Erst kürzlich hat der Versender Zalando angekündigt, einen Fashion-Assistenten auf ChatGPT-Basis anzubieten. Der soll dabei unterstützen, dass Kund:innen die richtigen und für sie passenden Produkte erhalten. Einige Schritte weiter ist das Unternehmen dagegen bei der digitalen Anprobe.

Schon in den letzten Jahren hatte Zalando im Rahmen der Size-&-Fit-Abteilung eine große Zahl an Dingen ausprobiert, die alle auf ein und dasselbe abzielen: den Kund:innen möglichst treffsicher die passende Größe zu schicken, denn jede Retoure kostet das Unternehmen Geld und verursacht Aufwand.

Mithilfe eines Avatars können die Kaufinteressent:innen jetzt im Rahmen eines Pilotprojekts unterschiedliche Jeans „anprobieren“. Gerade Hosen sind bekanntermaßen aufgrund der unterschiedlichen Passformen eine schwierige Ware und eignen sich daher für ein größeres Pilotprojekt. Zudem gibt es hier eine Vielzahl an konkurrierenden Größenstandards.

Um den 3D-Avatar zu erstellen, benötigt das Tool Größe, Gewicht und Geschlecht. Noch lässt sich die Passgenauigkeit nur für gerade einmal 22 Artikel verschiedener Jeansmarken testen, dafür aber für Kund:innen in den gesamten 25 Zalando-Märkten. Dabei zeigt eine Visualisierung im Stil eines Wärmebilds mit unterschiedlichen Farbzuordnungen an, wo das Kleidungsstück an dem erstellten Avatar eng oder locker sitzt.

Getestet hat Zalando sein System bereits mit zwei Pilotkampagnen mit ausgewählten Artikeln von Puma und der Eigenmarke Anna Field. Über 30.000 Kund:innen haben die Technologie über einige Wochen ausprobiert. Das Unternehmen will nun nach Aussage von Stacia Carr, VP Size and Fit, eine skalierbare Lösung für die Zukunft entwickeln. „Schon jetzt sehen wir, dass das Interesse an den Kampagnen wächst. Wir wollen die Modeindustrie dabei unterstützen, 3D-Designsoftware und digitale Workflows für die Produktion von Kleidung einzuführen.“

In der Tat sind 3D-Versionen der Produkte eine entscheidende Voraussetzung, um eine virtuelle Umkleide in großem Maßstab einführen zu können. Zalando hat hierfür in der Vergangenheit bereits das Startup Fision erworben, das auf Bodyscan-Lösungen spezialisiert ist.

Mit der Size-&-Fit-Abteilung setzt Zalando sowohl auf Models, die Artikel vor Ort anprobieren, als auch auf Machine Learning, Computer-Vision und andere Technologien. Diese sollen die Plattform dabei unterstützen, vorherzusagen, ob Artikel zu groß oder zu klein ausfallen werden und wo sie gegebenenfalls spannen.

Darüber hinaus erhalten Kund:innen personalisierte Größenempfehlungen, die auf ihrer Kauf- und Retourenhistorie sowie auf Referenzartikeln basieren, die sie zu ihrem Größenprofil hinzufügen können.

Was das genau bringt, dazu macht Zalando nur vage Angaben. Demnach fielen größenbedingte Retouren bei Artikeln mit Größenempfehlung um gut zehn Prozent geringer aus, verglichen mit Artikeln, die keine Größenempfehlung haben. Wie viel das Unternehmen damit bisher genau einspart und für welche Warengruppen sich eine solche Bemühung eignet, bleibt offen.

Bekannt ist aber, dass die gesamte Bekleidungsbranche im Rahmen der Nachhaltigkeitsbemühungen und um Kosten zu sparen, einiges tut, um optimale Größen und Passformen vorherzusagen. Rund 20 Euro verursacht jede Retoure für Handling, Rückporto und Wertverlust im Schnitt – und gerade in saisonal geprägten Geschäftsfeldern, zu denen ja auch Kleidung und Schuhe zählen, ist die Chance, ein Produkt zu verkaufen, immer begrenzter, je mehr es auf den Saisonschluss zugeht.