Vertrauen Kundinnen und Kunden der KI bei der Kleiderwahl? Die Umfragen 2025 und 2026 sagen: noch nicht

Als YouGov im Mai 2026 amerikanische Kleiderkäuferinnen und -käufer fragte, wie sie neue Kleidung entdecken, nannten 60% das Stöbern im Laden. Nur 6% interessierten sich dafür, dazu allgemeine KI-Tools wie ChatGPT oder Gemini zu nutzen, weitere 6% verwiesen auf die in Shopping-Websites eingebauten Chat-Tools. Auf die Frage, wie sie sich bei KI-Unterstützung im Laden fühlen würden, sagten 55%, sie wären unwohl.

Stellt man dem die Traffic-Daten gegenüber, wirkt das Bild widersprüchlich. Adobe verzeichnete über die Festtage 2025 einen Anstieg des Traffics von generativen KI-Tools auf US-Händlerseiten um 693% gegenüber dem Vorjahr und stellte fest, dass diese Besucher 31% besser konvertierten als anderer Traffic. Die Antwort auf die Titelfrage lautet: Kundschaft vertraut KI eher beim Informieren als beim Entscheiden. Sie nutzt sie, um zu recherchieren, zu vergleichen und Angebote zu finden; bei Kleidung, wo Passform und Geschmack persönlich sind, wollen die meisten das letzte Wort behalten, und eine grosse Minderheit will überhaupt keine KI.

Diese Unterscheidung ist jetzt wichtig, weil die Plattformen Agenten bauen, die kaufen und nicht nur beraten. Google, OpenAI und Amazon haben 2025 alle Funktionen lanciert, die einen Kauf abschliessen können. Die Umfragen legen nahe, dass Modekundschaft diese Agenten nur unter engen Bedingungen akzeptiert und dass Marken, die etwas anderes annehmen, für eine Kundschaft bauen, die es noch nicht gibt.

Wie viele Kundinnen und Kunden nutzen KI bereits beim Einkaufen?

Zwischen einem Viertel und der Hälfte, je nachdem, wie gefragt wird. McKinseys Umfrage State of the Consumer 2026 unter 4'863 Konsumierenden in Brasilien, Frankreich, Deutschland, Grossbritannien und den USA, durchgeführt zwischen dem 31. März und dem 8. April 2026, ergab, dass 26% generative KI zum Einkaufen nutzen. Das ist der häufigste Verwendungszweck, vor Gesundheit und Wellness (22%) sowie Reise- und Eventplanung (21%).

Das IBM Institute for Business Value, das im dritten Quartal 2025 mehr als 18'000 Konsumierende in 23 Ländern befragte, stellte fest, dass 45% in irgendeiner Phase ihrer Kaufreise zur KI greifen: 41% zur Produktrecherche, 33% zur Auswertung von Bewertungen und 31% zur Schnäppchenjagd. Dieselbe Umfrage ergab, dass 72% weiterhin im Laden einkaufen. Die Umfrage des Capgemini Research Institute unter rund 10'000 Konsumierenden in 13 Ländern vom Oktober 2025 ging weiter: 53% hatten schon einen Kauf auf Basis einer Empfehlung generativer KI getätigt, und 64% waren offen dafür, von ihr empfohlene Produkte zu kaufen.

Das Consumer Lab von Bain bezifferte den Anteil der US-Konsumierenden, die generative KI für Produktrecherche und -vergleich nutzen, auf 30% bis 45% und schätzte, dass 17% der Online-Shoppenden ihren Festtagseinkauf 2025 auf einer KI-Plattform wie ChatGPT oder Perplexity beginnen würden, gegenüber 30%, die auf der Google-Suche starten wollten.

Treiben wirklich die Jüngeren das Einkaufen mit KI an?

Weniger, als die übliche Erzählung vermuten lässt. In McKinseys Daten ist das Generationengefälle real, aber an der Spitze flach: 28% der Gen Z und 27% der Millennials nutzen generative KI zum Einkaufen, gegenüber 23% der Gen X und 16% der Babyboomer.

Andere Umfragen weisen in dieselbe Richtung. Bain stellte fest, dass 52% der Millennials planten, ihren Festtagseinkauf 2025 mit einem KI-Assistenten zu beginnen, gegenüber 25% der Gen Z. Capgemini fand, dass die Bereitschaft, einen plattformübergreifenden KI-Shopping-Assistenten zu nutzen, über die Altersgruppen hinweg fast gleich ist: 49% bei der Gen Z, 50% bei den Millennials, 51% bei der Gen X und 49% bei den Babyboomern. YouGov, das gezielt nach Kleidung fragte, ermittelte bei den Millennials mit 39% die geringste Ablehnung, während mehr als die Hälfte sowohl der Gen Z als auch der Babyboomer angab, beim Einkaufen kein Interesse an KI zu haben.

