Onderzoek: Maatinclusieve productfoto's leiden tot minder retouren én zekerder koopgedrag consumenten

Het eeuwenoude idee dat dunne modellen meer kleding verkopen, wordt ontkracht door recent onderzoek ‘One size does not fit all: Optimizing size-inclusive model photography mitigates fit risk in online fashion retailing’ gepubliceerd in het Journal of the Academy of Marketing Science. De onderzoekers tonen niet alleen aan dat het tonen van verschillende maten modellen in e-commerce tot minder retourzendingen leidt, maar ook dat consumenten zich zekerder voelen in hun koopgedrag wanneer 'authentieke modellen' worden getoond.

De onderzoekers toonden hetzelfde basic T-shirt op een dun model naast een iets groter model. Deelnemers mochten kiezen welk artikel, dat met een kleinere of grotere kledingmaat, hen het beste zou passen. Uit het onderzoek bleek dat de meeste deelnemers het positief vonden om de verschillende lichaamstypes naast elkaar hetzelfde product te zien dragen. Dit gaf hen de vrijheid om zichzelf te identificeren met het model dat het meest op hen leek.

Consumenten willen verschillende lichaamsgroottes in hetzelfde kledingstuk zien om te bepalen of het bij hen past. Modeondernemers hebben moeite om deze wens van shoppers bij te houden. Uit interviews met mensen uit de mode-industrie bleek dat online retailers nog steeds één enkel, meestal dun ideaalbeeld tonen aan klanten. Daardoor vinden consumenten het lastig om in te schatten hoe een item op hen valt.

Maatinclusieve modefotografie en technologie

De mode-industrie heeft weinig kennis van de effectiviteit van maat-inclusiviteit op haar online platforms, aldus het onderzoek. Het afbeelden van een verscheidenheid aan modellen die verschillende producten dragen, geeft consumenten de vrijheid om een keuze te maken die beter bij hun eigen lichaam past.

Technologie speelt hierbij een belangrijke rol. Het onderzoek identificeert echter een pijnpunt van veel moderetailers: het is duurder om verschillende modellen in alle artikelen te fotograferen dan om simpelweg één model te gebruiken voor alle items met maar één maat. Een investering in bijvoorbeeld 3D-modellen of AI-gegenereerde modellen zou voordelen kunnen opleveren.

De Nederlandse startup Lalaland, gespecialiseerd in het creëren van realistische modellen door middel van kunstmatige intelligentie, helpt modeondernemers bijvoorbeeld om producten te tonen op elke voorstelbare maat, vorm en huidskleur.

Een ander voorbeeld is het Franse merk Sandro, dat gebruikmaakt van kunstmatige intelligentie om zijn klanten te helpen hun ideale maat te kiezen met Fringuant, een tool gebaseerd op bodyscantechnologie waarmee online shoppers hun maat kunnen bepalen op basis van informatie zoals lengte, gewicht en een ingezonden foto van hun gezicht.

Concluderend, het recente onderzoek naar size-inclusive modefotografie in e-commerce ondermijnt het idee dat dunne modellen de beste keuze zijn. Klanten willen maatinclusiviteit niet alleen vanwege het modewoord 'diversiteit', maar omdat ze zichzelf in de kleding willen zien en niet een onbereikbaar ideaalbeeld. Dit kan worden bereikt door meer dan één lichaamstype van een model te tonen. Maatinclusiviteit is niet alleen gunstig voor het winkelplezier van consumenten, maar ook voor modeondernemers zelf.