Sizing-Intelligenz wird zur strategischen Priorität für Marken im KI-gesteuerten Handel
Ein neuer Bericht von Coresight Research mit dem Titel ‘Shifting the Size and Fit Paradigm: A three-pillar framework to reduce returns and future-proof for agentic commerce’ vom Mai 2026 identifiziert die verbraucher:innenspezifischen, technologischen und marktbezogenen Kräfte, welche die Modelandschaft neu gestalten. Er gibt Ratschläge, wie sich Marken und Händler:innen auf diese tiefgreifenden Veränderungen vorbereiten und erfolgreich sein können. In diesem Artikel fasst das auf Größentechnologie spezialisierte Unternehmen Alvanon, ein Partner des Berichts, einige wichtige Erkenntnisse und umsetzbare Empfehlungen zusammen.
Größe und Passform sind nicht nur ein technisches Problem der Produktentwicklung, sondern ein strategisches Thema der Business Intelligence. Dies geht aus einer neuen Studie von Coresight Research in Zusammenarbeit mit dem auf Bekleidungstechnologie spezialisierten Unternehmen Alvanon hervor. Der Bericht zeigt, dass Marken stärkere Rahmenbedingungen für „Sizing-Intelligenz“ schaffen müssen. So können sie Retouren reduzieren, die Bestandsplanung verbessern und sich auf den Vormarsch des KI-gestützten Einkaufens vorbereiten.
Da Online-Retouren von Bekleidung den Sektor weiterhin belasten, schätzt Coresight, dass die durchschnittliche Online-Retourenquote für Bekleidung in den USA im Jahr 2025 23,4 Prozent erreichte. Basierend auf einem Online-Markt für Bekleidung und Schuhe im Wert von 201,1 Milliarden US-Dollar entspricht dies retournierter Ware im Wert von etwa 47,1 Milliarden US-Dollar.
Fast 70 Prozent der Käufer:innen, die online gekaufte Kleidung zurückgaben, nannten Größe und Passform als Grund. Der Bericht beschreibt dies als eine bedeutende Chance für Händler:innen, Retouren zu reduzieren und das Vertrauen der Verbraucher:innen zu stärken.
KI-Shopping-Agenten erhöhen den Einsatz
Da KI-Agenten die Verbraucher:innen zunehmend bei Produktempfehlungen und Kaufentscheidungen unterstützen, laufen Marken mit uneinheitlichen oder unvollständigen Größendaten Gefahr, an Sichtbarkeit zu verlieren. KI-Systeme sind auf strukturierte, maschinenlesbare Produktinformationen angewiesen, um Produkte präzise zu vergleichen und zu empfehlen. Ungenauigkeiten oder unzureichende Größendaten führen zu einer geringeren Verlässlichkeit der Empfehlungen und zu Fehlern, die sich in großem Umfang wiederholen. Marken werden mit der Zeit an Priorität verlieren, wenn hohe Retourenquoten negative Leistungssignale erzeugen.
Der Wandel ist bereits im Gange. Eine Coresight-Umfrage vom Dezember 2025 ergab, dass 58 Prozent der US-Verbraucher:innen, die mit KI vertraut sind, KI-Tools zum Einkaufen genutzt haben oder dies beabsichtigen. Gleichzeitig gaben 29 Prozent an, dass sie eher auf Websites einkaufen würden, die KI-Agenten zur Verbesserung des Kund:innenservice anbieten.
Vorausschauende Größentools sind auf verlässliche Daten angewiesen
Händler:innen setzen zunehmend auf vorausschauende Größentechnologien, um Online-Kund:innen bei der Wahl der richtigen Größe zu helfen. Der Bericht betont jedoch, dass diese Tools nur so effektiv sind wie die Daten, auf denen sie basieren.
„Die Qualität der Empfehlungen ist daher ein direktes Spiegelbild der Sizing-Intelligenz, aus der sie schöpfen.“
Strukturierte Informationen wie Maße von Kleidungsstücken, Gradierregeln und Stoffeigenschaften müssen in einheitlichen Größenstandards verankert sein. Dies ermöglicht präzise Empfehlungen, auch für neue Produkte ohne historische Verkaufsdaten.
GLP-1-Nutzer:innen treiben die Nachfrage nach klareren Passforminformationen voran
Die zunehmende Verwendung von GLP-1-Medikamenten zur Gewichtsreduktion beeinflusst auch die Nachfrage nach Bekleidung. Laut einer Coresight-Umfrage vom November 2025 und März 2026 gaben 70 Prozent der US-amerikanischen GLP-1-Nutzer:innen an, mindestens eine Kleidergröße abgenommen zu haben.
Da die Verbraucher:innen häufigere Körperveränderungen und Garderoben-Updates erleben, stehen Marken unter wachsendem Druck. Sie müssen klarere Passformhinweise und zuverlässigere sowie beständigere Größenempfehlungen geben.
Ein Drei-Säulen-Modell
Coresight schlägt ein zentrales Drei-Säulen-Modell vor, um Größen- und Passformstrategien zukunftssicher zu machen.
„Ein disziplinierter Ansatz bei Größen- und Passformstandards bildet die Grundlage für alle Bemühungen, das Vertrauen der Kund:innen zu stärken und Retouren zu reduzieren.“
Die erste Säule konzentriert sich auf die Etablierung einheitlicher Größen- und Passformstandards über alle Kategorien hinweg. Dazu gehören klare Körpermaße, Größendefinitionen und Gradierregeln.
Die zweite Säule konzentriert sich auf das Produktinformationsmanagement (PIM). Dieses wandelt Passformstrategien in strukturierte Datenattribute wie Maße pro Größe und Dehnbarkeitseigenschaften von Stoffen um. Effektive PIM-Systeme liefern zudem Erkenntnisse, die zur kontinuierlichen Verfeinerung von Größenempfehlungen genutzt werden können.
Die dritte Säule ist die Produktdetailseite (PDP), die der Bericht als letzten Prüfpunkt vor dem Kauf beschreibt. Rund 40 Prozent der US-amerikanischen Käufer:innen gaben an, einen Online-Kauf von Kleidung wegen verwirrender oder fehlender Produktinformationen abgebrochen zu haben.
Um die Konversionsrate zu verbessern und Retouren zu reduzieren, sollten Größeninformationen auf den PDPs spezifisch, klar und umsetzbar sein.
Sizing als Business Intelligence
Der Bericht kommt zu dem Schluss, dass Sizing als eine Business-Intelligence-Strategie betrachtet werden sollte, die über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg geteilt wird.
Genaue Körper- und Passformdaten können in Design-, Merchandising- und Sortimentsplanungsentscheidungen einfließen. Sie helfen Händler:innen, den Lagerbestand zu optimieren, Abfall zu reduzieren und die Nachfrage effektiver zu prognostizieren.
Da die Körperprofile der Verbraucher:innen immer vielfältiger und dynamischer werden, sind Marken im Vorteil, die ihre Größenstrategien auf echten Kund:innendaten aufbauen. Sie sind besser positioniert, um die Kundenbindung zu stärken und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
„Traditionelle Einheitsgrößen-Annahmen sind nicht mehr wirksam“, schließt der Bericht. Er argumentiert, dass Sizing-Intelligenz jetzt unerlässlich ist, da die Branche in das Zeitalter des KI-gestützten Handels eintritt.
Den vollständigen Bericht finden Sie hier.
Dieser Bericht wird Nicht-Abonnent:innen von Coresight Research durch das Sponsoring des auf Größentechnologie spezialisierten Unternehmens Alvanon zur Verfügung gestellt.
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