per zone, het onthoudingsbeleid en een reproduceerbaar bewijs nodig. Die infrastructuur is het product; het LLM is daarin één uitwisselbare adviseur. Daarom veroudert deze aanpak niet naarmate modellen verbeteren.

Vijf momenten, op het scherm

Elke shopper en elk kledingstuk is synthetisch: een cohort van 15 lichamen en een catalogus van 8 kledingstukken, met fictieve namen. Elk getal op het scherm wordt tijdens runtime door de engine gegenereerd, niet hard gecodeerd.

De ontdekking: raw selvedge plaatst Riley in een 29, niet de 28 die de tabel afdrukt

Riley op de Ironside 14oz Raw Selvedge Straight Jean levert een aanbevolen Maat 29 op met 95 procent betrouwbaarheid, comfortabel in elke zone. Een maattabel op basis van alleen de taille zou 28 zeggen, en dat zou fout zijn: bij 28 overschrijdt het bovenbeen de rekgrens van dit stugge denim zonder stretch. De rekbalken per zone maken het inzichtelijk: groen waar elke zone binnen de comfortband van de stof valt. De tabel kan de stof niet voelen, en laat dus de enige variabele vallen die de maat bepaalt.

Contour bepaalt de maat van Riley voor de Ironside raw selvedge jeans op Maat 29, 95 procent betrouwbaarheid, met de opmerking dat een tabel op basis van alleen de taille Maat 28 zou aangeven en hier fout zou zijn, en rekbalken per zone voor taille, heup, bovenbeen en binnenbeenlengte die allemaal als comfortabel zijn gemarkeerd. — Riley op raw selvedge: Maat 29 met 95 procent betrouwbaarheid, waarbij de 28 van de taille-maattabel is doorgehaald als onjuist.

Hetzelfde lichaam, andere stof, andere juiste maat

Wissel dezelfde shopper naar de Driftwood Stretch Slim Jean, een visueel vergelijkbare jeans, en de juiste maat zakt naar 28 met 90 procent betrouwbaarheid, zuiver in elke zone. Hier komt de maattabel op basis van alleen de taille toevallig ook uit op 28, omdat de stretch van deze stof het bovenbeen vergeeft dat door de raw selvedge werd afgestraft. Dat is de hele stelling in één oogopslag: 29 in de ene jeans en 28 in een lookalike, op hetzelfde lichaam, omdat de engine berekent hoe de rekgrens van elke stof aansluit op dat lichaam.

Dezelfde shopper Riley op de Driftwood Stretch Slim Jean met een aanbevolen Maat 28 bij 90 procent betrouwbaarheid, met de opmerking dat de tabel op basis van alleen de taille hier ook op 28 uitkomt omdat de stretch-denim de andere zones vergeeft. — Hetzelfde lichaam op stretch-denim: Maat 28. De juiste maat veranderde met de stof, niet met de shopper.

Wanneer geen enkele maat zuiver past, onthoudt het zich in plaats van te bluffen

De shopper Jordan op de Ironside raw selvedge jeans levert een reëel pasvormconflict op: kleine maten knellen bij het bovenbeen, grotere maten vallen te wijd bij de taille, en op deze stof zonder stretch dekt geen enkele maat elke zone. Contour geeft een eerlijke onthouding met 58 procent betrouwbaarheid, beveelt de minst slechte maat aan en adviseert de shopper om twee maten te bestellen (bracketing) of een stylist te raadplegen. De tabel op basis van alleen de taille drukt daarentegen vol zelfvertrouwen 28 af. Over de gelabelde gouden set onthoudt de engine zich bij 33 van de 105 paren in plaats van te gokken.

Contour onthoudt zich bij Jordan en de Ironside raw selvedge jeans met 58 procent betrouwbaarheid, een eerlijke onthoudingsbanner die een reëel pasvormconflict meldt waarbij taille en heup ruim vallen en het bovenbeen knelt, met het advies voor de minst slechte maat 31 en de suggestie om te bracken of een stylist te raadplegen. — Het onthoudingsmoment: een reëel pasvormconflict met 58 procent betrouwbaarheid, doorgestuurd naar bracketing of een stylist in plaats van een geblufte maat.

Een adversariële critic blokkeert fysisch tegenstrijdige productteksten

De Maverick Raw Selvedge Flex Jean bevat leverancierstekst die fysisch tegenstrijdig is: 100 procent katoen raw selvedge denim met 4-way stretch. De FabricMechanicsCritic weigert de deductie: raw selvedge en elastaan zijn mechanisch incompatibel, een stijf weefsel kan geen 4-way stretch zijn. Er wordt geen maataanbeveling afgegeven en het artikel wordt doorgestuurd naar menselijke beoordeling. Dit is integriteitsgedrag, geen gescoorde metriek, en dit kledingstuk is doelbewust uitgesloten van de gescoorde gouden set; het bestaat om de blokkade te demonstreren.

