KI in der Mode: Wie Hunkemöller KI für Kund:inneneinblicke, Preisoptimierung und Filial-Clustering einsetzt

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Modebranche rasant. Während einige Unternehmen abwarten, gehen andere mutige Schritte nach vorn.

Im fünften Teil der Serie „KI in der Mode“ spricht FashionUnited mit Gordon Smit, Technologiechef des niederländischen Dessous-Unternehmens Hunkemöller.

Wie sehen Sie KI und wofür setzt Hunkemöller sie ein?

KI ist in modernen Organisationen unverzichtbar geworden, insbesondere in der Modebranche. Unternehmen, die noch nicht mit KI arbeiten, geraten hoffnungslos ins Hintertreffen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, muss KI fest verankert und kontinuierlich weiterentwickelt werden.

Unser Datenteam ist in anderthalb Jahren von drei auf zwölf Personen angewachsen. Wir setzen KI in unserer gesamten Wertschöpfungskette ein. Das reicht von der Produktentwicklung und dem Design bis hin zum Vertrieb und der Analyse.

Haben Sie konkrete Beispiele?

Wir experimentieren derzeit in der Designphase mit 3D-Design. Indem wir Produkte vollständig digital und in 360 Grad betrachten, können wir die Anzahl der physischen Muster aus Asien drastisch reduzieren. Unser Ziel ist ein Muster statt vier oder fünf pro Design/Stil. Das spart Zeit und Kosten.

KI hilft uns auch bei der Bildklassifizierung. Dessous-Fotos zeigen manchmal viel Haut, sodass Google sie oft als „Inhalte für Erwachsene“ einstuft. Das beeinträchtigt unsere Entdeckbarkeit negativ. Mit KI können wir vorhersagen, welche Fotos wahrscheinlich abgelehnt werden und welche sicher online gestellt werden können.

Eine weitere wichtige Anwendung ist die Preiselastizität. Nehmen wir zum Beispiel den Black Friday. Früher haben wir im November intuitiv mit Preisnachlässen begonnen. Heute gehen wir vollständig datengesteuert vor. Machine-Learning-Modelle bestimmen genau, wann ein Produkt reduziert werden sollte und um wie viel. Das führt nachweislich zu besseren Margen.

Wir nutzen KI auch für das Kund:innenfeedback. Gemeinsam mit Google haben wir ein Tool entwickelt, das Hunderttausende von Bewertungen automatisch übersetzt und die Stimmung misst. So konnten wir die größten Frustrationen der Kund:innen aufdecken und sofort darauf reagieren.

Zudem arbeiten wir am Filial-Clustering. Dabei identifiziert die KI, welche Filialen ähnliche Kund:innenprofile bedienen. Durch die datenbasierte Gruppierung der Filialen kann das Sortiment pro Cluster viel besser zugeschnitten werden. Diese Analysen erfordern manchmal die Verarbeitung von Milliarden von Datensätzen. Eine Aufgabe, die manuell unmöglich war.

Was hat diese KI-Reise bisher gebracht?

Hunkemöller hat in den letzten Jahren eine große Datentransformation durchlaufen. Wir hatten über 25 verschiedene Datenquellen. Diese wurden vor drei bis vier Jahren in einer einzigen zentralen Datenbank zusammengeführt. Wir saßen auf einer Daten-Goldgrube, konnten aber noch nicht darauf zugreifen. All diese Quellen zusammenzuführen war eine riesige Aufgabe, aber jetzt ernten wir die Früchte. Es hat uns neue Informationen geliefert, wie zum Beispiel Muster im Kaufverhalten durch das Filial-Clustering.

Der nächste Schritt ist, all diese neuen Erkenntnisse wirklich zu aktivieren, so wie wir es mit dem Kund:innenfeedback getan haben.

Welche Lehren haben Sie gezogen und was sind die Herausforderungen?

Die wichtigste Lektion ist, dass die Stammdaten in Ordnung sein müssen. Wenn die Daten falsch sind, bleibt es bei „shit in, shit out“. Für die Preiselastizität und das Filial-Clustering mussten wir unsere Daten beispielsweise erheblich optimieren. Es hat uns zwei Jahre Blut, Schweiß und Tränen gekostet, eine solide Grundlage zu schaffen.