Beim Vertrauen zeigt sich ein ähnlich unerwartetes Muster. McKinseys Grafik zum Netto-Vertrauen in Quellen der Produktrecherche, basierend auf Stichproben von 929 Gen-Z-Konsumierenden und 1'448 Babyboomern, zeigt, dass die Gen Z über die meisten Kanäle hinweg weniger Vertrauen äussert als die Boomer und dass die Boomer generativer KI mehr vertrauen als die Gen Z. Modaes, das über dieselbe Umfrage berichtete, bezifferte das Netto-Vertrauen der Gen Z in KI-Antworten auf rund 20%, gegenüber etwa 70% für Empfehlungen von Freunden und Familie. Die jüngsten Shoppenden nutzen KI und soziale Medien am meisten, glauben ihnen aber am wenigsten.

Vertrauen Kundinnen und Kunden dem, was KI empfiehlt?

Weniger als die Hälfte sagt Ja. Adobes Festtagsumfrage 2025 unter mehr als 1'000 US-Konsumierenden ergab, dass 47% angaben, KI zu vertrauen, obwohl 81% der Nutzenden von KI-Assistenten sagten, ihr Einkaufserlebnis habe sich verbessert, und 65% sich bei ihrem Kauf sicherer fühlten. McKinseys Netto-Vertrauensindex, der den Anteil derer, die einer Quelle misstrauen, von jenem derer abzieht, die ihr vertrauen, setzte generative KI laut einer Darstellung der Ergebnisse durch Analytics Insight unter 40%.

Capgemini verfolgt den Trend. Der Anteil der Konsumierenden, die von generativer KI verfasstem Inhalt vertrauen, sank in der Umfrage vom Oktober 2025 auf 58%, nach 72% im Jahr 2023. Dennoch sagten 34%, sie vertrauten KI-Empfehlungen in der Regel, ohne sie bei einem Menschen gegenzuprüfen, bei der Gen Z sogar 42%. Mit anderen Worten: Die Skepsis wächst insgesamt, während eine beträchtliche Minderheit trotzdem nach KI-Rat handelt.

Bei Kleidung sind die Bedenken konkret. In YouGovs Umfrage unter 957 US-Kleiderkäuferinnen und -käufern waren die wichtigsten Sorgen Datenschutz und Datensicherheit (51%), die Genauigkeit der Empfehlungen (47%), fehlender menschlicher Kontakt (45%) und technische Komplexität (34%). YouGov folgerte, der Widerstand gegen KI im Bekleidungshandel «hat nicht nur mit Unvertrautheit mit der Technologie zu tun».

Was Kundschaft will, ist eng gefasst und praktisch. Gefragt, welche KI-Anwendungen sie beim Kleiderkauf begrüssen würde, wählten 26% die Bestandsprüfung und 25% Grössen- und Passformempfehlungen, vor der Entdeckung neuer Produkte (21%) und Styling- oder Outfitvorschlägen (16%). Die Rangfolge ist das Gegenteil dessen, wie ein Grossteil der Branche KI vermarktet: zuerst als Stylist, dann als Hilfsmittel.

Lassen Kundinnen und Kunden einen KI-Agenten Kleidung für sich kaufen?

Mit Einschränkungen. Der Agentic Commerce Report 2026 von Global Payments, für den mehr als 16'000 Konsumierende in sieben Märkten befragt wurden, darunter die USA, Grossbritannien und Brasilien, ergab, dass 69% einen KI-Agenten bis zu 100 USD für Kleidung und Schuhe ausgeben lassen würden, derselbe Anteil wie bei Lebensmitteln, und 64% bei Luxusbekleidung und -schuhen, wie FashionUnited berichtete. Doch nur 21% würden einen Agenten einen Kauf allein abschliessen lassen, während 59% bei jedem Kauf eine Freigabe verlangen würden und 74% ihn Preise vergleichen lassen würden. Datenschutz (46%) und die Angst, dass ein Agent den falschen Artikel kauft (42%), waren die grössten Sorgen.

