Mode trifft A.I.: Wie Zalando Größenberatung noch smarter macht

Zalando arbeitet kontinuierlich daran, Kunden ein noch besseres und persönlicheres Einkaufserlebnis zu bieten, ein wichtiges Thema hier ist Personalisierung. Stacia Carr, Head of Engineering & Sizing, will mit ihrem Team den Einkaufsprozess durch intelligente Größenbestimmung und Machine Learning personalisieren.

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Wie ist dein Team aufgebaut?

Ich leite ein interdisziplinäres Team, das Sizing Organization Team, bestehend aus Data Scientists, Wissenschaftlern, Produktentwicklern, Business-Analysten, Business Integration Spezialisten und im weiteren Sinne Category Managern. Diese Art von Teamdynamik bedeutet, dass wir Problemstellungen aus allen Blickwinkeln verstehen können: aus der Sichtweise des Kunden, des Unternehmens sowie aus der Perspektive der Markenpartner.

 

Ihr arbeitet daran, die Größenberatung im Zalando Fashion Store zu optimieren. Wie funktioniert das und welche Vorteile hat das?

Uns stehen umfangreiche Daten zur Verfügung, die uns detaillierte Einblicke in die Themen rund um Passform und Größenbestimmung geben. Diese Erkenntnisse können intern eingesetzt werden, wir können sie aber auch mit unseren Partnern teilen. Die Markenpartner gewinnen Erkenntnisse aus den „größenbedingten Rücksendungen“ und Kunden können sich besser in dem breiten Sortiment des Zalando Fashion Stores zurechtfinden. Passform- und Größenbestimmung haben einen hohen Stellenwert, da sie entscheidend für den individuellen Stil sind. Wenn man den Kunden ein besseres Verständnis vermittelt, welche Produkte unseres umfangreichen Sortiments zu ihnen passen könnten, dann ist das ein Gewinn für die Kunden, aber auch die Marken und das Ökosystem der Modebranche als Ganzes.

 

 

 

Wenn man den Kunden ein besseres Verständnis vermittelt, welche Produkte unseres umfangreichen Sortiments zu ihnen passen könnten, dann ist das ein Gewinn für die Kunden, aber auch die Marken und das Ökosystem der Modebranche als Ganzes.

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Stacia Carr, Head of Engineering & Sizing

Mit welchen Artikeln und Kategorien beschäftigt ihr euch denn?

Vor anderthalb Jahren haben wir Größenempfehlungen für Schuhe auf den Markt gebracht. Wir setzen auf Machine Learning, um vorherzusagen, welche Schuhmodelle zu groß oder zu klein ausfallen. Die Empfehlungen basieren auf Kundendaten, die zusammen mit dem Feedback eines Teams von Fitting Models hier in Berlin analysiert und erstellt wurden. Somit entsteht ein sehr ganzheitliches Bild. Im Vergleich zu Textilien waren Schuhe aufgrund ihrer einfachen Struktur ideal geeignet für unser Pilotprojekt im Bereich Sizing. In diesem Jahr liegt unser Fokus auf den beiden größten und problematischsten Kategorien: Frauenkleider und Männerhemden.

 

Was sind hier die Herausforderungen und warum?

Beide Produktkategorien sind sehr komplex. Einerseits sind Frauenkleider innerhalb aller unserer Kategorien eines der bestverkauften Produkte, andererseits variieren Schnitt und Passform stark, daher werden sie auch häufiger zurück gesendet. Bei der Männerbekleidung trifft das auf die Hemden zu. Die Komplexität eines textilen Bekleidungsstücks übersteigt bei weitem die eines Schuhs und genau dort liegt unsere Herausforderung. Es ist nicht leicht, eine korrekte Größenempfehlung abzugeben oder das richtige Kleid auszusuchen. Wir müssen Brust- und Hüftumfang, Länge, Ärmel, usw. berücksichtigen. Das ist eine sehr herausfordernde und daher umso spannendere und motivierende Aufgabe.

 

Was für andere spannende Projekte gibt es in der näheren Zukunft?

Wir schauen uns einige neue, innovative Ansätze zur Größenbestimmung an wie z. B. die Verwendung von 2D- und 3D-Bildern, die sowohl Kleidungsstücke als auch Kunden abbilden können - ein völlig neues Erlebnis für die Kunden. Unsere Untersuchungen haben aber ergeben, dass Menschen bereit sind, persönliche Daten (z. B. Bilder) zu teilen, wenn sie wissen, dass es ihnen einen deutlichen Mehrwert bietet. In weiterer Ferne liegt das Thema 3D-Druck, das ganz neue Möglichkeiten für die Modebranche auch in Sachen Nachhaltigkeit eröffnen könnte. Es gibt also sicherlich keinen Mangel an neuen Projekten!