De critic die de Maverick Raw Selvedge Flex Jean blokkeert, met een rood paneel 'Menselijke beoordeling' waarop staat: stofdeductie afgewezen omdat raw selvedge en elastaan mechanisch incompatibel zijn; een stijf weefsel kan geen 4-way stretch zijn, dus geen maataanbeveling afgegeven. — Tegenstrijdige producttekst, raw selvedge met 4-way stretch, wordt geweigerd en doorgestuurd naar menselijke beoordeling zonder dat er een aanbeveling wordt gedaan.

De benchmark, en het getal om mee te openen

Op de gelabelde synthetische gouden set van 105 paren, 15 lichamen tegenover 7 beoordeelde kledingstukken, scoort Contour 100 procent tegenover een baseline van 60 procent voor alleen de taille, een winst van 40 procentpunt, waarbij 39 conflicten werden onderschept en 67.6 procent van de paren een enkele maat met hoge betrouwbaarheid kreeg. Benoem de context telkens opnieuw: de labels van de gouden set gebruiken dezelfde meetbare stofrekcijfers als de engine, waardoor de 100 procent een eigenschap is van deze geconstrueerde set, geen garantie voor de open wereld. Het duurzame, onafhankelijke getal is de winst van +40 punten ten opzichte van de huidige marktmethode, en die is het grootst bij stugge stoffen: raw selvedge 100 tegen 33, stugge chino 100 tegen 40, wollen kostuumstof 100 tegen 53, gestructureerd satijn 100 tegen 60, stretch-denim 100 tegen 53, ponte-breisel 100 tegen 87, ribbreisel 100 tegen 93. Bij breisels met extreme rek vergeeft de stof vrijwel alles, waardoor eenvoudige taille-afstemming bijna gelijkwaardig presteert.

De Contour-benchmarkweergave die een engine-nauwkeurigheid van 100 procent toont, een baseline voor alleen de taille van 60 procent, een nauwkeurigheidswinst van +40 procentpunt, 105 beoordeelde pasvormen, 39 onderschepte conflicten en 67.6 procent met één enkele maat, met een tabel per shopper voor de raw selvedge jeans waarin de engine als correct en de tabel op basis van alleen de taille als onjuist wordt gemarkeerd bij de onthoudingsgevallen. — De winst van +40 punten op de gelabelde gouden set van 105 paren, waarbij het voordeel van de engine geconcentreerd is in stugge denim en maatwerk.

Een reproduceerbaar bewijs en de payload die een AI-agent verwerkt

Elke aanbeveling schrijft een JSON-auditbewijs: de geëxtraheerde stofspecificatie met de exacte bronfrases die elke parameter aanstuurden, het oordeel van de critic, de volledige rekmatrix per maat en de beslissing met de bijbehorende betrouwbaarheid. Ditzelfde resultaat wordt geleverd op /api/fit als de machineleesbare payload die een AI-shoppingagent verwerkt, met daarin de aanbevolen maat, de betrouwbaarheid, een onthoudingsvlag, de pasvorm-array per zone en een audit-id. Nu de handel verschuift naar agenten die namens ons transacties uitvoeren, moet het maatsignaal dat zij lezen voorzien zijn van betrouwbaarheidsscores en controleerbaar zijn: een rapport in plaats van een afbeelding.

Het Contour-auditbewijs in JSON met de stofspecificatie met stofklasse raw selvedge denim, rek 1 procent, elastische rekgrens 0.02, extractiebetrouwbaarheid 0.95, de bronfrases 14oz raw selvedge denim, 100 procent katoen, stug zonder stretch, het oordeel van de critic en de rekmatrix per maat. — Het auditbewijs: herkomstfrases van de stof, het oordeel van de critic en de volledige rekmatrix per maat achter de beslissing.

De machineleesbare respons van de Contour-agent-API met daarin recommended_size 29, confidence 0.95, abstain false, het geëxtraheerde stofblok en een per_zone_fit-array met rek en comfortstatus voor taille, heup en bovenbeen. — De /api/fit-payload: aanbevolen maat, betrouwbaarheid, een onthoudingsvlag en pasvorm per zone, allemaal herleidbaar naar een audit-id.

Waar Contour zich bevindt, en waar niet

Het is de pasvorm-intelligentielaag, de fysica en het eerlijkheidsbeleid, niet een mooier plaatje of een slimmere gokker.

