Neues Anprobe-Tool: Forschungsteam will Retouren im Online-Modehandel reduzieren

Das Anprobieren von Kleidung ist ein wichtiger Teil des Einkaufserlebnisses – und aus diesem Grund ist die Retourenquote im Online-Modehandel naturgemäß besonders hoch. Um dennoch einen Teil der Rücksendungen einsparen zu können, weil dies sowohl den Händler:innen als auch der Umwelt zuträglich ist, arbeitet die Hochschule Hof jetzt an einem neuen Tool: Unter dem Projektnamen „TryOn@Home“ entwickelt das Forschungsteam einen Online-Demonstrator für die Anprobe im Online-Shop. Das Programm sollen auch kleine und mittelständische Online-Modehändler:innen nutzen können. 

Anprobieren wie im Laden

Die Grundidee ist nicht gänzlich neu: „Unser Ansatz zur Vermeidung von Rücksendungen im Bekleidungsbereich und damit erhöhter Ressourceneffizienz besteht darin, dass man die Produkte bereits am Computer virtuell anprobieren kann, um eine möglichst präzise Vorauswahl bezüglich Passform und persönlichem Geschmack zu treffen“, erläutert der Projektleiter Prof. Dr. Christian Groth vom Institut für Informationssysteme der Hochschule Hof (iisys) zur Forschung. Dafür setzt man auf einen realistischeren Ansatz: Online-Käufer:innen bekommen „im besten Fall fast alle notwendigen Informationen, die man durch ein physisches Anprobieren in der Umkleidekabine erhalten würde“, so Groth weiter. Für die Kundschaft würden neben farblich stimmigen und passend designten Kleidungsstücken auch die individuell passenden Kleidergrößen ermittelt. „Lediglich das Tasterlebnis des Stoffes oder das Tragegefühl ist hier noch nicht darstellbar“, räumt er ein. 

Mehr zum Thema:

• Größenempfehlung nach Körpermaßen: Zalando löst „größtes Problem der Modebranche“
• Retouren: So viele Sendungen gehen zurück
• Smarte Umkleide: H&M testet digitalgestützten Einkauf

Um dies zu erreichen, kommt im Online-Demonstrator eine multimodale Mensch-Maschine-Schnittstelle zum Einsatz, heißt es in der Presseankündigung der Hochschule. Diese verwendet neben dem aktuellen Kamerabild der Nutzer:innen Bilder der Artikel sowie Daten wie Artikelabmessungen, Personengrößen und unterschiedliche Posen. „So ist es möglich, eine fotorealistische und größenkorrekte Darstellung des gewählten Kleidungsstückes virtuell an den Kunden anzupassen“, so Groth. Bislang seien vorhandene Computermodelle noch nicht realistisch genug, sie würden die Größe nicht berücksichtigen, „sondern die Kleidungsstücke passen grundsätzlich immer genau – und die Enttäuschung erwartet einen dann oft erst nach der Zustellung der Bestellung“, ergänzt Projektmitarbeiter Bastian Scharnagl.  

Testprojekt bei pureshirt.com 

Für die Umsetzung des Tools werden verschiedene generative KI-Modelle ausprobiert und optimiert: „Wir erweitern diese, so dass wir multimodale Eingabedaten verarbeiten können. Anschließend trainieren wir die KI-Modelle so dass eine realistische Einschätzung der Größe möglich ist“, so Groth. Getestet wird gemeinsam mit dem Online-Portal pureshirt.com, das passende Bilder, Schnittmuster und Größenangaben zur Verfügung stellt. Im Anschluss wird der Online-Händler das Tool auch auf der eigenen Seite integrieren und Feedback einsammeln.

Eine ähnliche Technologie hat auch Zalando im vergangenen Sommer gelauncht. Deren Tool soll auf Basis von Nutzerfotos die passenden Größenempfehlungen abgeben. Das Programm der Hochschule Hof wird indes nicht exklusiv einzelnen Anbieter:innen verkauft werden, sondern es sollen vor allem auch KMU profitieren können: Es wird als Open-Source-Lösung veröffentlicht.