Teilen Teilen Kommentare Drucken

Künstliche Intelligenz und Fitting Models: So kämpft Zalando gegen Retouren

Veröffentlicht: 06.11.2018 | Autor: Markus Gärtner | Letzte Aktualisierung: 06.11.2018

Zalando-Kunden schicken etwa die Hälfte ihrer Bestellungen zurück. Für die Branche insgesamt und den Online-Modehändler ist das ein großes Problem. Daher versucht Zalando unter anderem mit Künstlicher Intelligenz, Retouren zu verhindern.

Mann mit Retoure
© Monkey Business Images / shutterstock.com

„Schrei vor Glück – oder schick's zurück“ – das war einst der Werbeslogan von Zalando. Der zweite Teil wurde dann irgendwann gestrichen, vielleicht sind die Kunden dem Aufruf auch allzu oft gefolgt, bis heute. „Retouren gehören zu Zalandos Geschäftsmodell“, konstatiert eine Sprecherin des Unternehmens dementsprechend trocken. Die größten Sorgenkinder bei den Rücksendungen sind Frauenkleider und Männerhemden, da bei beiden die Schnitte und Passformen stark variieren können. Der Online-Modehändler versucht schon im Vorfeld viel, um das Rücksenden zu vermeiden und die Personalisierung zu verbessern.

Zalando startet Empfehlungs-Algorithmus in 17 Ländern

Der neuste Ansatz trägt den schönen Namen „Algorithmic Fashion Companion” (AFC) und basiert auf maschinellem Lernen. Der Algorithmus soll den Zalando-Kunden anhand ihrer bisherigen Einkäufe neue Kleidung vorschlagen. Der AFC nutzt dafür als Basis einen so genannten Ankerartikel, den Kunden kürzlich gekauft oder favorisiert haben und kombiniert diesen mit dazu passenden Kleidungsstücken. Die Entwickler haben das Programm dafür mit rund 200.000 Outfits üben lassen. In Tests wurden dann Outfits sowohl von Stylisten als auch von der Künstlichen Intelligenz erstellt. Das Ergebnis: Etwa die Hälfte der Testkunden bewertete sowohl die Vorschläge von Mensch als auch von der Maschine jeweils als „gut“. Der AFC steht jetzt für Kunden in allen 17 Ländern zur Verfügung. 

Aber Zalando nutzt auch menschliche Helfer, um Retouren zu verhindern und die Größe vorher möglichst genau zu bestimmen. So genannte Fitting Models mit ausgesuchten Körpermaßen stellen sich zur Verfügung, um zum Beispiel die Passform neuer Designs zu testen und geben etwa Auskunft über das Tragegefühl. Dieses Feedback wird dann wiederum mit den Angaben aus Rücksendungen zu unpassenden Größen etc. kombiniert, um einen weiteren Algorithmus zu füttern. Auch die Verwendung von 2D- und 3D-Bildern könnte künftig eine Rolle spielen, wie Stacia Carr, Chefin des Sizing Organisation Teams von Zalando, angekündigt hat. Die Menschen wären bereit, auch persönliche Bilder zu teilen, wenn sie sich davon einen Mehrwert versprechen, so die Leiterin. 

Zalando hängt bei der Personalisierung hinterher

Beim Thema Personalisierung gab es zuletzt aber einen Dämpfer: In einem Test der Internet World schnitt Zalando recht schlecht ab – trotz hoher Investitionen in dem Bereich. Auch Zalando-Gründer David Schneider gab jüngst in einem Bericht der FAZ zu: „Wenn es um Machine Learning geht, um Größenberatung und Personalisierung, dann liegt noch viel vor uns.“ 

Besser läuft es hingegen mit der Internationalisierung. Zalando startete in diesem Jahr auch in Irland und Tschechien, der Markteintritt laufe gut, so eine Sprecherin. Zu Planungen für weitere Länder gab es keine Angaben von Zalando.

Über den Autor

Markus Gärtner Experte für Local Commerce

Markus ist 2018 zum OHN-Team dazugestoßen und berichtet unter anderem über aufstrebende StartUps im E-Commerce. Zuvor hat er beim Branchendienst Location Insider die digitalen Ideen des stationären Handels beleuchtet und für mobilbranche.de den Online-Handel via Smartphone und Apps ins Auge gefasst. Die Digitalisierung der Medienbranche konnte er in seiner Zeit bei dem Branchendienst turi2 beobachten.

Sie haben Fragen oder Anregungen?

Kontaktieren Sie Markus Gärtner

Schreiben Sie einen Kommentar

Newsletter
Abonnieren
Bleibe stets informiert mit unserem Newsletter.