Wie nutzt Myntra generative KI? Von MyFashionGPT bis zu KI-Grössenberatung und Try-on

Myntra, Indiens grösster Online-Modehändler, setzt generative KI an drei Stellen ein: bei dialogbasierter Suche und Styling für die Kundschaft, bei Grössen- und Try-on-Werkzeugen für mehr Sicherheit bei der Passform sowie bei der Automatisierung von Katalog und Support für Händler und Betrieb. Das Unternehmen gehörte zu den Vorreitern und lancierte im Mai 2023 den ChatGPT-basierten Assistenten MyFashionGPT. Mitte 2026 beschrieb es ein breiteres Programm, das Grössenberatung, Try-on, Händler-Onboarding und Kundenservice umfasst.

Was ist MyFashionGPT und wie funktioniert es?

Mit MyFashionGPT können Kundinnen und Kunden in natürlicher Sprache suchen, etwa nach Outfits für ein Festival, ein Cricketspiel oder eine Reise, statt Katalog-Stichwörter einzutippen. Laut Microsoft baute Myntra den Assistenten auf dem Azure OpenAI Service, nachdem bei einem Hackathon im Februar 2023 innerhalb von zwei Tagen ein funktionierender Prototyp entstanden war. Die Teams verfeinerten ihn danach rund fünf Wochen lang, bevor er Ende Mai 2023 zeitgleich mit dem End of Reason Sale in der Myntra-App lanciert wurde.

Entscheidend ist die Architektur. Wie DailyO zum Start erläuterte, geht die Anfrage an ein ChatGPT-Modell, und die eigene Suchmaschine von Myntra nutzt dann die Antwort, um Produkte anzuzeigen. Microsoft berichtete, das Team habe das System mit dem Myntra-Katalog trainiert und Leitplanken eingebaut, damit die Ergebnisse innerhalb des Katalogs bleiben. Auch Anfragen auf Hindi wie sardiyon ke kapde (Winterkleidung) seien verstanden worden. Die Filterung nach Geschlecht war ein Problem, an dem das Team arbeiten musste.

Unter Berufung auf das Produktteam von Myntra berichtete Microsoft, dass Nutzerinnen und Nutzer des Assistenten mit dreimal höherer Wahrscheinlichkeit kauften und im Durchschnitt Produkte aus 16 % mehr Kategorien hinzufügten. Es handelt sich um Unternehmensangaben ohne veröffentlichte Methodik, und Selbstselektion (engagierte Kundinnen und Kunden probieren neue Funktionen eher aus) könnte einen Teil des Unterschieds erklären.

Welche weiteren KI-Funktionen nutzt Myntra für die Kundschaft?

Myntra setzte maschinelles Lernen schon lange vor generativer KI ein. iTnews Asia berichtete 2023, dass die Funktion My Stylist den Startbildschirm personalisierte und Outfits, Grössen und Designs empfahl, gestützt auf tiefe Convolutional Neural Networks, die auf Katalogdaten arbeiten, ergänzt um Bildsuche, Erkennung von Modeobjekten und Outfit-Empfehlungen. 2023 führte Myntra zudem Maya ein, zunächst als virtuelle Mode-Influencerin in den sozialen Medien vorgestellt. Microsoft und YourStory beschreiben Maya heute als dialogbasierte Shopping-Assistentin.

An seiner Präsentation mynnovAIte am 16. Juli 2026 in Bengaluru stellte Myntra die aktuellen Funktionen für die Kundschaft vor, wie YourStory berichtete:

Bemerkenswert ist die Erklärungsebene bei der Grössenempfehlung. Wer erfährt, warum eine Grösse vorgeschlagen wurde (etwa auf Basis früherer Käufe oder der Grössentabelle einer Marke), hat einen Grund, ihr zu vertrauen oder sie zu übersteuern. Das ist wichtig in einer Kategorie, in der die Passform die Retouren bestimmt. Myntra hat keine Effekte auf die Retourenquote veröffentlicht.

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Wie nutzt Myntra KI für Händler und Betrieb?

