L'essayage virtuel pour les marques de mode
L'essayage virtuel côté client vs côté catalogue, et comment obtenir des visuels on-model dignes d'un essayage sur toute une gamme, sans shooting.
L'essayage virtuel est devenu l'une des fonctionnalités les plus demandées de l'e-commerce de mode, et pour une raison évidente : l'ajustement est le problème numéro un en ligne. Le taux moyen de retour des vêtements achetés en ligne atteint 24,4 %, et la taille en est la première cause, avec 53 % des retours (Coresight Research, 2023). Tout ce qui aide un acheteur à juger du rendu et de la coupe réels d'un vêtement avant l'achat s'attaque directement à ce coût, et c'est pourquoi 85 % des décideurs de l'habillement déclarent vouloir mettre en place l'essayage virtuel (Coresight, 2023).
Mais « essayage virtuel » est un terme employé à toutes les sauces, et la version dont une marque a besoin n'est souvent pas celle qu'elle imagine. Il en existe en réalité deux.
Deux types d'essayage virtuel
L'essayage virtuel côté client est la cabine d'essayage interactive : un acheteur téléverse un selfie ou choisit un avatar, et un widget le montre en train de porter l'article. C'est une fonctionnalité de vitrine, propulsée par un moteur d'essayage en temps réel.
L'essayage virtuel côté catalogue est la couche de production qui se trouve en dessous : montrer chaque produit porté par un mannequin réaliste, à l'échelle du catalogue, pour que les acheteurs jugent l'ajustement et le tombé à partir des images elles-mêmes. Aucun selfie requis. C'est là que se niche l'essentiel de la valeur qui réduit les retours, car cela améliore les images que voit chaque acheteur, pas seulement celles de ceux qui acceptent un gadget.
On-Model agit sur la seconde couche. Soyons clairs : On-Model n'est pas un widget de cabine d'essayage en temps réel pour le grand public. C'est le moyen par lequel les marques produisent des visuels on-model dignes d'un essayage pour tout un catalogue.
La cabine d'essayage virtuelle grand public
La cabine d'essayage virtuelle destinée au client est ce que la plupart des gens entendent par « essayage virtuel par IA ». Google Shopping, plusieurs marketplaces et une poignée d'outils spécialisés permettent désormais aux acheteurs de prévisualiser un vêtement sur un mannequin ou sur eux-mêmes. C'est réellement utile pour les produits phares et cela peut améliorer la conversion. C'est aussi limité : cela ne couvre en général qu'une partie des articles, dépend de la participation de l'acheteur, et ne fait rien pour les milliers de SKU qui ne bénéficient jamais d'un traitement d'essayage sur mesure.
Dans sa forme la plus littérale, l'acheteur devient le mannequin. Il se photographie, choisit un vêtement et le voit sur son propre corps, la pose, la lumière et la pièce restant exactement telles quelles. Seul le vêtement change.
Cet écart, c'est l'opportunité. Les recherches d'utilisabilité du Baymard Institute sont sans détour : montrer un vêtement sur un mannequin humain est essentiel à la confiance d'achat (2020). Les marques qui gagnent ne sont pas celles qui ont un gadget de cabine d'essayage sur dix produits. Ce sont celles dont le catalogue tout entier donne l'impression d'avoir été « essayé ».
L'essayage côté catalogue : des visuels on-model à grande échelle
Obtenir des visuels dignes d'un essayage sur toute une gamme imposait autrefois un shooting par style, et c'est pourquoi la plupart des catalogues sont un patchwork de mises à plat, de packshots et de quelques rares photos sur mannequin. L'IA change l'équation économique. Vous pouvez partir des photos produit que vous avez déjà et les transformer en visuels on-model cohérents pour chaque SKU.
Trois mises à plat deviennent un ensemble on-model cohérent sur une même identité, photographié sous plusieurs angles. Faites-le à l'échelle d'un catalogue et chaque fiche produit communique l'ajustement et le tombé, précisément ce qu'un acheteur veut le plus juger, et exactement ce qu'une cabine d'essayage cherche à offrir.
Deux fonctionnalités rendent cela réalisable à grande échelle :
- Flat-to-Model transforme une mise à plat ou un packshot existant en visuels on-model, en gardant le vêtement fidèle au pixel près pour que l'image corresponde à ce qui est livré.
- Model Swap remplace le mannequin dans une photo existante tout en gardant le vêtement et la pose identiques, pour localiser un look ou rafraîchir une campagne sans refaire de shooting.
Parce que les mannequins sont des identités réutilisables, les mêmes visages parcourent toute votre gamme. C'est la cohérence qui transforme un tas d'images en un catalogue auquel un acheteur (et un moteur d'achat IA) fait confiance.
« La plupart des marques n'ont pas besoin d'un widget d'essayage sur dix produits. Elles ont besoin que chaque produit semble avoir été essayé. Côté catalogue, c'est un problème résolu : des visuels on-model cohérents pour chaque SKU, avec le vêtement gardé exact. »
— Nunzio Alexandro Letizia, cofondateur de PiktID et créateur d'On-Model
La place de l'essayage virtuel Google Shopping
Les deux couches convergent. L'essayage virtuel de Google Shopping et les assistants d'achat IA montrent de plus en plus aux acheteurs le rendu d'un article porté, et ils s'appuient sur les images et les données produit fournies par les marques. Un catalogue doté de visuels on-model complets et cohérents est celui qui est le mieux placé pour bien alimenter ces expériences. Nous abordons ce point dans rendre votre catalogue mode prêt pour le GEO.
Que faire concrètement
Commencez par les produits qui génèrent des retours. Offrez à vos modèles les plus vendus et les plus retournés une couverture on-model complète, des identités cohérentes et plusieurs vues, puis étendez-vous au reste du catalogue. Pas besoin de construire un widget de cabine d'essayage pour capter l'essentiel de la valeur. Il vous faut des visuels qui permettent à chaque acheteur de voir le vêtement porté.
Pour les chiffres qui sous-tendent les retours, l'ajustement et l'adoption de l'IA dans la mode, consultez nos statistiques sur l'e-commerce de mode. Pour transformer vos photos produit existantes en visuels on-model sur tout un catalogue, commencez gratuitement.
Sources :
- Coresight Research. (2023). Alarming Return Rates Require Loss-Minimization Solutions. coresight.com
- Baymard Institute. Apparel Products Need a Human Model. baymard.com
- Google. Virtual try-on and AI-powered shopping. blog.google
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