Basert på gjennomsnitt
Dagens størrelsessystemer antar at alle passer inn i en mal, basert på statistikk og "store talls lov".
I virkeligheten er hvert menneske, og hvert produkt, unikt.
AI-drevet, artikkelnummer størrelsesanbefailnger som gjør det enklere for kundene og mer lønnsomt for deg som selger klær og sko på nett.
Ferdig installert og lansert på timer.

Presisjon i hver anbefaling. Skapt i Norden – brukt over hele verden.
Se hvordan de beste butikkene sørger for personlige kundeopplevelser som øker konverteringen og reduserer returer.
Zizr gir personlige anbefalinger om størrelser, helt uten å spørre kundene om vekt, bilder eller andre detaljer de ikke ønsker å dele.

Et utvalg butikker som bruker ZizrBrukt av ledende norske butikker
Dagens størrelsessystemer antar at alle passer inn i en mal, basert på statistikk og "store talls lov".
I virkeligheten er hvert menneske, og hvert produkt, unikt.
Verktøy som spør om vekt og kroppsfasong, eller ber om bilder av kundene dine med lite klær, det er ikke måten å gjøre det på.
Slike løsninger virker ikke, det eneste de gjør er å skape frustrasjon og friksjon.
Butikker som bare baserer seg på egne data og erfaringer vil ikke løse verken sizing eller kunne tilby god personifisering.
Til det mangler de alt for mye data. Selv ikke de største internasjonale butikkene har nok.
Zizr leverer personlige størrelsesanbefalinger på SKU-nivå – basert på reelle kjøp, ikke antakelser.
Vi lærer av hva som faktisk passer – på tvers av merker, stiler og sesonger – og gir hver enkelt kunde en personlig anbefaling, helt uten å be om vekt, bilder eller personlige detaljer.
Individ, ikke gjennomsnitt. Hver kunde er unik. Zizr matcher ekte mennesker med faktiske produkter – med presisjon på SKU-nivå.
Personvern først. Ingen personlige og intime spørsmål. Bare fokus på "hva føler du deg vel i?"
Kontinuerlig læring. Hver anbefaling og tilbakemelding gjør den neste smartere – på tvers av kategorier, merker og regioner.

Hvis kunder har handlet med Zizr tidligere får de automatisk personlige anbefalinger i alle butikker som bruker Zizr.
Nye kunder trenger bare fortelle Zizr hva de bruker av klær og sko, hvordan de liker det, så gjør Zizr resten automatisk.
I en butikk som bruker Zizr, får kunder med en Zizr ID personlige størrelsesanbefalinger basert på tidligere kjøp og hvordan plaggene passet.
Hver nye transaksjon er læring for den neste anbefalingen – og bidrar til en personlig profil som følger kunden.
Ingen innlogging. Ingen gjetting.
Bare nøyaktige anbefalinger – fra første klikk.
Ny Zizr bruker? Snakk med Zizr på produktsiden. For eksempel:
“Jeg har Levi’s 511, størrelse 26/30.
Passer egentlig fint, men er litt trange over hoftene."
Basert på den informasjonen identifiserer Zizr den eksakte modellen, kobler det til verifisert data fra reelle transaksjoner og oversetter det til en personlig og tilpasset størrelsesanbefaling.
I bakgrunnen validerer Zizr kontinuerlig sine anbefalinger gjennom FitBack – ekte tilbakemeldinger fra kunder om hvordan plaggene faktisk passer
Hver transaksjon oppdaterer hvordan akkurat dette produktet faktisk sitter – ikke bare hvordan det så ut på modell.
Når nye produkter legges til, sammenlignes de mot hele det voksende nettverket av verifiserte passformer – slik at anbefalingene blir smartere for hver kunde.
Du har hørt det før fra andre løsninger for sizing:
“30 % færre returer”, “20 % høyere konvertering.”
Men det er som regel i beste fall bare gjennomsnitt – slått sammen fra ulike butikker, sesonger og kategorier.
Zizr jobber ikke med gjennomsnitt. Vi måler det som faktisk skjer.
I virkelige butikker. Produkt for produkt, kategori for kategori, uke for uke.
For hvert produkt oppfører seg ulikt – og det gjør også menneskene som kjøper dem.
En hettegenser har ikke samme risiko for feil størrelse som et par jeans. Og en sommerkjole i bomull passer ikke likt som en i lin.
Derfor sporer Zizr faktiske resultater, ikke antakelser – og viser hva bedre anbefalinger faktisk betyr.
Reelle resultater.
Ikke markedsføringsmatematikk.
Da Capone tok i bruk Zizr, fulgte vi hver eneste transaksjon i sanntid — produkt for produkt, uke for uke.
– En tydelig nedgang i størrelsesrelaterte returer
– Kunder begynte å stole på anbefalingene, noe som reduserte antall bestillinger med flere størrelser.
– Gjentakende kunder hadde dobbelt så høy sannsynlighet for å handle igjen innen 60 dager.
Les hele historien – med tall, innsikt og kontekst – i Capone-case-studien.