KI-Expert:innen für Größe und Passform im Gespräch für FashionUnited
KI-Agenten verändern bereits die Art und Weise, wie Verbraucher:innen Kleidung entdecken, bewerten und kaufen. Wie können Marken und Händler:innen den Hype um die Agenten durchbrechen und sich auf das konzentrieren, was für ihr Geschäft wirklich zählt? Die Antwort beginnt in einem Bereich, der in der KI-Diskussion oft übersehen wird: Größe und Passform.
Alvanon ist das weltweit führende Unternehmen für Größentechnologie. In diesem für FashionUnited bearbeiteten Gespräch geben Don Howard, Executive Director für die globale Beratung von Alvanon, und Eric Lee, Executive Director für Nord- und Südamerika des Unternehmens, drei praktische Handlungsempfehlungen. Diese sollen Unternehmen helfen, in der Ära der KI-Agenten erfolgreich zu sein.
Eric: Beginnen wir am besten mit einer Definition von KI…
Don: Für Verbraucher:innen bedeutet KI den Wandel von traditionellen Suchmaschinen wie Google zu KI-Agenten. Bei Google geben wir Parameter ein und erhalten eine Liste von Ergebnissen, die wir durchsehen müssen. KI-Agenten hingegen suchen, filtern und empfehlen die beste Übereinstimmung basierend auf unseren Eingaben.
Für allgemeine, formstabile Produkte ist KI unglaublich effektiv. Wir arbeiten jedoch in der Bekleidungsindustrie mit weichen Waren, die besondere Herausforderungen mit sich bringen. Die wichtigsten davon sind Größe und Passform. Wir können Kleidungsstücke bis zu einem gewissen Grad technisch gestalten, aber alle Kleidungsstücke verhalten sich unterschiedlich.
Eric: Als Beispiel habe ich die KI gebeten: „Gib mir drei Optionen für Hemden zwischen 70 und 100 US-Dollar.“ In Sekunden gab sie mir drei Optionen von Marken, bei denen ich noch nie zuvor gekauft hatte. Sie sahen alle perfekt aus. Also bat ich sie, eine virtuelle Anprobe für mich durchzuführen. Sie simulierte alle drei Hemden an meinem Körper unter Verwendung öffentlich verfügbarer Informationen. Ich wählte eines aus und bat sie, mir die beste Größe zu empfehlen. Nach ein paar Fragen schlug sie eine Medium/Slim vor, die ich kaufte. Als das Hemd ankam, war die Realität ganz anders als bei der virtuellen Anprobe!
Eric: Das verdeutlicht die Diskrepanz zwischen der Empfehlung eines KI-Agenten und der Erfahrung der Verbraucher:innen. KI kann Erstkäufer:innen hervorragend zu einer Marke leiten. Sie kann aber auch zu einem starken Anstieg der Retouren führen und das Vertrauen der Verbraucher:innen untergraben. Diese Diskrepanz ist kostspielig. Die Wahrheit ist, dass KI-Shopping-Tools die Neukund:innengewinnung wirklich fördern können, aber möglicherweise auf Kosten des Customer Lifetime Value – was für eine Verschwendung.
Wenn ich ein E-Commerce-Unternehmen mit einem Umsatz von 100 Millionen US-Dollar wäre und meine Retouren um ein Prozent reduzieren könnte, hätte ich eine Million US-Dollar mehr in der Tasche! Aber ein Anstieg der Retouren um fünf Prozent hätte enorme Auswirkungen auf mein Endergebnis....
Don: Die Passform von Kleidung ist immer noch der Hauptgrund, warum Verbraucher:innen Kleidungsstücke zurücksenden. Die Frage, die man sich stellen muss, lautet: ‚Warum wird ein Kleidungsstück häufiger retourniert?‘ Die Angabe ‚Passform‘ als Rücksendegrund ist zu vage, um bei der Lösung des Problems zu helfen. Wir müssen tiefer gehen als nur das Wort ‚Passform‘, um zu verstehen, warum ein Kleidungsstück zurückgeschickt wurde. Marken müssen sich fragen: ‚Sind unsere Größen und Passformen überhaupt korrekt?‘
Eric: Das bringt uns zur ersten unserer drei praktischen Handlungsempfehlungen: Wie helfen wir KI-Agenten, unsere Produkte anstelle der unserer Wettbewerber:innen zu finden?
Don: Sorgen Sie für die richtigen Größen. Legen Sie diese konsequent fest und kommunizieren Sie sie klar an Ihre Teams, Lieferant:innen und den E-Commerce-Bereich. Das klingt einfach, aber zu viele Marken machen hier Fehler. Größe und Passform sind nicht dasselbe. Größe ist der definierte, technisch entwickelte Kernstandard einer Marke und die Grundlage aller Kleidungsdesigns. Passform ist ein Zustand, der auf diese Größe angewendet wird. Wenn also die Kerngröße einer Marke nicht standardisiert und festgelegt ist, wird es Probleme geben.