Die im Juni 2026 veröffentlichte Umfrage von Checkout.com in sechs Märkten ergab, dass 24% der Konsumierenden sagen, sie würden Käufe nie an KI delegieren, und 27% keiner Organisation zutrauen, einen KI-Shopping-Agenten zu betreiben. Die Befragten würden einen Agenten im Schnitt 177 Pfund pro Kauf ohne weitere Freigabe ausgeben lassen und nannten Ausgabenlimits (30%), sofortigen Widerruf (29%) und einfache Kündigung (28%) als unverhandelbare Kontrollen. Bain stellte fest, dass etwa die Hälfte der Konsumierenden dem durchgängigen Einkauf durch Agenten skeptisch gegenübersteht und dem Agenten eines Händlers rund dreimal mehr vertraut als dem eines Drittanbieters.

Kleidung liegt in einer unbequemen Mitte. Checkout.com fand die grösste Delegationsbereitschaft bei Lebensmitteln (41%) und Haushaltsbedarf (31%) und die geringste bei Finanzdienstleistungen (15%); eine Zahl für Mode wurde nicht ausgewiesen. Capgemini stellte fest, dass sich 58% der Konsumierenden damit wohlfühlen, die KI die nächste Serie wählen zu lassen, aber nur 41% beim Abendessen: Je persönlicher und sinnlicher die Wahl, desto geringer der Komfort. Kleidung, bei der Grösse, Stoff und Selbstbild auf dem Spiel stehen, hat mehr mit dem Abendessen gemeinsam als mit Waschmittel.

Ein Befund sollte Markeninhaber mehr beunruhigen als jeder andere. In der Umfrage von Checkout.com sagten 57% der Konsumierenden, sie würden einen KI-Agenten für eine preislich bessere Option die Marke wechseln lassen. Global Payments stellte fest, dass Kundschaft erwartet, dass Agenten innert fünf Jahren 15% ihrer Käufe tätigen, nach 9% bei der Frage ein Jahr zuvor, obwohl bisher nur 17% der US-Befragten beim Einkaufen einen Agenten genutzt hatten. Dürfen Agenten nach Preis und Verfügbarkeit optimieren, wird die Markentreue zu einem Parameter, den die Kundschaft setzen kann oder auch nicht.

Was passiert, wenn Kundschaft einen Checkout im Chatbot angeboten bekommt?

Die beste Evidenz stammt bisher nicht aus Umfragen, sondern aus dem Verhalten, und sie stützt die vorsichtige Lesart. Walmart bot ab November 2025 rund 200'000 Produkte über OpenAIs Instant Checkout an, sodass Nutzende kaufen konnten, ohne ChatGPT zu verlassen. Laut The Paypers lag die Konversionsrate im Pilot rund dreimal tiefer als bei Nutzenden, die auf Walmarts eigene Website klickten. Walmart beendete den Versuch und betreibt nun seinen eigenen Assistenten Sparky in ChatGPT, wobei sich Kundschaft mit dem Walmart-Konto anmeldet und Käufe im System von Walmart abschliesst.

Die Lehre für die Mode: Kundschaft lässt sich gerne von einem Chatbot beraten, bezahlt aber lieber dort, wo sie dem Konto, der Rückgaberegelung und dem Lieferversprechen bereits vertraut. Adobes Daten zeigen dasselbe von der anderen Seite: KI-vermittelte Besucher, die auf der Seite eines Händlers ankamen, sprangen 33% seltener ab, blieben 45% länger und konvertierten 31% besser als anderer Traffic. Das Vertrauen gilt dem Händler am Ende der Reise, nicht dem Agenten. Bain liefert eine Grössenordnung: KI macht bei manchen Händlern bis zu 25% des Referral-Traffics aus, aber unter 1% des Gesamttraffics. In Adobes Umfrage sagten 68% der Befragten, sie würden ein mit KI-Hilfe gekauftes Produkt mit geringerer Wahrscheinlichkeit zurückschicken, ein selbst berichteter Befund, der, wenn er sich bestätigte, für die Margen der Mode wichtiger wäre als jede Konversionssteigerung.

Welche Modehändler gewinnen mit KI das Vertrauen der Kundschaft?

Zalando liefert den klarsten offengelegten Fall einer Modeplattform, die die Nutzung des eigenen Assistenten aufbaut. In den am 12. März 2026 veröffentlichten Ergebnissen für 2025 meldete das Unternehmen, sechs Millionen Menschen hätten 2025 den Zalando Assistant genutzt, viermal so viele wie ein Jahr zuvor, und das Tool sei kaufbar geworden und könne Stilpräferenzen lernen.

