בשנים האחרונות חוויית הקנייה הדיגיטלית בעולם האופנה עוברת שינוי עמוק, כזה שנוגע בלב הבעיה שמלווה איקומרס מאז יומו הראשון: חוסר הוודאות. איך הבגד ייראה עליי באמת, האם המידה תתאים, ואיך הוא ירגיש בתנועה ולא רק בתמונה. כאן נכנסת הבינה המלאכותית הגנרטיבית ומבטיחה מהפכה. לא עוד הדמיות גסות או שכבות גרפיות מעל תמונת מוצר, אלא יצירת מראה ריאליסטי של הבגד על גוף אנושי, עם מרקם, נפילה של בד, צללים ותנועה שמדמים את המציאות. הטכנולוגיה הזו כבר לא נשמעת עתידנית, היא כאן, והיא משתפרת בקצב מהיר.
מהצד העסקי, ההבטחה ברורה ומפתה. מדידה וירטואלית מתקדמת אמורה להגדיל ביטחון בקנייה, להעלות שיעורי המרה ובעיקר להפחית החזרות, אחד הכאבים הגדולים ביותר של קמעונאות אונליין. החזרות עולות כסף, פוגעות ברווחיות, יוצרות עומס לוגיסטי וגם סותרות ערכים של קיימות. כל כלי שמצליח לצמצם את הפער בין הציפייה של הלקוח לבין המוצר שמגיע בפועל נתפס כיתרון תחרותי משמעותי. מעבר לכך, כלים מבוססי בינה מלאכותית מאפשרים לאסוף תובנות חדשות על העדפות גוף, מידות וסגנון, ולהפוך את המלצות המוצרים לאישיות ומדויקות יותר בזמן אמת.
החידוש הגדול של השנים האחרונות הוא המעבר ממודלים תלת ממדיים כבדים לפתרונות מבוססי GenAI. במקום לבנות כל בגד כמודל הנדסי מורכב, האלגוריתמים יודעים לקחת תמונת מוצר ולהלביש אותה בצורה משכנעת על גוף קיים, בין אם מדובר בדוגמן דיגיטלי, או אפילו בתמונה של המשתמש עצמו. חברות טכנולוגיה וסטארטאפים בתחום מציגים יכולות שמדמות לא רק איך הבגד נראה בעמידה, אלא גם איך הוא זז בהליכה, בישיבה או בסיבוב, מה שמקרב את החוויה למה שהיינו מצפים מחדר מדידה פיזי.
גם ענקיות הטכנולוגיה מזהות את הפוטנציאל. גוגל הרחיבה את יכולות המדידה הווירטואלית בתוך Google Shopping, עם הצגת בגדים על דוגמנים במגוון מבני גוף, ובהמשך גם אפשרות למדידה על תמונות אישיות. המהלך של גוגל מעניין במיוחד משום שהוא לא מנסה לחנך את המשתמש להתנהגות חדשה, אלא לשלב את הכלי בדיוק במקום שבו מתחיל תהליך הקנייה, בחיפוש ובהשראה. אמזון ממשיכה לשלב פתרונות דומים בעמודי מוצר, מטא בוחנת חיבורים בין אווטרים אישיים לקניות חברתיות, ואפל בוחנת שילוב בין AR, מצלמות מתקדמות וחוויות מדידה עתידיות דרך המכשירים שלה.
אבל כאן בדיוק עולה השאלה המרכזית: גם אם הטכנולוגיה מתקדמת, מרשימה ובעלת פוטנציאל עסקי ברור, האם הצרכנים באמת מאמצים אותה. בפועל, התשובה מורכבת. נתונים מהשטח מראים שכאשר המדידה הווירטואלית מוצגת כחוויה פשוטה, מהירה ולא פולשנית, יש שימוש גבוה יותר וגם השפעה חיובית על המרות והחזרות. לעומת זאת, ברגע שהחוויה דורשת מאמץ, העלאת תמונות, יצירת פרופיל מפורט או התעסקות שנתפסת ככבדה, רבים מהמשתמשים מדלגים וממשיכים לקנות בדרך הישנה, לדפדף, להזמין ולקוות לטוב.
במילים אחרות, האתגר הגדול כבר לא טכנולוגי אלא התנהגותי. צרכנים התרגלו לקניות מהירות, אינטואיטיביות ולעיתים אימפולסיביות. כל חיכוך נוסף, גם אם הוא לטובת דיוק עתידי, עלול להיתפס כמיותר. לכן, הכלים שמצליחים הם לא בהכרח המרשימים ביותר מבחינה ויזואלית, אלא אלו שמשתלבים כמעט מבלי להרגיש בתוך מסע הקנייה הקיים.
בסופו של דבר, מדידה וירטואלית מבוססת בינה מלאכותית נמצאת בצומת קריטי. מצד אחד, יש לה תרומה עסקית וצרכנית ברורה, שיפור חוויית הלקוח, צמצום החזרות ויצירת התאמה אישית עמוקה יותר. מצד שני, אימוץ אמיתי יגיע רק אם הטכנולוגיה תדע להיעלם, להפוך מחידוש נוצץ לכלי מובן מאליו. עבור מותגים וקמעונאים, המשמעות ברורה. פחות להתמקד בהדגמות מושלמות ויותר בהפחתת חיכוך, בהטמעה חכמה ובהבנה עמוקה של הרגלי הקנייה. רק כך הפער בין הבטחה למציאות ייסגר, והמדידה הווירטואלית תהפוך מחזון טכנולוגי לחלק טבעי מהשגרה הדיגיטלית.