Eine weitere große Herausforderung bei KI liegt in ihrer Akzeptanz. Die Nutzung von KI in einer großen Organisation unterscheidet sich stark von der privaten Nutzung. Eine Alltags-KI wie ChatGPT zu bitten, eine Reiseroute zu erstellen, ist einfach. Sie professionell zu nutzen, ist eine ganz andere Sache. Wie stellt man zum Beispiel sicher, dass 6.500 Mitarbeitende gute Prompts schreiben können?

Wir entwickeln jetzt Schulungen und Richtlinien, um die Mitarbeitenden KI-kompetenter zu machen. Außerdem bauen wir eine zentrale KI-Strategie auf, damit die Teams nicht alle mit unterschiedlichen Tools arbeiten. Diese Koordination ist entscheidend, was viele Unternehmen wahrscheinlich wiedererkennen werden.

Was steht für Hunkemöller in Sachen KI als Nächstes an?

Ich habe gerade einen Bericht gelesen, demzufolge 90 Prozent der Unternehmen bereits mit KI arbeiten. Aber 67 Prozent von ihnen befinden sich noch im Pilotmodus. Das ist ziemlich wiedererkennbar. Was die Erkenntnisse angeht, ist Hunkemöller fortschrittlich. In anderen Bereichen befinden wir uns aber noch in der Entdeckungsphase.

Einer der Bereiche, den wir gerade erst erkunden, ist die kreative KI. Physische Shootings bleiben zwar unerlässlich, um Magie, Emotion und Atmosphäre zu schaffen. KI kann sie allerdings in Zukunft unterstützen und verändern. Sie kann kreative Möglichkeiten erweitern oder die Effizienz verbessern, zum Beispiel durch weniger Reisen.

Zusätzlich wollen wir KI nutzen, um unseren Marketing-Mix zu optimieren und die Erträge unserer Kampagnen besser zu verstehen.

Wo sehen Sie die größten Chancen für KI in der Mode?

Die größten Chancen liegen im kreativen Bereich. Denken Sie etwa an die Trendanalyse: Was sollte man entwickeln, welche Designs entstehen, in welche Richtung bewegt sich der Markt? Man kann KI Moodboards erstellen oder Muster in ein 3D-Design umwandeln lassen. Diese Technologie existiert bereits, wird aber in der Mode noch kaum in großem Stil genutzt.

Europäische Akteur:innen wie Zara und Loavies und chinesische Giganten wie Shein und Temu haben sehr kurze Vorlaufzeiten vom Design bis zur Lieferung; oft sind es nur wenige Wochen oder Tage. Mit diesem Tempo können wir nicht mithalten. Das Design und die Produktion von Dessous erfolgen vollständig intern und sind komplexer als die Herstellung eines T-Shirts oder Pullovers. Dennoch kann und muss unsere Time-to-Market kürzer werden. Ich bin überzeugt, dass KI dabei eine Schlüsselrolle spielen wird.

Ein letzter Ratschlag?

Letztes Jahr habe ich gesagt, dass Unternehmen KI schrittweise implementieren sollten: klein anfangen, Pilotprojekte durchführen und dann langsam skalieren. Meine Meinung dazu hat sich komplett geändert. KI hat der Zeit eine neue Dimension gegeben. Vor ein paar Jahren bedeutete Vergangenheit vor fünf, sechs oder sieben Jahren. Wenn ich heute in Bezug auf KI von „der Vergangenheit“ spreche, meine ich vor zwei oder drei Monaten. Die Entwicklungen gehen so schnell voran, dass kleine Schritte nicht mehr funktionieren.

Für Unternehmen, die sich derzeit in der Experimentier- und Erkundungsphase befinden: Sorgen Sie für Unterstützung innerhalb der Organisation. Die Mitarbeitenden müssen verstehen, dass KI nicht ihre Jobs übernimmt. Stattdessen schafft sie Zeit, damit sie ihre Arbeit besser machen können. Besonders im Einzelhandel, wo es immer stressig ist, können KI-Tools enorme Effizienzgewinne bringen.

Für Unternehmen, die noch nicht mit KI begonnen haben, lautet mein Tipp: Daten, fett, unterstrichen und mit einem Ausrufezeichen!

KI-Tools wurden zur Transkription dieses Interviews und als Schreibhilfe verwendet.

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