Theo Bellini
Schreibt über Stores, Omnichannel-Handel und die Ökonomie der Verkaufsfläche.
Artikel von Theo Bellini
Wie setzt Saks KI-Agenten im Kundenservice und im Personal Shopping ein?
Saks hat 2024 einen Plan vorgestellt, nach dem KI-Agenten Routineanfragen im Service übernehmen und Advisors KI-Empfehlungen aus einem einheitlichen Kundenprofil erhalten. Was angekündigt wurde, was bekannt ist und was nicht.
Wie Nordstrom KI für Personalisierung, Suche und Stylisten einsetzt
Die überarbeitete App von Nordstrom verbindet generative KI mit Inhalten von Stylisten, lernt aus dem Verhalten der Kundschaft und bietet weiterhin einen direkten Weg zu menschlichen Stylisten. Was der Händler angekündigt hat und was nicht.
Wie nutzt Myntra generative KI? Von MyFashionGPT bis zu KI-Grössenberatung und Try-on
Der indische Händler Myntra lancierte 2023 einen Shopping-Assistenten auf Basis von ChatGPT und hat seither KI für Grössenberatung, Try-on und Händler-Tools ergänzt. Was veröffentlicht ist, was sich noch in der Pilotphase befindet und welche Lehren sich daraus ziehen lassen.
Was ist Agentic Commerce? Wie KI-Agenten für Modekundinnen und -kunden einkaufen werden
KI-Agenten, die im Auftrag der Kundschaft suchen, vergleichen und kaufen, wandern von Demos in echte Checkout-Prozesse. Was Agentic Commerce für Modemarken und Händler bedeutet und was noch unbewiesen ist.
Wie bereitet man Mode-Produktfeeds für das Shopping in ChatGPT, Gemini und Perplexity vor?
KI-Assistenten empfehlen Produkte auf Basis strukturierter Feeds. Ein Praxisleitfaden zu den Feldern, der Variantenlogik und der Aktualisierungsdisziplin, die Modehändler brauchen, um in ChatGPT, Gemini und Perplexity korrekt zu erscheinen.
Einen KI-Shopping-Assistenten lancieren: eine Checkliste mit 20 Punkten für den Mode-E-Commerce
Von Produktdaten und Leitplanken über die Transparenzpflichten des EU AI Act bis zur Erfolgsmessung: die 20 Prüfpunkte, die E-Commerce-Teams in der Mode abarbeiten sollten, bevor ein KI-Shopping-Assistent live geht.
So prüfen Sie die Sichtbarkeit Ihrer Modemarke in ChatGPT, Gemini und Perplexity
Ein wiederholbares Audit zeigt, ob KI-Assistenten Ihre Marke erwähnen, was sie über sie sagen und welche Seiten sie zitieren. Eine praxisnahe Methode, von Prompt-Sets bis zu Crawler-Checks.
GEO vs. SEO: Was ändert sich für Modemarken, wenn Antworten die Suchergebnisse ersetzen?
Generative Engine Optimization baut auf SEO auf, statt es zu ersetzen. Was sich ändert, ist der Massstab für Erfolg: in einer Antwort zitiert und korrekt beschrieben zu werden, nicht nur auf einer Seite zu ranken.
Wie messen Sie Traffic und Umsatz aus KI-Assistenten auf einer Mode-Website?
KI-Assistenten bringen weniger, aber oft gut informierte Besucher, und ein Grossteil ihres Einflusses bleibt in Standardberichten unsichtbar. So richten Sie Ihre Analytics ein, um zu sehen, was sichtbar ist.
Google AI Mode und AI Overviews: Was bedeuten sie für den Traffic im Modehandel?
Google beantwortet viele Modefragen inzwischen selbst und baut Shopping, virtuelle Anprobe und Checkout in den AI Mode ein. Modehändler sollten mit weniger Klicks aus informationsorientierten Suchen und mehr Wettbewerb innerhalb von Google rechnen.
Virtual Try-on in der Mode: Wie funktioniert es und senkt es die Retouren?
