एक आकार कोई फिट नहीं बैठता: क्या कपड़ों के आकार की असमानताओं का कोई समाधान है?

चल रही आलोचना के बीच कि फैशन में एक आकार की समस्या है, उद्योग खुद को एक समाधान के साथ खरीदारों को प्रदान करने के लिए कड़ी मेहनत कर रहा है जो केवल प्रमुख उपभोक्ता समूहों को पूरा नहीं करता है।

साइज़िंग विकल्पों की एक संकीर्ण श्रेणी ने फ़ैशन उद्योग को लंबे समय तक बाधित किया है, एक ऐसा उद्योग जो अक्सर 'वैनिटी साइज़िंग' का सहारा लेता है, जिसके तहत कपड़ों को सक्रिय रूप से छोटे आकार का लेबल दिया जाता है, ताकि ब्रांड खरीदारों को यह विश्वास दिलाने में सक्षम हों कि वे वास्तव में जितने पतले हैं, उससे कहीं अधिक पतले हैं। उपभोक्ताओं को मुख्यधारा और लक्जरी स्टोर दोनों से प्रभावी रूप से निर्वासित महसूस करते हुए, वर्तमान आकार का पैमाना भेदभावपूर्ण है और लोगों को एक ऐसे बॉक्स में फिट होने के लिए मजबूर करता है जो उनके लिए नहीं बना था।

यह देखते हुए कि औसत महिला अपने वयस्क जीवन के दौरान लगभग 31 आकार परिवर्तनों का अनुभव करती है, और औसत पुरुष 24, यह आश्चर्यजनक नहीं है कि खरीदार अधिक विस्तृत पेशकशों के लिए दबाव डालना जारी रखते हैं।

हालांकि, हालांकि ये समस्याएं आसानी से हल करने योग्य लग सकती हैं, एक उपयुक्त फिट खोजने की प्रक्रिया जारी है, मुख्यतः क्योंकि ब्रांड एक समाधान के साथ आने के लिए संघर्ष कर रहे हैं जो सभी को पूरा करता है।

'सिस्टम अभी टूटा हुआ है,' के सह-संस्थापक कहते हैं unspun बेथ एस्पोंनेट। 'ब्रांड हमेशा अधिक से अधिक लोगों तक पहुंचने की कोशिश कर रहे हैं, इसलिए वे प्रमुख समूह को लक्षित कर रहे हैं और हाशिए के लोगों की उपेक्षा की जा रही है।'

जैसे-जैसे चीजें खड़ी होती हैं, यह कोई रहस्य नहीं है कि फैशन उद्योग के पास है गरीब समझ ग्राहकों के आकार, विशेष रूप से क्योंकि ब्रांड पुराने शरीर मानकों को आगे बढ़ाते रहते हैं, वे मानते हैं कि ग्राहक इससे जुड़ना चाहते हैं। यथास्थिति को खत्म करने में इस विफलता पर भारी ध्यान केंद्रित करते हुए, बहस ओवर साइज़िंग एक उबलते बिंदु पर पहुंच गया है, लेकिन एक अंतर्निहित प्रश्न का उत्तर अभी भी दिया जाना बाकी है। इसके बारे में क्या, अगर कुछ किया जा सकता है?

बार-बार प्रस्तावित, एक सार्वभौमिक आकार चार्ट का परिचय जो लेबल के बीच भिन्न नहीं होता है, इस भ्रम से निपटने का एक त्वरित और तार्किक तरीका प्रदान करता है, लेकिन यह अभी भी विशिष्ट आकार के समूहों की जरूरतों को पूरा करने में विफल रहता है।

एस्पोंनेट कहते हैं, 'गणितीय सूत्र का उपयोग करना इसे करने का एक बहुत तेज़ और स्थापित तरीका है, लेकिन यह बहुत लापरवाह भी है। '[परिणामस्वरूप आकार] वास्तव में बहुत कम संख्या में लोगों के अनुकूल होते हैं।' इसलिए अधिक विविध आकार और माप की एक श्रृंखला प्राप्त करने के लिए, हाल ही में ब्रांडों के लिए दो प्रगतिशील विकल्प सामने आए हैं: बढ़ती तकनीक को बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि हम ऑनलाइन खरीदारी कैसे करते हैं और मापने के लिए बने कपड़ों की वापसी।

एक ऐसे युग के बीच जिसमें चेंजिंग रूम ई-कॉमर्स खरीदारी का रास्ता दे रहे हैं, यह समझ में आता है कि टेक कंपनियां बैंडबाजे पर कूदने के लिए जल्दी होंगी। यह स्वीकार करते हुए कि ब्राउज़िंग के शुरुआती चरणों के दौरान खरीदारों को सही आकार में मार्गदर्शन करना अब सर्वोच्च प्राथमिकता है, क्योंकि यह बार-बार खरीदारी को बढ़ावा देता है और नाटकीय रूप से महंगा रिटर्न कम करता है, नए 'परिधान उपकरण' की बढ़ती संख्या विकसित की जा रही है। के सीईओ हेइडी ज़क कहते हैं, 'डिजिटल के लिए एक ग्राहक को सिफारिश उपकरण प्रदान करने में सक्षम होना बेहद महत्वपूर्ण है क्योंकि वे एक उच्च स्तर के स्टोर में आपको जो मिल सकता है, उसके समान निजीकरण का स्तर प्रदान करते हैं। ThirdLove, एक ब्रांड जो विस्तृत प्रश्नों की एक श्रृंखला के जवाबों के आधार पर सही आकार की पहचान करने के लिए प्रश्नोत्तरी टूल का उपयोग करता है। वह कहती हैं, 'यह एक इन-स्टोर अनुभव को फिर से बनाने की कोशिश करने का विचार है, लेकिन इसे ऑनलाइन करना है।'

से विज़ुअलाइज़ेशन टूल जो खरीदारों को ऑगमेंटेड रियलिटी मोबाइल ऐप के माध्यम से वस्तुतः 'ट्राई-ऑन' कपड़ों की अनुमति देता है 3डी स्कैनिंग तकनीक जो उपभोक्ता के शरीर का पूर्ण स्कैन करता है और उनके आकार को एक अद्वितीय स्तर की सटीकता के साथ पहचानता है, संबंधित तकनीक की सूची है अनंत.

स्थिरता के मामले में एक अतिरिक्त जीत यह है कि वे ब्रांड को सही मात्रा में इन्वेंट्री स्टॉक करने और अतिरिक्त से बचने में भी मदद करते हैं। दुर्भाग्य से, हालांकि, एक हालिया रिपोर्ट से पता चलता है कि लगभग 80% ब्रांड और खुदरा विक्रेता अभी भी उस तकनीक का उपयोग नहीं कर रहे हैं जो उनकी कुछ सबसे बड़ी चुनौतियों का समाधान करने में बहुत स्पष्ट रूप से मदद कर सकती है, केवल एक विकल्प छोड़कर।