CDC это онлайн примерочная для вашего магазина одежды

Улучшает метрики возвратов: return rate, size-related, fit-related.
Поднимает конверсию в заказ.

Подробнее о метриках > →

CDC это онлайн примерочная для вашего магазина одежды

Кому это подходит

Массовый ритейл одежды

Коротко о том, чем поможет конф конкретной ЦА

Небольшие премиальные бренды

Коротко о том, чем поможет конф конкретной ЦА

Еще какие-то варианты

Коротко о том, чем поможет конф конкретной ЦА

Отличия 3D от AI и AR примерочных

Точка роста для бизнеса

3D примерочная CDC – это точка роста для бизнеса

3D примерочная CDC показывает посадку одежды по фигуре в рекомендованном размере на одном из 600 уникальных 3D манекенов. Это позволяет покупателю точно и наглядно выбрать размер товара по своим параметрам.

Инструменты персонализации

AI и AR приложения – это инструменты персонализации контента

AI и AR приложения генерируют образы примерки. Они позволяют покупателю представить, как одежда будет на нем смотреться. Но размер и посадка реальной вещи могут отличаться.

Улучшаемые метрики

Средние показатели в мире

Return Rate

Общий процент возвратов от заказов

26%

Size-related

Возвраты из-за неподходящего размера

14%

Fit-related

Возврат из-за неподходящей посадки

6%

Product Page Conversion

Конверсия из просмотра товара в заказ

2,79%

Результаты исследования с CDC

Return Rate

Процент возвратов от заказов

16%

Size-related

Возвраты из-за неподходящего размера

8%

Fit-related

Возврат из-за неподходящей посадки

4%

Product Page Conversion

Конверсия из просмотра товара в заказ

4%

Условия старта

Бесплатный пробный период

3 товара – 3 месяца – 0 руб.

Без ограничений

Оцифровка товара

от 6 000 руб / размер

от 20 руб / посадку

В стоимость входит посадка на 300 подходящих по размеру 3D манекенов

Выгода для бизнеса

Средняя стоимость обработки возврата – 400 руб.

Каждая релевантная посадка по фигуре покупателя окупает себестоимость в 20 раз и повышает рентабельность продажи.

Калькулятор ROI

Рассчитайте экономический эффект от внедрения 3D примерочной

Заказов в месяц5 000

10050 000

Средний чек8 000 ₽

1 000 ₽50 000 ₽

Текущий % возвратов25%

5%50%

Стоимость обработки возврата500 ₽

100 ₽2 000 ₽

Расчёт

Возвратов сейчас1 250 шт.

Потери от возвратов10 000 000 ₽

Затраты на обработку625 000 ₽

Снижение возвратов (-30%)375 шт.

Экономия в месяц3 187 500 ₽

Получить расчёт

Как создаётся 3D модель товара

От физического образца до готовой 3D модели на вашем сайте

1

Placeholder: Фото образцов одежды

Получение образца

Вы отправляете нам физические образцы одежды для сканирования и оцифровки

2

Placeholder: Процесс сканирования

3D сканирование

Сканируем одежду для получения точной геометрии и текстур материала

3

Placeholder: 3D редактор

Моделирование

Создаём 3D модель с настройкой физики ткани и поведения материала

4

Placeholder: Виджет на сайте

Интеграция

Загружаем модель в систему и связываем с вашим каталогом товаров

Почему AI и AR не сокращают возвраты

Разбираем технические ограничения альтернативных решений

AI примерка

Проблема

Накладывает 2D изображение одежды на фото пользователя без учёта реальных пропорций тела и физики ткани

Последствие

Пользователь не видит реальную посадку, что не помогает выбрать правильный размер

AR примерка

Проблема

Использует камеру для наложения виртуальной одежды в реальном времени, но без точного 3D моделирования

Последствие

Развлекательный эффект без практической пользы для принятия решения о покупке

Размерные таблицы

Проблема

Статичные таблицы не учитывают индивидуальные особенности фигуры и разницу в посадке между брендами

Последствие

40% покупателей всё равно ошибаются с размером

3D примерка CDC — единственное решение, которое объединяет точное моделирование, физику ткани и персонализацию под конкретного пользователя

Попробовать бесплатно

Как это работает?

Пользовательский путь / CJM

1

Посмотреть демо

Технологии

Что под капотом 3D примерочной CDC

3D рендеринг

WebGL и Three.js для рендеринга в реальном времени прямо в браузере

60 FPS на мобильных устройствах
Поддержка всех современных браузеров
Оптимизация под слабые устройства

Физика ткани

Собственный движок симуляции материалов с учётом свойств ткани

Реалистичные складки и драпировка
Разные типы материалов
Учёт веса и эластичности

ML алгоритмы

Машинное обучение для подбора размера и прогноза посадки

Анализ параметров тела
Учёт размерной сетки бренда
Персонализированные рекомендации

Облачная инфраструктура

Масштабируемая архитектура для обработки пиковых нагрузок

CDN для быстрой загрузки
Auto-scaling
99.9% uptime SLA

API интеграция

RESTful API и готовые SDK для быстрой интеграции

JavaScript SDK
Webhook уведомления
Подробная документация

Безопасность

Защита данных пользователей и соответствие стандартам

HTTPS везде
Шифрование данных
GDPR compliant

Наши работы

Примеры 3D визуализации одежды для наших клиентов

Placeholder: Женское платье

Женская коллекция

Платья, блузки, юбки с реалистичной симуляцией ткани

Placeholder: Мужской костюм

Мужская одежда

Костюмы, рубашки, брюки с точной посадкой

Placeholder: Верхняя одежда

Верхняя одежда

Пальто, куртки, пуховики с учётом слоёв

Placeholder: Спортивная одежда

Спортивная линейка

Леггинсы, топы, худи с эластичными материалами

Placeholder: Детская одежда

Детская коллекция

Адаптация под детские пропорции и размеры

Placeholder: Нижнее бельё

Бельевая группа

Деликатная визуализация с учётом посадки

Ответы на все вопросы

Как система работает с размерной сеткой?

Алгоритм подбора размера, логика выбора, работа с пограничными значениями.

Как создаётся 3D модель товара?

Скан, выкройки, ручная работа, стоимость и процесс создания SKU.

Подробнее

Как система работает с нестандартными фигурами?

Набор манекенов, пропорции, реалистичность и точность тела под параметры.

Насколько реалистична ткань?

Учитывание материалов, натяжение, толщина, индивидуальная настройка посадки.

Какие особенности технической интеграции?

JS-виджет/iframe/API, готовые плагины, интеграция с CMS, объём работы для разработчиков.

Какие гарантии надежности?

SLA, мониторинг, стабильность, что делать если система упадёт, кто чинит и как быстро.