Generative KI kann ein Kleidungsstück inzwischen auf einem Foto der Kundin oder des Kunden zeigen. Das hilft bei Stilentscheidungen, doch Passform und Grösse sind ein anderes Problem. Was die Technologie leistet, was sie braucht und was die Belege sagen.
Was ist GEO, und wie werden Modemarken in der KI-Suche gefunden?
Generative Engine Optimization soll die Produkte und Inhalte einer Marke in KI-generierten Antworten sichtbar machen. Was Forschung und Plattformen tatsächlich sagen und was Modemarken jetzt tun können.
Wie Zalando KI einsetzt: Assistent, Personalisierung und Grössenberatung
Zalando setzt KI bei Suche, Inspiration und Passform ein. Was das Unternehmen aufgebaut hat, wie Daten und Modelle zusammenspielen, welche Ergebnisse veröffentlicht sind und was unbewiesen bleibt.
Wie Ralph Lauren KI einsetzt: Ask Ralph und der konversationelle Shopping-Assistent
Ralph Lauren hat im September 2025 in seiner US-App Ask Ralph lanciert, einen konversationellen Styling-Assistenten auf Basis von Microsoft Azure OpenAI. Was er kann, was offengelegt wurde und was offen bleibt.
Wie Kering KI einsetzt: Luxus-Clienteling und Conversational Commerce
Vom Pilotprojekt mit generativer KI im Kundenservice von Gucci über den Shopping-Assistenten Madeline bis zur 2026 angekündigten KI-gestützten einheitlichen Kundenbasis: was Kering aufgebaut und offengelegt hat.
KI für E-Commerce-Manager in der Mode: ein Praxisleitfaden
Wo KI E-Commerce-Managern in der Mode bei Suche, Personalisierung, Produktcontent, Grössenberatung, Service und Merchandising hilft, welche Daten sie braucht, welche Rechtspflichten gelten und ein 30-Tage-Plan für den Einstieg.
KI in der Sportbekleidung: wie sie Performance-Produkte, Community und Nachfrage prägt
Sportmarken verbinden technische Produkte, Geschichten von Athleten und riesige Launch-Volumen. KI hilft bei Design, Content und Nachfrage, doch Leistungsversprechen und Athletendaten legen die Messlatte höher.
KI im Resale und Secondhand-Modemarkt: Authentifizierung, Preisfindung und Listings
Jeder Secondhand-Artikel ist ein Einzelstück, das identifiziert, geprüft, bepreist und beschrieben werden muss. Deshalb ist KI für die Wirtschaftlichkeit des Resale zentraler als in fast jedem anderen Modesegment.
Clienteling-Apps für das Verkaufspersonal: Welche Funktionen sorgen wirklich für Wiederholungskäufe?
Die meisten Clienteling-Apps versprechen eine 360-Grad-Sicht auf die Kundschaft. Die Funktionen, die Kundinnen und Kunden zurückbringen, sind weniger zahlreich und einfacher: gute Kundennotizen, unkomplizierte Kontaktaufnahme, Live-Bestände und eine faire Anrechnung für die Verkaufsberaterin oder den Verkaufsberater.
KI im Clienteling: Wie Next-Best-Message funktioniert und wo der Datenschutz Grenzen setzt
KI kann vorschlagen, welche Kundin oder welchen Kunden Sie mit welchem Produkt oder Trade-in-Angebot kontaktieren, und die Nachricht entwerfen. DSGVO, das Schweizer nDSG und der EU AI Act entscheiden, wie weit diese Automatisierung gehen darf.
Ship-from-Store und Endless Aisle: Was brauchen das OMS und das Filialpersonal?
Filialen als Mini-Lager zu nutzen und über das Regal hinaus zu verkaufen, setzt beides genaue Bestände, ein leistungsfähiges Auftragsmanagementsystem und Store-Teams mit Zeit und klaren Regeln voraus.
