Wie Zalando Technologie einsetzt, um Kund*innen bei der Wahl der richtigen Größe zu unterstützen
Wie Zalando Technologie einsetzt, um Kund*innen bei der Wahl der richtigen Größe zu unterstützen
Eine Größe „L“ oder „48“ kann je nach Marke, Kategorie, Schnitt oder Markt etwas völlig anderes bedeuten. Zwei Kleidungsstücke derselben Größe können völlig unterschiedliche Maße aufweisen. Gleichzeitig hat jeder Mensch eine andere Körperform und individuelle Vorlieben dafür, wie Kleidung sitzen sollte.
Das macht das Thema Größe und Passform zu einer sehr komplexen Herausforderung. Im europäischen Online-Modehandel können die Retourenquoten bei rund 50 Prozent liegen, wobei Größen- und Passformprobleme für fast die Hälfte dieser Rücksendungen verantwortlich sind. Bei Jeans kann die Retourenquote sogar 65 Prozent erreichen.
Seit 2018 arbeitet Zalando daran, die Retourenquote zu senken. Mittlerweile ist das Unternehmen die einzige E-Commerce-Plattform, die technologiebasierte Größen- und Passform-Tools in dieser Größenordnung anbietet.
Heute bündelt ein Team von 80 Spezialist*innen Mode-Expertise mit maschinellem Lernen, Künstlicher Intelligenz, Computer Vision und 3D-Technologie. Gemeinsam haben sie ein breit gefächertes Portfolio an technologiebasierten Lösungen für Kund*innen, Partner-Marken und andere Zalando-Teams entwickelt. Im Jahr 2025 konnten diese Technologien insgesamt 8 Prozent der größenbedingten Retouren verhindern.
Aufbau eines ganzheitlichen Systems für Größe und Passform
Die Ursprünge dieses Problems reichen Jahrhunderte zurück. Kleidung entstand traditionell im direkten Austausch zwischen dem Schneider und der Person, die die Kleidung trug. Die industrielle Produktion machte Mode zwar für die breite Masse zugänglich, allerdings ging dabei ein Großteil dieses direkten Feedbacks verloren.
Technologie ermöglicht es uns, diese Feedbackschleife wiederherzustellen. Indem Zalando Informationen über Kleidungsstücke, Kundenpräferenzen, Körpermaße und Passform-Feedback zusammenführt, kann das Unternehmen fundiertere Empfehlungen geben und schnell erkennen, wo Größenprobleme auftreten.
Der Ansatz ist mehrstufig. Zunächst hat Zalando die notwendigen Systeme aufgebaut, um zu verstehen, wie Produkte marken- und kategorieübergreifend ausfallen. Dabei kommt maschinelles Lernen zum Einsatz, um Produktdaten, Kundenfeedback und Retourenmuster zu verknüpfen. Im nächsten Schritt kommen spezifischere Informationen über die einzelnen Kund*innen hinzu, einschließlich Körpermaße und Passform-Vorlieben, um die Größenberatung weiter zu personalisieren. Schließlich führt Zalando Produkt und Kund*in in der virtuellen Umkleidekabine visuell zusammen.
Das Fundament der Größenberatung
Zalando arbeitet bereits seit 2018 an dem Bereich ‚Size & Fit‘ und nutzt maschinelles Lernen, um die Passform von Produkten über verschiedene Marken und Kategorien hinweg zu analysieren. Dies bildet die Grundlage für die Größenhinweise (Size Flags) und Empfehlungen, die Kund*innen auf unseren Produktseiten sehen. Größenhinweise zeigen an, wenn ein Artikel voraussichtlich kleiner oder größer als erwartet ausfällt. Größenempfehlungen schlagen die Größe vor, die den Kund*innen voraussichtlich passen werden.
Diese Empfehlungen stützen sich auf mehrere Datenpunkte, darunter Informationen der Marken, Kauf- und Retourenverhalten, Passform-Feedback der Kund*innen sowie Erkenntnisse der Zalando Fitting-Models. Hierbei handelt es sich um geschulte Fachkräfte, die Produkte anprobieren und mögliche Größenprobleme identifizieren, bevor sie eine größere Anzahl an Kund*innen betreffen.
Heute decken Zalandos grundlegende Größen- und Passform-Lösungen rund 70 Prozent des Sortiments ab.
Davon profitieren auch die Marken. Mithilfe der Zalando-Daten können sie analysieren, ob Größe und Passform bei bestimmten Produkten oder Kollektionen ein wiederkehrendes Problem darstellen
Die Personalisierung der Passform
Die Orientierung auf Produktebene wird noch präziser, wenn Zalando auch den Körperbau, die üblichen Größen und die Passform-Vorlieben der Kund*innen versteht. Hier helfen das Größenprofil (Size Profile) und das Tool zur Körpervermessung (Body Measurement Tool) an.
