Entrevista com o especialista global em dimensionamento Ton Wiedenhoff, Diretor Executivo para a Europa da Alvanon

Com mais de 35 anos na indústria de vestuário, Ton Wiedenhoff, Diretor Executivo para a Europa da Alvanon, empresa de tecnologia de vestuário e dimensionamento, ajudou centenas de marcas e varejistas a integrar padrões de dimensionamento transformadores e processos mais inteligentes em suas cadeias de valor.

Nesta entrevista esclarecedora para a FashionUnited, ele explica por que o dimensionamento é uma questão estratégica de negócios e como as marcas podem usar dados fundamentais para aumentar sua visibilidade e alcançar suas metas de sustentabilidade e de negócios na era agêntica.

P: A indústria da moda está enfrentando muitos desafios. O que mais o preocupa?

Ton: Ainda produzimos roupas demais.

Vimos décadas de superprodução — muitas peças de vestuário são fabricadas e muitas são vendidas com desconto ou, pior, acabam em aterros sanitários. Minha frustração é que, embora muitas marcas e varejistas estejam investindo em práticas e processos sustentáveis, muitos ainda ignoram um dos maiores contribuintes para o desperdício: produzir roupas que não servem em corpos reais.

Um relatório recente em que colaboramos com a Coresight Research* mostra a dimensão do problema. No ano passado, somente nos EUA, os consumidores devolveram mais de 47 bilhões de dólares em mercadorias — e 70 por cento citaram o tamanho e o caimento como o motivo da devolução. Isso representa muitos clientes frustrados, muito desperdício e um custo enorme para as marcas.

P: Então, o que as empresas podem fazer para lidar com a superprodução, o desperdício e as devoluções?

Ton: Voltar a atender ao seu público consumidor específico — o ‘tamanho único’ nunca servirá para todos, portanto, trata-se de definir a aparência de seus clientes, seu tamanho e sua forma e, em seguida, produzir roupas para esses consumidores.

É mais fácil falar do que fazer. Para que isso aconteça, é necessária liderança e o compromisso de incorporar os padrões de dimensionamento específicos de uma marca em seus processos em toda a cadeia de valor. Isso geralmente significa quebrar os silos e processos legados, definir e compartilhar uma única fonte de verdade sobre o dimensionamento e garantir que isso seja aplicado de forma consistente a cada peça de vestuário e comunicado claramente ao consumidor.

P: A IA está transformando o varejo a uma velocidade incrível. Ela está ajudando ou complicando as coisas?

Ton: A resposta é ambas as coisas.

A era do comércio agêntico chegou e já transformou a maneira como muitos de nós compramos. Os agentes de IA dependem de dados estruturados e legíveis por máquina para avaliar e recomendar produtos. Se as informações de dimensionamento de uma marca forem inconsistentes ou incompletas, os agentes de IA não conseguirão recomendar seus produtos de forma eficaz. Pior ainda, se a IA estiver trabalhando com dados de dimensionamento imprecisos, ela simplesmente recomendará os produtos errados com mais eficiência, tornando o problema das devoluções ainda maior! É por isso que acertar no dimensionamento fundamental não é apenas uma questão operacional — é um requisito estratégico para o sucesso com a IA.

P: Alguém está usando dados de dimensionamento fundamentais dessa forma para beneficiar seus negócios?

Ton: Com certeza.

A Bershka, uma empresa irmã da Zara e parte do Grupo Inditex, construiu sua estratégia de desenvolvimento de produtos e de e-commerce em torno de um padrão de faixa de dimensionamento claramente definido para seu público-alvo.

Seus designers, modelistas, fabricantes e equipes de e-commerce referem-se a esse padrão central como sua única fonte de verdade. Eles usam avatares digitais e manequins físicos ‘gêmeos’ baseados nesse padrão, garantindo a consistência em toda a cadeia de valor. Isso resultou em uma redução de 10 por cento nas taxas de devolução da Bershka e mostra o que é possível quando os dados de dimensionamento fundamentais se tornam centrais para o negócio.

P: Além de reduzir as devoluções, que outras vantagens uma estratégia de dimensionamento sólida oferece?

Ton: Ajudará os designers a tomar melhores decisões, melhorar o planejamento do estoque e o merchandising, reduzir as suposições, apoiar um planejamento de inventário mais preciso, minimizar o desperdício e permitir uma melhor previsão da demanda. Os benefícios se estendem por toda a cadeia de valor.

