Von der Boutique zum Algorithmus: Wie KI die Rolle des Modeverkäufers neu definiert

In diesem Artikel konzentrieren wir uns anhand der Fallstudie von Dressipi und House of Bruar darauf, wie KI und angereicherte Produktdaten den Mode-E-Commerce verändern.

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Von der Boutique zum Algorithmus: Wie KI die Rolle des Modeverkäufers neu definiert

Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz holt der Mode-E-Commerce endlich die personalisierte Aufmerksamkeit auf, die Käufer einst in physischen Geschäften erhielten. Im Mittelpunkt dieser Transformation steht Dressipi, jetzt Teil der MAP Digital, eine KI-gestützte Plattform zur Produktdatenanreicherung, die Modemarken dabei hilft, personalisierte Einkaufserlebnisse in großem Umfang zu bieten.

Während einer Digital Fashion Academy-Sitzung beschrieb Dressipi-Mitbegründerin Sarah McVittie, wie die Plattform von der Intuition einer brillanten Verkäuferin inspiriert wurde. „Ich ging einmal in eine Boutique in New York, und eine Stylistin suchte fünf Outfits für mich aus – alle perfekt. Ich habe sie alle gekauft. Diese Art von Intuition haben wir mithilfe von KI nachgebildet.“

Stil mit Daten dekodieren

Dressipi war ursprünglich ein B2C-Projekt, wechselte aber in den B2B-Bereich, nachdem große britische Einzelhändler Interesse an der Lizenzierung seines Taxonomiesystems bekundet hatten. Heute erweitert Dressipi Produkt-Feeds um eine umfassende Schicht an Styling-, Kontext- und dynamischen Daten – darunter Ausschnittarten, Stoffverlauf und Trendausrichtung – basierend auf Tausenden von Attributen.

Diese Daten optimieren Websites nicht nur für die Konvertierung. Es hilft Einzelhändlern zu verstehen, was Kundenpräferenzen, Rücklaufquoten und sogar emotionale Resonanz beeinflusst. Beispielsweise ist es wahrscheinlicher, dass Frauen mit größerer Oberweite ein Oberteil mit Rundhalsausschnitt zurückschicken als ein Oberteil mit U-Ausschnitt. Diese Details wirken sich auf algorithmische Produktempfehlungen aus.

Auswirkungen auf die reale Welt: Das Haus Bruar

John Hodge aus Das Haus Bruar, ein schottischer Luxushändler, berichtete, wie die Integration der Dressipi-Technologie seine Empfehlungen verbesserte. „Wir haben Dressipi mit unserer bestehenden Engine getestet und konnten einen Mehrwert von 5% erzielen“, sagte er. „Die Outfits spiegeln jetzt unsere Marken-DNA wider und sind auf die Vorlieben und den Kontext des Kunden zugeschnitten.“

Auch betrieblich profitierte ihr Team: Der manuelle Aufwand für die Produktkennzeichnung und das visuelle Merchandising wurde reduziert und gleichzeitig die Konsistenz der Bilder und Attribute verbessert.

Retouren, SEO und die Zukunft der Entdeckung

Über das Styling hinaus bewältigt Dressipi eine entscheidende Herausforderung im Mode-E-Commerce: Retouren. Durch die Erkennung von Mustern, beispielsweise aufgrund von Größe, Stil oder Lagerfragmentierung, optimiert die Plattform nicht nur gekaufte, sondern auch behaltene Artikel.

Da die Suche zunehmend natürliche Sprache in den Vordergrund rückt (denken Sie an „Was ziehe ich zu einer Sommerhochzeit in Edinburgh an?“), werden angereicherte Produktdaten immer wichtiger. Dressipi unterstützt Marken bei der Erstellung semantischer Ebenen für SEO, Marktplätze und sogar KI-Chat-Schnittstellen und verbindet so die Markensprache mit der Kundensprache.

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Die Weiterentwicklung der Customer Journey mit KI

Ausgehend von der Diskussion mit Sarah und John verändert die Einführung von KI wie Dressipi die Kundenreise im Online-Modehandel mit dem Ziel, das personalisierte Erlebnis, das bisher nur in physischen Geschäften verfügbar war, nachzubilden und zu verbessern.

Hier sind einige wichtige Aspekte der Entwicklung der Customer Journey:

Natürliche Sprachsuche

Wechseln zu Natürliche Sprachinteraktion: Die Suchgewohnheiten der Kunden verändern sich von traditionellen stichwortbasierten Suchanfragen (wie „schwarzes Hochzeitskleid“) hin zu natürlicheren Formulierungen (wie „Suche einen eleganten, aber etwas glamourösen Bleistiftrock für die Arbeit“). KI hilft Einzelhändlern, ihre Produktdaten und Metadaten so zu optimieren, dass sie über diese natürlichsprachlichen Suchanfragen gefunden werden können.

