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Così compreremo le scarpe online su Amazon

Amazon avrebbe acquisito Shoefitr, piccola startup che consente di provare le scarpe prima di acquistarle online grazie ad una simulazione 3D del piede.

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Amazon ha fatto propria una startup da lungo tempo nel mirino di quanti ne avevano esaltate le grandi potenzialità nel mondo e-commerce. Si tratta di Shoefitr, nome che fa capo ad una delle idee più intelligenti degli ultimi anni per trasformare l’esperienza di acquisto online ed abbattere quello che è uno dei maggiori limiti fin qui vissuti nell’esperienza di acquisto sul Web.

Al momento non sono disponibili i dettagli economici dell’operazione: TechCrunch rivela come le firme sarebbero già avvenute, portando così la piccola startup tra gli asset a disposizione del futuro del gruppo di Bezos.

Al centro dell’idea vi sono le scarpe, ossia uno dei prodotti più difficili da acquistare e vendere online. Il motivo è semplice e risaputo: gran parte del valore che ha in sé la scarpa è nel comfort che è in grado di restituire e, a prescindere dalla taglia, la prova diretta nel piede è l’unico passaggio che aveva fino ad oggi validato un desiderio di acquisto. Ciò rappresenta un ostacolo grandissimo per chiunque ambisca a vendere scarpe online: la sola immagine non è in grado di consentire una prova diretta, dunque chi vuole procedere con l’acquisto tramite e-commerce (magari per far propria una particolare offerta) è costretto a cercare un negozio che abbia la medesima scarpa per capire quale sia la taglia ideale. Shoefitr abbatte ogni barriera e cambia le carte in tavola, rendendo l’acquisto online di scarpe molto più semplice. Se non addirittura affascinante.

Shoefitr

Shoefitr crea un modello 3D della scarpa e lo confronta con il piede

Shoefitr e Amazon

Shoefitr ricostruisce una immagine 3D del piede dell’acquirente, consentendo così di trasformare in immagine quella che è la sensazione di comfort durante la calzata. Il database di scarpe in archivio è quindi in grado di confrontare il modello del piede con la scarpa precedentemente analizzata, consentendo così di capire se la scarpa che si sta per acquistare possa andar bene o meno per le proprie esigenze. Una raffigurazione cromatica consente di visualizzare le zone problematiche e quelle di maggior comodità, il che consente di interpretare la forma della scarpa ed immaginarne l’esperienza d’uso durante la camminata.

Non è magia, ma certamente potrebbe sembrarlo

Secondo quanto emerso dalle analisi Shoefitr, il 45% degli acquisti di scarpe online porta l’utente a sbagliare la taglia. Questo perché la maggior parte degli acquirenti usa una misura standard ignorando il fatto che ad ogni modello corrisponde una posizione diversa del piede, che ad ogni marca corrispondono variazioni sul tema e che ad ogni forma corrisponde una sensazione differente. Tutto ciò può essere ignorato durante gli acquisti in negozio poiché la taglia scaturisce semplicemente dalla prova empirica: si calza la scarpa, si cambia taglia se la calzata non è perfetta e si torna a casa con il modello migliore. Online occorre invece virtualizzare la prova simulando i modelli ed attingendo nella tecnologia tridimensionale per arrivare alla scelta migliore: i gruppi che hanno già adottato la tecnologia Shoefitr hanno visto una riduzione del 20% dei modelli resi, evidenziando così la bontà della tecnologia implementata.

Shoefitr ha nel proprio database nomi quali Mizuno, Dr.Martens, Rebel e molti altri ancora, ma l’approdo tra le fila di Amazon non può che moltiplicare i contenuti nel database ed esplodere il valore potenziale del servizio.

Per gli utenti più aperti all’esperienza di acquisto online, Shoefitr può essere una rivoluzione. L’acquisizione da parte di Amazon sarà giocoforza la svolta, potendo peraltro anche contare su un maggior numero di feedback da parte degli utenti per poter calibrare ulteriormente la qualità dei suggerimenti. Amazon, da parte sua, potrebbe fidelizzare gli utenti che ricostruiscono il modello 3D del proprio piede: una volta provato (anche solo per curiosità), il sistema abilita direttamente all’acquisto con una probabilità di errore del tutto simile a quella dell’esperienza di acquisto in negozio.

 

Fonte: TechCrunch • Notizie su: ,