Bemerkenswert ist, dass die Funktionen, die Zalando beziffert, nahe an den praktischen Anwendungen liegen, die sich Kundschaft wünscht. Das Unternehmen gibt an, seine Size and Fit AI, die auf Körpermassen von mehr als einer Million Kundinnen und Kunden beruht, senke grössenbedingte Retouren um mehr als 8%, und die personalisierte Zuordnung im Entdeckungs-Feed habe die in den Warenkorb gelegten Artikel um 13% erhöht. Das sind Unternehmenszahlen, nicht unabhängig geprüft. Zalando schätzt zudem, dass Agentic Commerce bis 2030 bis zu 15% des Online-Handels erfassen könnte, eine Projektion, keine Messung.

Der Luxus ist vorsichtiger. Stanislas Vignon, Head of Insights für KI und Omnichannel bei LVMH, sagte es in einer im Januar 2026 veröffentlichten Studie von IBM und NRF unverblümt: «KI ist kein Zauberstab.»

Wie verlässlich sind diese Umfragen?

Weniger vergleichbar, als ihre Schlagzeilen vermuten lassen; Leserinnen und Leser sollten vier Vorbehalte beachten. Erstens unterscheiden sich die Definitionen: «KI zum Einkaufen nutzen» kann heissen, ChatGPT eine Frage zu stellen, eine KI-Bewertungszusammenfassung auf einer Händlerseite zu lesen oder einen Agenten bezahlen zu lassen. IBMs 45% und McKinseys 26% widersprechen sich nicht, sie messen Verschiedenes. Zweitens unterscheiden sich die Stichproben: Die Länderauswahl reicht von einem Markt (YouGov, Adobe) bis zu 23 (IBM), und die Einstellungen variieren stark. Capgemini stellte fest, dass 71% der Australierinnen und Australier eine Verlangsamung der KI-Entwicklung aus Governance-Gründen wünschen, gegenüber 57% weltweit und 44% in Japan.

Drittens haben Auftraggeber Interessen. Mehrere der meistzitierten Studien stammen von Unternehmen, die Zahlungsdienste, Analytik oder KI-Dienstleistungen verkaufen, darunter Adobe, Checkout.com, Global Payments, IBM und Capgemini. Ihre Daten sind nicht zwingend falsch, aber Fragen zur Bereitschaft, Agenten einzusetzen, werden von Firmen formuliert, die von der Verbreitung profitieren. Viertens ist erklärte Absicht kein Verhalten. Der Walmart-Pilot zeigte eine grosse Lücke zwischen dem, was Menschen im Chat tun, und dem, was sie auf der Seite eines Händlers tun, und McKinsey stellte fest, dass nur etwa 1% von 2,6 Millionen analysierten Quellenangaben in KI-Antworten für 25 Marken von markeneigenen Websites stammte. Das heisst: Kundschaft, die KI vertraut, vertraut oft Quellen, die die Marke nicht kontrolliert.

Was sollten Modeunternehmen jetzt tun?

1. Mit Passform und Bestand führen Grössenberatung und Verfügbarkeitsprüfungen sind das, was Kleiderkäufer von KI wollen. Priorisieren Sie diese vor Styling-Chatbots.
2. Einen menschlichen Weg sichtbar halten Fehlender menschlicher Kontakt ist für 45% der US-Kleiderkäufer ein Hauptanliegen. Bieten Sie bei jeder KI-Funktion eine einfache Übergabe an Personal oder eine Stylistin an.
3. Kundschaft explizite Kontrollen geben Ausgabenlimits, Freigabeschritte und sofortiger Widerruf sind die Bedingungen, die Konsumierende für Agenten stellen. Gestalten Sie jede agentische Funktion darum herum.
4. Den letzten Schritt besitzen Kundschaft vertraut den Agenten von Händlern mehr als jenen von Drittanbietern, und Walmarts Pilot konvertierte auf der eigenen Seite besser. Leiten Sie KI-vermittelte Kundschaft in Ihr Konto und Ihren Checkout.
5. Die Quellen korrigieren, die KI zitiert Wenn markeneigene Websites rund 1% der KI-Quellenangaben liefern, prägen Bewertungen, Händler und Presse die Antworten. Prüfen Sie, was KI-Tools über Ihre Produkte sagen, und korrigieren Sie die zugrunde liegenden Daten.
6. Nach Einstellung segmentieren, nicht nach Alter Millennials, nicht die Gen Z, sind oft die aufgeschlossensten KI-Shoppenden, und in McKinseys Daten vertrauen Boomer KI mehr als die Gen Z. Testen Sie mit Verhalten statt mit Generationenannahmen.
7. Umfragen kritisch lesen Prüfen Sie Stichprobe, Land, Auftraggeber und Fragewortlaut, bevor Sie eine Zahl in einem Business Case verwenden, und validieren Sie mit Ihren eigenen Traffic- und Konversionsdaten.