P: Parece bastante complicado. Por onde uma empresa deve começar?

Ton: O Relatório da Coresight Research analisou exatamente isso e identificou três pilares principais para preparar o dimensionamento e o caimento para o futuro: estabelecer padrões fundamentais de tamanho e caimento; implementar um gerenciamento robusto de informações sobre o produto; e comunicar o dimensionamento de forma clara por meio das páginas de detalhes do produto.

Já falei sobre a importância de estabelecer padrões fundamentais de dimensionamento e caimento. O que devo destacar é que esses padrões principais devem ser mantidos por cinco a sete anos. Se eles forem continuamente ajustados, você pode criar um ‘desvio de caimento’, em que o dimensionamento muda gradualmente com o tempo. Os clientes perdem a confiança porque não sabem mais qual tamanho comprar. Leva tempo para conquistar a confiança no caimento de uma marca.

P: E quanto ao segundo pilar, o Gerenciamento de Informações do Produto? Muitas marcas de vestuário já possuem esses sistemas?

Ton: De fato. Como indústria, já sabemos a importância do PIM (Gerenciamento de Informações do Produto, na sigla em inglês) para alinhar os processos. O Gerenciamento de Informações do Produto tornou-se a espinha dorsal operacional que conecta a estratégia de caimento à execução em toda a cadeia de valor do vestuário. Uma vez que uma marca tenha estabelecido seu padrão de tamanho e caimento, ela precisa traduzir esse padrão em dados de produto estruturados e utilizáveis, como medidas da peça, perfis de caimento pretendidos, composição do tecido e características de elasticidade.

Igualmente importante é a ‘propriedade’. As equipes de design técnico, desenvolvimento de produtos e e-commerce precisam concordar e se ‘apropriar’ de como as informações de caimento são criadas, validadas e mantidas.

As organizações mais avançadas criam ciclos de feedback. Elas analisam devoluções, avaliações de clientes e padrões de compra regionais para identificar problemas recorrentes de dimensionamento e, em seguida, aplicam esses insights no desenvolvimento futuro de produtos. Isso cria uma melhoria contínua, em vez de repetir os mesmos erros.

P: E assim, chegamos ao terceiro pilar: a experiência do consumidor e a Página de Detalhes do Produto. Como as empresas podem comunicar com precisão suas estratégias de dimensionamento e caimento aos seus clientes, especialmente à medida que ferramentas de dimensionamento preditivo e provadores virtuais se tornam mais comuns?

Ton: Para os consumidores, a Página de Detalhes do Produto é o momento da verdade.

Os consumidores precisam de informações claras e práticas que os ajudem a entender como uma peça de vestuário se ajustará ao seu corpo. Isso significa medidas detalhadas, descrições claras da silhueta e do caimento pretendidos e informações sobre como os tecidos se comportam quando usados.

Mostrar as peças em diferentes tipos de corpo ajuda a comunicar aspectos do caimento que as medidas por si sós não conseguem capturar, incluindo caimento, volume e movimento.

As avaliações dos clientes são igualmente valiosas, especialmente quando são filtradas por tipo de corpo, altura ou preferência de caimento. Combinadas com medidas precisas do modelo e orientação de dimensionamento comparativo, elas ajudam os consumidores a comprar com muito mais confiança.

P: Finalmente, olhando para o futuro, em que as empresas de moda devem se concentrar agora?

Ton: As grandes empresas de tecnologia podem ser donas das plataformas de IA, mas as marcas de vestuário e os varejistas possuem os dados proprietários que atendem a seus clientes e negócios. É aí que reside a vantagem competitiva.

Para ter sucesso na era da IA, a necessidade de dados de caimento limpos e legíveis por máquina é um imperativo. As recomendações agênticas precisas dependem inteiramente da qualidade das informações que nós, como indústria, fornecemos.

O sucesso na era da IA não será determinado por quem tem a melhor IA visual. Será determinado por quem tem os melhores e mais precisos dados fundamentais, e isso é algo que toda marca pode controlar.

*Relatório de Pesquisa da Coresight de maio de 2026 '[Shifting the Size & Fit Paradigm: A Three Pillar Framework to Reduce Returns and Future-Proof for Agentic Commerce]’