Aandachtspunt	Maattabel of virtuele paspop	Contour
De rekgrens van de stof	Onzichtbaar; dezelfde getallen voor stug en stretch	Berekend per zone ten opzichte van de elasticiteitsgrens van elke stof
Hetzelfde lichaam, twee vergelijkbare jeans	Eén maat voor beide, vaak fout bij de stugge uitvoering	29 in raw selvedge, 28 in stretch-denim, beide correct
Wanneer geen enkele maat zuiver past	Drukt toch vol zelfvertrouwen een maat af	Onthoudt zich en adviseert bracketing of een stylist
Tegenstrijdige leverancierstekst	Ongecontroleerd doorgelaten	Geblokkeerd door een adversariële critic, doorgestuurd naar menselijke beoordeling
Wie de maat bepaalt	Een opzoektabel of een niet-geauditeerd model	Een deterministische, unit-geteste rek-engine, geen LLM
Wat een AI-shoppingagent leest	Een afbeelding of niets machineleesbaars	Een /api/fit-payload met betrouwbaarheidsscore, onthoudingsbewustzijn en audit-id

Wat deze demo niet doet

Het belooft geen perfecte pasvorm. De 100 procent geldt voor een vaste, gelabelde synthetische gouden set van 105 paren waarvan de labels dezelfde meetbare rekcijfers van de engine delen; het is dus geen garantie voor nauwkeurigheid in de open wereld. Het duurzame getal is de winst van +40 punten ten opzichte van de traditionele maattabel op basis van alleen de taille.
De shoppers, lichamen, kledingstukken, productteksten en afmetingen zijn synthetisch. Het cohort van 15 lichamen en de catalogus van 8 kledingstukken, evenals namen als Riley, Jordan, Ironside, Driftwood en Maverick, zijn fictief.
Het is een analytisch rekmodel van gereduceerde orde, geen volledige FEA-doeksimulatie. We integreren op Tier-3 met FEA-tools zoals CLO3D, Browzwear of Style3D; we bouwen ze hier niet opnieuw op.
Het reconstrueert geen lichaam op basis van een foto. Het vastleggen van afmetingen via foto's op het apparaat is als stub opgenomen, en de demo accepteert afmetingen rechtstreeks, wat ook de daadwerkelijke privacy-interface is.
Er zijn geen live retailintegraties. De connectoren voor Shopify, CLO-SET en Browzwear zijn een gedocumenteerde adapterinterface achter een mock-fixture, niet live.
Het is geen generatieve virtuele paspop. De hele stelling is dat mooie pixels geen pasvormgegevens zijn.
De onthouding en de critic worden getoond als integriteitsgedrag, niet vermarkt als een gescoord percentage van onderschepte fouten.
Er zijn geen echte klanten, merken, implementaties, getuigenissen, logo's of geclaimde ROI. De dragende beslissing is deterministische Python met 8 unittests, en de LLM-adviseurs zijn per provider uitwisselbaar en over te slaan, waarbij standaard claude-opus-4-8 wordt gebruikt.

Vragen die inkopers stellen

We publiceren al een maattabel en hebben een virtuele paspop toegevoegd. Waarom hebben we nog steeds retouren vanwege de pasvorm?

Omdat geen van beide de stof kan voelen. Een maattabel geeft vier 1D-getallen om een 3D-lichaam te beschrijven, en weet niet of de denim rekvrij raw selvedge is of 4-way ponte. Een generatieve paspop-afbeelding laat het kledingstuk mooi lijken op een lichaam, maar zegt niets over de vraag of het bovenbeen de rekgrens van die stof overschrijdt wanneer de shopper gaat zitten. Pasvorm is een mechanisch feit, de omtrekrek in elke zone ten opzichte van de elasticiteitsgrens van de stof, en dat is precies wat een tabel en een fraaie render beide weglaten. Contour berekent dit rechtstreeks, waardoor hetzelfde lichaam een correcte maat 29 kan hebben in raw selvedge en een correcte maat 28 in stretch-denim.

Is dit een virtuele paspop die de kleding op een lichaam toont?

Nee. Dat is het tegenovergestelde van onze stelling. Een virtuele paspop kan u de jeans op uw lichaam tonen en nog steeds geen idee hebben of deze echt zal passen, omdat mooie pixels geen pasvormdata zijn. Contour ontvangt afmetingen en levert een maat, een betrouwbaarheidsscore en pasvormnotities per zone op basis van de stofmechanica. Het is een rapport, geen afbeelding, wat het tevens geschikt maakt voor verwerking door een AI-shoppingagent bij het afrekenen.

U noemt 100 procent op uw benchmark. Klopt het daadwerkelijk altijd?

Nee, en dat beweren we ook niet. De 100 procent geldt voor een vaste, gelabelde synthetische gouden set van 105 paren waarvan de labels dezelfde meetbare stofrekcijfers gebruiken als de engine. Die set is dus geen volledig onafhankelijk orakel en de 100 procent is een eigenschap van deze geconstrueerde set, geen garantie voor de open wereld. Het getal om mee te openen is de winst ten opzichte van de huidige methode – afstemming via maattabellen op basis van alleen de taille – op dezelfde labels: Contour verslaat deze met 40 procentpunt, 100 procent tegenover 60 procent, en het voordeel concentreert zich in stugge denim en tailoring waar de pasvorm het lastigst is. Beschouw 100 procent als een intern plafond op een gelabelde set, nooit als een belofte van een perfecte pasvorm in de praktijk.

