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客観的に見たジャストサイズと本人が思うジャストサイズは必ずしも一致しないということですね。
たしかに、スーツを作るときも、仕立て屋の年齢が高いと、自分からすればブカブカに感じるサイズ感に仕上げられがちに思います。
このあたり、今後どうやって個人向けにカスタマイズしていくのか、気になるところ。
なるほどー、うちはまだZOZOSUIT届いていないので、こういうレビューがありがたい。
みんな言っているように、ジャストサイズのデニムとカットソーが驚くほどすぐ届くみたいです。
そして確かにジャストサイズは今の時代的にあまり着ないため、窮屈に感じる。最近ビッグシルエット流行りなので余計そう感じるのかもですね。
ここからその人に合わせた「快適なジャストサイズ」が取り込まれていくと、より実用性が増していくのだと思います。
オーダーボタンで、「ゆるめが好き」「ピタピタが好き」とか入力できるといいのかな?

まずはここから、というところでしょう。
リアルな記事でおもしろい。タイト・ジャスト・ゆったり。このあたりの感覚とサイズの整合性をビッグデータでどれだけ合わせにいけるか(顧客からのフィードバックを得られるか)、楽しみです。
早速試してみました記事で面白い。先日届いたが、まだ開封してない 汗
下の以前の記事でもコメントしましたが、体のサイズが分かっても、それに対してどの程度のフィット感の服をチョイスすれば満足度が高くなるかは個人の感じかた次第なので、「結果的に満足したか」というデータが集まればそれはすごいデータベースになっていくと思いますが、その情報をどう集めるのかがキモですね
https://newspicks.com/news/2643771
一番簡単なのは、サイズ感を手動で調整できる仕組みにして、次回注文時に「この部分は前回よりもうちょいゆったり目/ぴったり目」と出来るようにすることで、満足度をしるというやり方ですかね
ゆったり目/ぴったり目はある程度、トレンドもあるのでそのあたりもどう調整するのか、ということも考えていく必要がありそうです
興味深い。他人が見ていいサイズと、自分が好むサイズは違う。ジーンズや半袖tシャツなど、シンプルなものほど違いが出るのかもしれません。成功につながる“失敗”データを、いかに多く集めるか、期待大です。
個人的には想定通りという印象。①でコメントしたことだが「サイズがピッタリな服」と「自分の感覚としてピッタリな服」は違う。
なお、サイズの計測については、新旧ZOZOスーツでの比較が②(本記事の前回分)にある。新旧で比較すると、首・ヒップ・太ももといったところは前回より採寸サイズが小さくなっている。
記者の方のサイズが多少変わった可能性もあるが、一方でそうだとすれば、それは生活をしていく中でも起こること。また、計測誤差があることを真とすれば、その誤差含めてどれだけ個別最適な服を作ることにつながるのか。
そしてワクワクはするものの、「サイズ的にぴったりであることが、顧客価値につながるのか」という疑問が、予想通りに出てきたレポートだと思う。
良い体験をできるかできないかが、持続的なビジネスにつながるかの運命。データを集めるにしても、持続しないことには集めたうえでの改善もできない。
https://newspicks.com/news/2665858
https://newspicks.com/news/3013420
本当に衣類のサイズはわからないですねー。

ユニクロでもモノによってサイズが違うし、アマゾンも違う。
届いて試着して、「しまった!」と思うことがよくあります。
個々人のベストサイズを把握しつつ、その人の好きなサイズ感の調整も数年後には提案してくれそうですね。
サイズ感が合うことと好みの問題は全然違うということですね。ただ、いずれ個人的な好みも反映されていはいくのでしょう。
面白い。スーツなら未だ分かるけど、確かにTシャツは多少オーバーサイズで着たい時もあるし。買ったり返却していれば、データが蓄積して最適化されていくのかな?