Über das Größenprofil können Kund*innen angeben, welche Marken und Produkte ihnen gut passen – auch solche, die sie nicht bei Zalando gekauft haben – und Feedback zu früheren Bestellungen geben. Wenn Zalando die üblichen Größen und die bevorzugte Passform der Kund*innen kennt, können wir sie dabei unterstützen, das Sortiment zu filtern und gezielt Produkte anzuzeigen, die ihnen sehr wahrscheinlich passen.
Das Tool zur Körpervermessung erfasst die Körpermaße anhand von zwei Fotos oder einem Video, das mit dem Smartphone aufgenommen wurde. Diese Maße vermitteln den Zalando-Algorithmen ein genaueres Bild der individuellen Körperform und ermöglichen eine stärker personalisierte Beratung. Mehr als 1,5 Millionen Kund*innen haben diese Funktion bereits genutzt, und die Zahl wächst weiter.
So hat Zalando den größten anonymisierten Datensatz von Körpermaßen europäischer Modekund*innen aufgebaut. Diese Erkenntnisse sind nun in Größentabellen integriert, sodass Kund*innen ihre eigenen Maße mit den Produktinformationen abgleichen und eine Größe danach auswählen können, wie das Kleidungsstück sitzen soll. Dies ist besonders wertvoll für Kund*innen, die eine lockerere, Oversize- oder figurbetontere Passform bevorzugen.
Die Umkleidekabine wird digital
Sobald Zalando sowohl das Produkt als auch die Kund*innen versteht, können beide visuell zusammengebracht werden.
Zalandos virtuelle Umkleidekabine nutzt Körpermaße, um einen 3D-Avatar zu erstellen. So können Kund*innen vergleichen, wie verschiedene Größen desselben Artikels an ihrer individuellen Körperform aussehen könnten.
Dies ist insbesondere bei Jeans relevant. Ein einzelnes Jeans-Modell kann in mehr als 30 Größenkombinationen erhältlich sein, während Unterschiede bei Taille, Hüfte, Beinform und -länge die Orientierung in dieser Kategorie online besonders schwierig machen. Rund 21 Prozent der Zalando-Kund*innen kaufen jedes Jahr Jeans, gleichzeitig verzeichnet diese Kategorie mit die höchsten größenbedingten Retourenquoten.
In aktuellen Pilotprojekten mit der virtuellen Umkleidekabine konnte Zalando die Retourenquoten um bis zu 40 Prozent senken. Nach mehreren erfolgreichen Tests überführt Zalando das Projekt von temporären Pilotphasen in ein dauerhaftes, flächendeckendes Angebot. Ziel ist es, die virtuelle Umkleidekabine in diesem Jahr allen Kund*innen zur Verfügung zu stellen und das verfügbare Sortiment zu erweitern.
Kund*innen, Technologie und Marken vernetzen
Das unmittelbare Ziel ist klar: Kund*innen dabei zu helfen, mit mehr Sicherheit die richtige Größe zu wählen und vermeidbare Retouren zu reduzieren. Weniger Retouren bedeuten auch weniger unnötige Sendungen und weniger CO₂-Emissionen.
Die übergeordnete Chance besteht darin, eine branchenweit bessere Feedbackkultur zu etablieren. Passformdaten können aufzeigen, wo Produkte wiederholt Probleme verursachen, den Marken helfen zu verstehen, wie ihre Größen bei unterschiedlichen Körperformen ausfallen, und langfristig bessere Produktentscheidungen unterstützen.
„Unser Anspruch ist es, unsere Kund*innen dabei zu unterstützen, auf Anhieb die richtige Passform zu finden – ganz gleich, wo und wie sie einkaufen. Wir arbeiten an einem digitalen Maßschneider für Mode, der unser Produktverständnis mit den individuellen Maßen und Passformvorlieben aller Kund*innen verbindet. Das hilft den Menschen, das zu finden, was ihnen am besten passt, und bietet den Marken im Laufe der Zeit tiefere Einblicke in die Produkte, die ihre Kund*innen benötigen und wünschen.“ – Pelin Anli Bedirhanoglu, Director of Size & Fit bei Zalando
Zalando arbeitet auf ein Einkaufserlebnis hin, bei dem die Passform zu einem selbstverständlichen Teil der Nutzungserfahrung wird. Für die Kund*innen bedeutet das mehr Sicherheit. Für die Marken tiefere Einblicke. Und für die Branche weniger vermeidbare Retouren, Lieferungen und Größenprobleme.