Motiviert durch die breite Unternehmenskommunikation rund um KI-Features bei Zalando, hat der Autor dieses Beitrags im April einen Selbstversuch auf der Fashion-Plattform gewagt. Und ist beim Versuch, ein hellblaues Businesshemd passend zu seinen Körpermassen zu kaufen, gescheitert.
Blick hinter die Kulissen in Zürich und Berlin
Als Reaktion auf unseren Blogbeitrag zum Selbstversuch, erlaubte uns Zalando einen Blick hinter die Kulissen: Zuerst in Zürich, wo uns Pelin Bedirhanoglu, Director Size & Fit, ihre Vision zur Lösung des Grössen- und damit des Retourenproblems im Fashion-Commerce näher brachte. Und dann in Berlin, wo Pascal Hahn, VP Product Experience, uns erklärte, warum die Verschmelzung von KI-Features in eine nahtlose Customer Experience auch eine technische Herausforderung ist. Hier die zentralen Erkenntnisse aus den Gesprächen und unser strategische Einordnung zum Schluss.
Vision «keine vermeidbaren Retouren»
In Folge der Publikation unseres kritischen Blogbeitrags wurden wir in den Zalando Tech Hub im Prime Tower in Zürich eingeladen. Dort taucht die Leiterin von Size & Fit, Pelin Bedirhanoglu, mit uns gleich in die faszinierende Geschichte von Kleidungsgrössen und Passformen ein. Denn deren strategische Bedeutung für Zalando ist enorm: Circa 50% der Artikel werden im digitalen Fashiongeschäft retourniert. Je nach Kategorie sind die Hälfte der Retouren grössenbedingt. Der Profitabilitäts- und Nachhaltigkeitshebel ist riesig. «Wir entwickeln eine Lösung, um in Zukunft unseren Kunden gleich beim ersten Versuch das passende Kleidungsstück zu senden», bringt Pelin Bedirhanoglu den Anspruch von Zalando auf den Punkt.
Massenproduktion und Grössen-Wirrwarr
Doch das Problem wurde bis heute noch nicht vollständig geknackt. Schuld daran ist die historische Entwicklung der Modeindustrie – weg von massgeschneiderter Kleidung hin zur industriellen Massenproduktion. Einerseits wurden Körpermasse standardisiert, andererseits führten unterschiedliche Körperformen, Modetrends, Verkaufsstrategien und geografische Konventionen zu immer neuen Grössensystemen. Herausgekommen ist ein kaum überblickbarer Wirrwarr an multidimensionalen Grössencodes, welche je nach Marke und Hersteller eine unterschiedliche Bedeutung haben.
Der steinige Weg zur nahtlosen Experience
Warum also ist der Autor trotz achtzigköpfigem Size & Fit Team und KI-Features an der Zalando App gescheitert? Aus Pelin Bedirhanoglus Sicht sind es vor allem zwei Faktoren, die zu dem unbefriedigenden Ergebnis beigetragen haben: Der Kern der Grössenempfehlungen basiert aktuell auf Daten zu vergangenen Einkäufen und Informationen zur Garderobe der Kund*innen. Das Resultat: 8% weniger grössenbedingte Retouren seit Start der Initiative. Als Neukunde, der keine Daten aus seiner Garderobe teilt, wird es deutlich schwieriger.
Der zweite Grund: Das digitale Ausmessen und virtuelle Anprobieren ist noch im Pilotstadium. Deshalb wurden diese Features nur begrenzt mit der gesamten Experience verknüpft. Bewusst wurde die Kategorie «Jeans» mit hohem Warenwert und besonders hoher Retourenquote als Proof of Concept ausgewählt. Erste Zahlen deuten auf bis zu 40% weniger Retouren in diesem Bereich hin. Doch erst, wenn sich diese Daten bestätigen, wird Body-Measurement und Virtual-Try-On weiter ausgerollt und tiefer in die User Experience der App integriert. Auch der enorme Aufwand beim Erstellen von digitalen 3-D-Zwillingen (Digital Twins) der Kleidungsstücke trägt zur langsamen Erweiterung dieser Funktionen bei, wobei generative KI nun helfen soll, den Prozess zu beschleunigen.
Herausfordernde Datenintegration
Als wir zwei Monate später mit Pascal Hahn, VP Product Experience bei Zalando, in Berlin sprechen durften, kommt noch ein weiterer Aspekt hinzu: Es ist sehr herausfordernd eine nahtlose UX über unterschiedliche KI-Features hinweg zu bauen. So hat zum Beispiel die Recommendation-Engine, welche Size & Fit Vorschläge basierend auf vergangenen Käufen macht, eine ganz andere Logik und Datenstruktur als der Chatbot oder das Virtual-Try-On. Deshalb kommt es aktuell noch zu Brüchen in der User Journey. Laut Pascal Hahn hat unter anderem auch unser Blogartikel Verbesserungen angestossen, welche noch im Herbst ausgerollt werden.
Mehr Spotify als Amazon
Was heisst das nun für Zalandos Positionierung im KI-Zeitalter? Im Gespräch mit Pelin Bedirhanoglu wurde die strategische Bedeutung von Size & Fit nochmals klar. Es gibt berechtigte Hoffnungen, dass KI zur Lösung der grössten Herausforderung im Fashion-Commerce beitragen kann. Hier kann sich Zalando in seiner Vertical differenzieren und wohl auch mittelfristig ein besseres Kundenerlebnis als generische Shopping-Agents bieten – wenn die UX stimmt.
Auf die Frage, ob diese Strategie nicht zu träge ist für eine führende Plattform, sagt Pascal Hahn: «Ich sehe Zalando eher als Spotify denn als Amazon. Wir bieten kuratierte Lifestyle-Experiences an, optimiert durch unseren riesigen Pool an spezifischen Nutzerdaten.» Immersive Erlebnisse, wie Virtual-Try-On, werden zum Qualitätsfaktor. Den Preiskampf, welcher durch Shopping Agents noch verschärft wird, überlässt man anderen.
Wir bleiben dran
Und so bleibt uns, uns bei Zalando für die spannenden Einblicke zu bedanken. Wir warten gespannt auf den Roll-Out der Verbesserungen in der App. Jetzt wo der Herbst kommt, wird der Autor vielleicht auch einmal eine Jeans virtuell anprobieren. Wir halten euch auf dem Laufenden!