Myntra ist ein Marktplatz, die Katalogqualität hängt also von Tausenden Händlern ab. YourStory berichtete, dass Händler heute ein einziges Produktbild hochladen können und KI daraus bis zu 40 Attribute wie Farbe, Material, Ausschnitt und Ärmelform extrahiert, die Katalogfachleute anschliessend prüfen. Laut Myntra ist die Zeit bis zum Go-live für Händler von 10 bis 15 Tagen auf etwa ein bis zwei Tage gesunken, und KI-Bildgenerierung habe eine Aufgabe von rund einem Tag auf vier Stunden verkürzt.

• Produktvideos: 400 bis 600 KI-generierte Produktvideos pro Tag.
• Händlerführung: Ein neu gestaltetes Partnerportal zeigt priorisierte tägliche Aufgaben, und eine Sprachplattform namens Saarthi ruft Händler bei operativen Problemen oder Preislücken an.
• Kundensupport: Eine Assistentin namens Meera löst laut Myntra 31 % der Anfragen.
• Interne Analytik: BIRA, eine Analyseplattform für natürliche Sprache, die Analysen laut Myntra von Tagen auf Minuten verkürzt.

Das Muster lautet: menschliche Prüfung über der Automatisierung. Katalogfachleute kontrollieren die extrahierten Attribute. Das ist eine sinnvolle Kontrolle, denn Attributfehler wirken sich auf Suche, Filter und Grössenberatung aus.

Wo liegen die Grenzen des Ansatzes von Myntra?

Frühe Besprechungen waren deutlich. DailyO stellte zum Start fest, dass MyFashionGPT für eine 21-jährige und eine 50-jährige Person ähnliche Vorschläge lieferte, mit ausführlichen Beschreibungen oder Luxusmode schlecht zurechtkam und durch den durchsuchten Katalog begrenzt war. Das sind typische Grenzen, wenn ein allgemeines Modell auf das eigene Sortiment eines Händlers beschränkt wird.

Mehrere Vorzeigefunktionen (der Fit Visualiser, «Try it on Me» und ein Copilot für Händler) wurden im Juli 2026 noch skaliert, eingeführt oder entwickelt. Virtuelles Try-on auf dem eigenen Foto wirft zudem Fragen zu Einwilligung und Bildverarbeitung auf, die jeder Händler vor einer Skalierung klären muss.

Welche Daten und Infrastruktur stehen hinter der KI von Myntra?

Die KI-Funktionen von Myntra beruhen auf einer Datenplattform, die für maschinelles Lernen in grossem Umfang gebaut ist. Am Aerospike Summit 2023 beschrieb Senior Architect Narayana Pattipati laut iTnews Asia eine Plattform, die verschiedene Datenströme in einer Datenbank für den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens zusammenführt und dabei eine hybride Speicherarchitektur aus Flash-Speicher und RAM nutzt. Sie bedient Online-Feature-Stores, State Stores und Inferenz-Caches und hilft bei Aufgaben wie der Rangfolge der Widgets auf dem Startbildschirm der App.

Myntra kündigte zudem an, die meisten neuen Funktionen per A/B-Test zu prüfen. Diese Disziplin ist wichtiger als jedes einzelne Modell: Ohne kontrollierte Tests kann ein Händler die Wirkung einer neuen KI-Funktion nicht von Saisonalität, Aktionen oder der Tatsache trennen, dass engagierte Kundinnen und Kunden neue Werkzeuge zuerst ausprobieren.

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Was können andere Akteure im Mode-E-Commerce von Myntra lernen?

1. Generative KI im eigenen Katalog und in der eigenen Suchmaschine verankern, statt ein Modell frei antworten zu lassen.
2. Lokale Sprachen früh unterstützen; Anfragen auf Hindi waren von Anfang an Teil des Designs von Myntra.
3. Auf Marktplätzen in KI auf Händlerseite investieren, weil die Katalogqualität jede Funktion für die Kundschaft begrenzt.
4. KI-extrahierte Attribute von Menschen prüfen lassen, bevor sie live gehen.
5. KI-Empfehlungen nachvollziehbar machen, besonders bei Grösse und Passform.