[One-to-One Monaco] EasySize diminue les retours d'articles grâce au machine learning

La promesse de la start-up danoise EasySize est simple : permettre aux acheteurs en ligne de trouver le vêtement à la bonne taille et diminuer le nombre d'articles retournés chez les e-commerçants. Elle y parvient grâce à son moteur de recommandation de taille pour le secteur de la mode, qui se base sur des algorithmes de machine learning.

Dans les détails, Easysize analyse les comportements d'achats de millions de clients en ligne et les oriente sur les bonnes mesures de vêtements. Par exemple, si une internaute choisit une robe en taille M, la solution d'Easysize va indiquer que 90% des internautes qui ont acheté cette robe dans cette taille et qui ont les mêmes préférences d'achat qu'elle ne l'ont pas retournée. Pour les nouveaux clients, EasySize propose également un chatbot. La technologie développée par la start-up permettrait ainsi d'atteindre un meilleur taux de conversion d'achat (9.5% par page vue) et des retours plus faibles (de 9 à 10% moindres), indiquent nos confrères de LSA.

Fondée par Gulnaz Khusainova en 2013, la start-up dispose de bureaux à Copenhague, Singapour et Paris. EasySize faisait d'ailleurs partie de la première promotion de l'incubateur Plug & Play, lancé par le groupe Galeries Lafayette.

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