Grant: Applied Research and Development Grants - Level 1

En 2012, les Canadiens ont dépensé 18.9$ milliards en commandes en ligne, soit une augmentation de 24% par rapport à 2010. Près de 42% des consommateurs en ligne se sont procuré des vêtements, bijoux ou accessoires, la catégorie la plus populaire après les voyages et les billets de spectacle (Statistiques Canada, 2013). Toutefois, l'impossibilité d'essayer le vêtement avant l'achat est un frein important à la progression de la vente en ligne de vêtements. Les détaillants américains ont un taux de retour situé entre 18% et 35% selon le type de marchandise, avec l'ajustement du vêtement cité comme raison principale du retour dans la catégorie des vêtements (Ofek et collab. 2010; Gentry, 1999). On estime que la gestion entourant le retour de marchandise coûte plus de 200$ milliards annuellement aux détaillants américains (Grimaldi, 2008). Ces problématiques sont entre autres causées par le manque de standardisation des tailles de vêtements d'une marque à une autre. Il peut être hasardeux pour les internautes d'estimer la bonne grandeur de vêtement, et certains choisissent de commander deux grandeurs différentes et d'en retourner une, souvent aux frais du détaillant. En collaboration avec Schwiing, une entreprise québécoise de prêt-à-porter féminin, le projet proposé portera donc sur la création d'un outil de type calculateur, qui pourra estimer la meilleure taille pour un acheteur en ligne grâce à des mesures déjà connues de l'internaute et facilement traitables par l'entreprise. Nous estimons comme point de départ que le poids, la stature, la grandeur de soutien-gorge, la taille du bonnet, la taille des culottes et la marque de ceux-ci suffiraient pour estimer la taille de vêtement à sélectionner. L'objectif principal du projet est de permettre à Schwiing de diminuer son taux de retour lors de la vente en ligne de vêtements.