Marken müssen auch verstehen, wie sich Körpergröße und -form ändern, wenn sich die Größe der Kleidungsstücke ändert. Zu oft entspricht das, was in der Produktion umgesetzt und von den Verbraucher:innen erlebt wird, nicht dem, was online versprochen wird.
Eric: Absolut. In meiner früheren E-Commerce-Position habe ich bei Fotoshootings gearbeitet. Wir hatten eine Kleiderstange und wussten manchmal nicht, ob die Passform als Slim Fit oder Relaxed gedacht war. Das zeigt, wie unterschiedliche Teams unterschiedliche Prioritäten haben. Ein technisches Designteam betrachtet dies aus einer anderen Perspektive als ein E-Commerce-Team bei einem Fotoshooting, das sich auf die Optimierung der Konversionsraten konzentriert. Das passt zu Ihrem Punkt über die Kommunikation der Größen- und Passformabsicht. Eine Größentabelle ist nett, aber nur ein Teil eines größeren Puzzles. Die Leute schicken Dinge zurück, weil sie ‚nicht wie erwartet passen‘, was etwas anderes ist als ‚ich habe die falsche Größe gekauft‘. Das ist ein feiner, aber wichtiger Unterschied – konsistente Größenangaben sind der Schlüssel zur Lösung beider Probleme.
Don: Die Größentabelle muss korrekt sein und dem entsprechen, was eine Marke tatsächlich produziert. KI liest die Größentabelle und andere öffentlich verfügbare Informationen wie Kundenrezensionen mit nützlichem Feedback zur Passform. Wenn eine Marke beispielsweise ihr Passformmodell für Größe oder Form ändert, mag das Kleidungsstück online korrekt aussehen. Es kann aber ganz andere Endergebnisse liefern und potenziell zu mehr Retouren führen.
Eric: Handlungsempfehlung Nummer zwei: Wie können Marken die vom E-Commerce generierten Daten analysieren?
Don: Daten sind extrem wichtig – Retourenquoten, Rücksendegründe, Verkäufe nach Größe und mehr. Die Daten beleuchten die Kund:innenerfahrung und die Reaktion auf das, was die Marke umgesetzt hat.
Die Analyse sollte sorgfältig und schnell umgesetzt werden! Wenn es einen Anstieg der Retouren gibt, weil Kleidungsstücke ‚zu groß‘ sind, könnte der Körperstandard ein Faktor sein. Dies sollte jedoch nicht die erste Frage sein. Fragen Sie stattdessen: ‚Wurde das Kleidungsstück absichtlich groß gefertigt und entsprach nicht den Erwartungen der Kund:innen?‘ Ein begrenzter Fokus auf eine einzelne Kennzahl kann ohne eine tiefgehende Analyse zu sehr unterschiedlichen Entscheidungen führen.
Eric: KI-Agenten lesen Kleidungsinformationen sehr schnell. Daher müssen Marken auf der Produktdetailseite genaue Größentabellen und Passformbeschreibungen haben. Die Kleidungsstücke müssen diesen Standards und Beschreibungen konsequent entsprechen, sonst werden die Käufer:innen enttäuscht sein. Sollten Marken spezielle Ressourcen für die Analyse dieser Art von Daten haben?
Don: Ja. Unternehmen, die das gut machen, haben in der Regel jemanden, der sowohl die kommerzielle Seite als auch die technische Größen- und Passformabsicht jedes Kleidungsstücks versteht.
Eric: Zu unserer dritten und letzten Handlungsempfehlung: Wie schließen Marken die Kommunikationslücke zwischen verschiedenen Teams und Silos, wie E-Commerce und Produktentwicklung?
Don: Das ist wahrscheinlich die größte Chance. Historisch gesehen haben diese Teams in getrennten Arbeitsabläufen mit unterschiedlichen Verantwortlichkeiten und Zeitplänen existiert. Oft findet die einzige Interaktion statt, wenn etwas Negatives passiert – ein Anstieg der Retouren oder schlechte Verkaufszahlen. Ein proaktiverer Ansatz bei der Datenanalyse kann Teams helfen, Chancen zu erkennen. Das reicht von der Verbesserung der Passform bis zur Entwicklung von Produkterweiterungen wie Lang-, Kurz- oder Übergrößen. Silos aufzubrechen und kollaborativer und proaktiver zu sein, ist etwas, das die meisten Marken besser machen können.
Die gute Nachricht ist, dass wir in den letzten etwa 18 Monaten viel mehr gemeinschaftliche Gespräche mit E-Commerce-Teams und funktionsübergreifenden Führungskräften geführt haben. Die Branche erkennt, dass wir veraltete Strukturen aufbrechen müssen.