Is er een foto of een bodyscan van de shopper nodig?

Nee. Contour stelt privacy voorop: afmetingen erin, geen foto. De demo accepteert rechtstreeks afmetingen in centimeters en toetst deze aan de stofmechanica van het kledingstuk, wat ook de daadwerkelijke privacy-waarborgende interface is die we zouden leveren. Het vastleggen van afmetingen via foto's op het apparaat is in deze demo als stub opgenomen, niet gebouwd, dus niets hier is afhankelijk van monoculaire lichaamsreconstructie.

Maakt het vandaag al verbinding met Shopify of ons PLM, CLO3D of Browzwear?

Niet in deze demo. De connectoren voor Shopify, CLO-SET en Browzwear zijn een gedocumenteerde adapterinterface achter een mock-fixture, geen live integraties. De shoppers, kledingstukken, productteksten en afmetingen zijn synthetische testfixtures, geen echte catalogus. En om precies te zijn over de reikwijdte: dit is een analytisch rekmodel van gereduceerde orde, de Tier-1 en Tier-2 fysica van de pagina, geen volledige FEA-doeksimulatie; we integreren met FEA-tools zoals CLO3D of Browzwear op Tier-3, we bouwen ze niet opnieuw.

Een AI kiest de maat waarvan mijn checkout afhangt. Waarom zou ik die vertrouwen?

Omdat de dragende beslissing niet door een LLM wordt genomen. De maat en de onthouding worden berekend in zuivere, unit-geteste Python: voor elke kandidaat-maat berekent de engine de omtrekrek in elke zone ten opzichte van de elasticiteitsgrens van de stof, en 8 unittests borgen die fysica. Het taalmodel leest alleen de rommelige leverancierstekst om naar een gestructureerde stofspecificatie en formuleert de uiteindelijke notitie; het berekent nooit de getallen of de beslissing. Agenten adviseren, code beslist: dat is de eigenschap die het veilig maakt om te ontsluiten als een API die uw checkout kan aanroepen.

Wat doet het als het niet zeker is?

Het onthoudt zich in plaats van te bluffen. Wanneer geen enkele maat elke zone binnen het comfortbereik brengt – op een stof zonder stretch waar kleine maten knellen bij het bovenbeen en grotere maten wijd vallen bij de taille – beveelt de policy-gate de minst slechte maat aan en markeert het bracketing of contact opnemen met een stylist, in plaats van vol zelfvertrouwen een verkeerde maat af te drukken zoals de tabel doet. Over de gelabelde gouden set van 105 paren onthoudt de engine zich bij 33 van de 105 paren. Een afzonderlijk integriteitsmechanisme, de adversariële critic, blokkeert fysisch tegenstrijdige leveranciersteksten zoals raw selvedge met 4-way stretch en stuurt deze door naar menselijke beoordeling zonder aanbeveling.

Technisch onderzoek

Het onderzoek achter deze demo — de architectuur, het verificatieontwerp en de enterprise-blauwdruk.

Volledige oplossing

Ontdek de oplossing voor AI-pasvormvoorspelling voor mode-e-commerce →

Verander uw retourprobleem in een pasvormvraagstuk dat u kunt berekenen

Fysica die de stof leest, en de discipline om zich te onthouden wanneer geen enkele maat zuiver past.

Als uw e-commerce-, retouren- of engineeringteam onderzoekt hoe shoppers – en de AI-agenten die binnenkort voor hen winkelen – een betrouwbaar maatsignaal kunnen krijgen, horen we graag hoe u hierover denkt. Het probleem speelt in de hele sector en de antwoorden zullen dat ook doen.

Evaluatie van pasvorm en retouren

✓ Breng in kaart waar pasvormretouren en bracketing zich in uw catalogus concentreren
✓ Modelleer de stofmechanica en de comfortbanden per zone voor uw pasvormen
✓ Ontwerp de privacy-first meetinterface, geen foto vereist
✓ Definieer het onthoudingsbeleid waar uw merchandising- en CX-teams achter kunnen staan

Bouw samen met ons

✓ Een deterministische, unit-geteste rek-engine buiten elk model
✓ Een getyped team van agenten met een adversariële critic die foutieve teksten kan blokkeren
✓ Een /api/fit-eindpunt met betrouwbaarheidsscores en reproduceerbare auditbewijzen
✓ Adapterinterfaces voor Shopify, CLO-SET, Browzwear en uw PLM

Contact via WhatsApp E-mail ons team