Zalando öffnet seine virtuelle Umkleidekabine als Pilot für Millionen von Kund*innen
Zalando öffnet seine virtuelle Umkleidekabine zum ersten Mal für Millionen von Kund*innen in allen 25 Märkten. Das Pilotprojekt ist Teil von Zalandos Size & Fit Initiativen – einem wichtigen Fokusbereich des Unternehmens. Im Rahmen des Piloten können Kund*innen einen 3D-Avatar erstellen. Dafür geben sie ihre Größe, ihr Gewicht und ihr Geschlecht ein. Für ein ausgewähltes Jeans-Sortiment (22 Artikel verschiedener Marken) können Kund*innen anhand des Avatars die Passformen der verschiedenen Größen überprüfen. Dabei zeigt eine Visualisierung im Stil eines Wärmebilds mit unterschiedlichen Farbzuordnungen an, wo das Kleidungsstück an dem erstellten Avatar eng oder locker sitzt. Wenn es darum geht, die richtige Größe zu finden, sind Jeans eine der schwierigsten Produktkategorien. Denn es gibt keine einheitlichen Größen-Standards.
Zalando hat bereits zwei Pilotkampagnen mit ausgewählten Artikeln von Puma und der Eigenmarke Anna Field erfolgreich durchgeführt. Dabei haben mehr als 30.000 Kund*innen die innovative Technologie ausprobiert. Die Kampagneninhalte jedes Pilotprojekts laufen jeweils mehrere Wochen.
„Mit den Pilotkampagnen wollen wir verstehen, wie Kund*innen die neue Technologie nutzen. Auf dieser Basis können wir eine skalierbare Lösung für die Zukunft entwickeln. Bereits jetzt sehen wir, dass das Interesse an den Kampagnen wächst: Etwa die Hälfte der Kund*innen hat mehr als eine Größe am Avatar ausprobiert“, sagt Stacia Carr, VP Size and Fit bei Zalando. „Wir wollen die Modeindustrie dabei unterstützen, 3D-Designsoftware und digitale Workflows für die Produktion von Kleidung einzuführen. Dabei entstehen 3D-Versionen der Produkte. Das ist eine wichtige Voraussetzung, um eine virtuelle Umkleide in großem Maßstab einführen zu können.“
Zalando ist die einzige europäische E-Commerce-Plattform für Mode und Lifestyle mit einem eigenen Team, das sich ausschließlich um den Bereich Size & Fit kümmert. Das Team setzt dabei sowohl auf Models, die Artikel vor Ort anprobieren, als auch auf Machine Learning, Computer Vision und andere Technologien – um vorherzusagen, ob Artikel zu groß oder zu klein ausfallen. Darüber hinaus erhalten Kund*innen personalisierte Größenempfehlungen, die auf ihrer Kauf- und Retourenhistorie, sowie auf Referenzartikeln basieren, die sie zu ihrem Größenprofil hinzufügen können. Größenbedingte Retouren fallen bei Artikeln mit Größenempfehlung um gut 10 Prozent geringer aus, verglichen mit Artikeln, die keine Größenempfehlung haben.
