Commerce & Marketing
Personalisierung, Suche, Content, Stores und Kundenservice.
Wie funktioniert KI-Personalisierung im Mode-E-Commerce?
Empfehlungen, sortierte Produktlisten, Grössenberatung und Dialogassistenten beruhen alle auf demselben Fundament: sauberen Kunden- und Produktdaten. Ein praktischer Leitfaden dazu, was funktioniert, was es kostet und wo die Grenzen liegen.
Wie setzen Modemarken KI im Marketing ein, vom Content bis zur Erfolgsmessung?
Generative KI hat bei einigen Händlern Zeit und Kosten für Kampagneninhalte deutlich gesenkt, doch ob sie funktioniert, entscheiden Markenkontrolle, Rechte und Kennzeichnungsvorschriften. Ein Leitfaden zu den wichtigsten Einsatzfeldern und ihren Grenzen.
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.
KI-generierte Models in der Mode: Welche ethischen Fragen und Kennzeichnungsregeln gelten?
Digitale Zwillinge und vollständig synthetische Models versprechen schnellere, günstigere Bilder. Einwilligung, Vergütung, Kennzeichnung und das Vertrauen des Publikums bestimmen inzwischen, wie Marken sie einsetzen können, und neue Regeln in New York und der EU legen die Messlatte höher.
Wie verändert KI-Suche die Art, wie Kundinnen und Kunden Mode finden?
Statt Suchbegriffe einzutippen, beschreiben Kundinnen und Kunden Chatbots und KI-Suchmaschinen heute, was sie wollen. Wie Conversational Shopping funktioniert, was die ersten Belege zeigen und was das für Modemarken und Händler bedeutet.
Wie wird KI im Kundenservice der Mode eingesetzt, und wo scheitert sie?
KI-Chatbots und Assistenzsysteme für Servicemitarbeitende können Fragen zu Bestellungen, Retouren und Grössen rund um die Uhr beantworten. Wenn es darauf ankommt, wollen Kundinnen und Kunden aber weiterhin einen Menschen, und Unternehmen haften für das, was ihre Bots 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 wird KI in stationären Modegeschäften eingesetzt?
Von Assistenten für das Verkaufspersonal und Clienteling bis zu Computer Vision für Bestand und Kasse: KI hält Einzug auf der Verkaufsfläche. Was funktioniert, was es braucht und wo das Datenschutzrecht klare Grenzen zieht.
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 Nike KI einsetzt: Direktvertriebsdaten und generative Produktentwicklung
Von Demand Sensing für die eigenen Kanäle über KI-generierte Schuhkonzepte bis zur Beta eines KI-Shopping-Assistenten: was Nike aufgebaut und offengelegt hat und was sich unter der neuen Führung geändert hat.
Wie adidas KI einsetzt: vom Designarchiv bis zu generativem Content
adidas hat den Einsatz von KI in der Schuhkonzeption, der Softwareentwicklung, der Auswertung von Bewertungen und in personalisierten Kampagnen dokumentiert. Was das Unternehmen aufgebaut hat, welche Ergebnisse es nennt und was es zur Planung nicht offengelegt hat.
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.
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.
Visuelle Suche und Bilderkennung im Mode-Commerce
Mit Bilderkennung können Konsumenten und Einkäufer per Bild suchen, und Marken können Produkte automatisch verschlagworten. Wie die Technologie funktioniert, wo sie gut abschneidet und wovon sie abhängt.
Grundlagen
Der geschäftliche Kontext, auf dem jedes KI-Projekt in diesem Bereich aufbaut.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.