Hochgradig personalisierte Empfehlungen

Allgemeine Empfehlungen wie „Kunden wie Sie haben X gekauft“ sind in der Modebranche aufgrund von Variationen in Größe, Figur, Körpergröße, Gewicht, Geschlecht und wechselnden Vorlieben wirkungslos. KI nutzt detaillierte Produktdaten (physische Eigenschaften, Kontext, dynamische Trends) und versteht, wie bestimmte Merkmale an verschiedenen Menschen aussehen oder sich gut anfühlen. Dadurch kann das System maßgeschneiderte Outfit- und Produktvorschläge erstellen, die auf Geschmack, Lebensstil, Farbpalette und sogar physischen Merkmalen des Kunden basieren und ihm das bestmögliche Schaufenster präsentieren. Das System lernt im Laufe der Zeit aus den Kundeninteraktionen.

Reduzieren Sie E-Commerce-Retouren

Verbesserte Passform und weniger Retouren: Das Verständnis der Faktoren, die zu Retouren beitragen, wie z. B. Größenprobleme (15–20 % der Retouren) und die Eignung des Stils (30–50 % der Retouren), ist entscheidend11. Durch die Einbeziehung von Passformdaten und das Verständnis, wie sich Merkmale (wie der Ausschnitt) auf die Eignung für verschiedene Körpertypen auswirken, kann KI helfen, die Retourenwahrscheinlichkeit vorherzusagen2…. Algorithmen können für „behaltene Artikel“ und nicht nur für die Konversionsrate optimiert werden, sodass Kunden Produkte angezeigt werden, die sie eher behalten12. Dies führt zu einem positiveren Nachkauferlebnis und reduziert den mit Retouren verbundenen Frust.

Steigern Sie das Engagement

Stilberatung und Outfit-InspirationKunden benötigen oft Anleitungen zum Kombinieren von Artikeln. KI erstellt markengerechte Outfit-Vorschläge, die Kunden dabei helfen, sich vorzustellen, wie sie Produkte zu verschiedenen Anlässen (z. B. Arbeit, Abend, Wochenende) tragen können. Dies hilft Kunden, die Vielseitigkeit der Artikel zu erkennen und fördert die Investition. Das System erkennt, für welche Anlässe ein bestimmtes Produkt geeignet ist, und schlägt Artikel vor, die gut zueinander passen8.

Konsistentes und relevantes Browsen: KI stellt sicher, dass Empfehlungen und Produktlisten konsistente Bilder verwenden und so ein unübersichtliches Erscheinungsbild vermeiden.1314 Entscheidend ist, dass berücksichtigt aktuelle Lagerbestände, einschließlich bestimmter Größen, sodass den Kunden nur Produkte angezeigt werden, die tatsächlich für sie verfügbar sind. Die umfangreiche, konsistente Daten ermöglicht außerdem effektivere und konsistentere Filter und Facetten auf der Website und verbessert so das Browsing-Erlebnis.

Marketinganalyse

Tieferes Kundenverständnis und Segmentierung: Die detaillierten Daten, die durch KI generiert werden, ermöglichen es Einzelhändlern, über grundlegende demografische Daten hinauszugehen und Erstellen Sie leistungsstarke Kundensegmente basierend auf Verhalten, Vorlieben und Lebensstil (z. B. Pferdesportkunde, Profi-Landwirt). Dieses Verständnis ermöglicht die Bereitstellung von Erlebnissen und einer Sprache, die auf diese spezifischen Segmente zugeschnitten ist, wodurch sich der Kunde verstanden fühlt und das Engagement erhöht wird.

Integriertes Markenerlebnis: Die KI arbeitet eng mit dem Kreativteam der Marke zusammen, um die DNA der Marke aufnehmen und widerspiegeln und Stilprinzipien. So wird sichergestellt, dass die personalisierten Empfehlungen und Anleitungen der Markenidentität treu bleiben und zu einem überzeugenden Online-Markenerlebnis beitragen. Maßgeschneiderte Landingpages können zudem basierend auf Kundenabsicht und Kontext erstellt werden.

Letzter Takeaway

Modehändler erkennen, dass Bei Daten geht es nicht nur um Optimierung– es geht um Storytelling, Styling und ServiceWährend KI die Modelandschaft neu gestaltet, ermöglichen Tools wie Dressipi, die Kunst des Verkaufsassistenten zu skalieren und wirklich persönliche digitale Einkaufserlebnisse zu schaffen.

Im Wesentlichen verschiebt KI wie Dressipi die Online-Kundenreise von einem potenziell überwältigenden, statischen Katalogerlebnis zu einer dynamischen, personalisierten und geführten Interaktion, die die Nuancen der Mode besser widerspiegelt und darauf abzielt, eine stärkere Verbindung zum Kunden aufzubauen.

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