Kundendaten und Einwilligung im Clienteling: eine Checkliste zu DSGVO und Schweizer nDSG
Kundenbücher, WhatsApp-Verläufe und KI-Vorschläge verarbeiten allesamt Personendaten. Diese Checkliste behandelt Rechtsgrundlagen, Einwilligung, Profiling, Messaging-Kanäle und Dokumentation für Geschäfte in der EU und der Schweiz.
Was bedeuten KI-Shopping-Agenten für die Websites und Produktfeeds von Modemarken?
ChatGPT, Google und andere lassen Kundinnen und Kunden Produkte inzwischen direkt in KI-Assistenten entdecken und kaufen. Für Modemarken wird die Qualität der Produktdaten zum neuen Schaufenster.
Wie findet KI die Ursachen von Retouren in der Mode?
Retourengründe allein erklären selten, warum ein Artikel zurückkommt. In Kombination mit Bewertungstexten und Produktdaten kann KI behebbare Ursachen aufzeigen, etwa falsche Grössentabellen, irreführende Bilder oder überraschende Materialeigenschaften.
Wie können Modemarken eine eigene Resale-Plattform starten?
Marken können Resale selbst betreiben, über einen White-Label-Dienst oder über Partnerschaften mit Marktplätzen. Jedes Modell gewichtet Kontrolle, Kosten und Reichweite anders, und jedes hängt von Produktdaten und Abläufen ab.
KI für Produktbeschreibungen und Content: eine Qualitäts-Checkliste
Generative KI kann Produkttexte, Übersetzungen und Attribute in grossem Massstab entwerfen. Ohne Qualitätsprozess erzeugt sie aber auch Fehler, blasse Texte und Compliance-Risiken. Eine Checkliste für Contentteams.
Omnichannel im Modehandel: was es wirklich voraussetzt
Omnichannel ist nicht einfach Website plus Filialen. Es ist ein Zusammenspiel aus gemeinsamen Daten, Beständen, Prozessen und Anreizen, das Kundinnen und Kunden frei zwischen den Kanälen wechseln lässt.
Was unabhängige Modehändler von ihren Markenpartnern brauchen
Unabhängige Boutiquen kaufen mit knappen Budgets und kleinen Teams ein. Marken, die den Einkauf einfach machen, das Risiko in der Saison teilen und den Verkauf zum vollen Preis schützen, halten sie.
Concession, Kommission und Wholesale: die drei Modelle im Vergleich
Wem die Ware gehört, wer den Preis festlegt und wer das Markdown-Risiko trägt, hängt vom Geschäftsmodell ab. Wie sich Wholesale, Kommission und Concessions unterscheiden.
Bestandstransparenz über alle Kanäle: die Grundlagen für Modeunternehmen
Ware, die man nicht sieht, kann man nicht verkaufen. Was Bestandstransparenz bedeutet, welche Bestandsstatus erfasst werden sollten und wie man sie Schritt für Schritt aufbaut.
Wofür der stationäre Modeladen heute da ist
Filialen sind nicht mehr nur Orte, an denen Ware lagert. Sie sind Showroom, Servicezentrum, Fulfilment-Hub und Retourenstelle, und sie müssen auch so gemessen werden.
Wie das Warenhausmodell funktioniert und warum es sich wandelt
Warenhäuser sind teils Händler, teils Vermieter. Wie ihr Modell Geld verdient, warum es unter Druck geriet und was Marken heute von ihnen verlangen sollten.
Clienteling: persönlicher Service im datengestützten Modegeschäft
Clienteling macht Verkaufsberater zu Beziehungsmanagern. Was es ist, was ein Programm braucht und wie man es ohne die üblichen Stolpersteine einführt.
Warum Retouren das teuerste Problem im Mode-E-Commerce sind
Retouren treffen die Mode härter als fast jede andere Online-Kategorie. Wo die wahren Kosten entstehen, warum sie Daten verzerren und was Händler und Marken tun können.
Endless Aisle und Drop Shipping zwischen Marken und Händlern
Händler wollen breitere Sortimente ohne mehr Bestand, Marken wollen mehr Umsatz aus dem Bestand, den sie halten. Wie Endless Aisle und Drop Shipping beides verbinden.