Wie nutzt The RealReal KI für Authentifizierung, Preisgestaltung und Warenannahme?

The RealReal nutzt KI, um ein Luxus-Resale-Sortiment, in dem jeder Artikel ein Einzelstück ist, zu bearbeiten, zu bepreisen und abzusichern. Ein KI-gestütztes System für die Warenannahme namens Athena automatisiert Schritte der Authentifizierung und Katalogisierung, Preisalgorithmen setzen und justieren Preise anhand von Nachfragesignalen, und bildbasierte Werkzeuge unterstützen die menschlichen Authentifizierungsfachleute, ersetzen sie aber nicht. Das Unternehmen bringt diese Veränderungen mit tieferen Bearbeitungskosten und schnellerem Wachstum in den Jahren 2025 und 2026 in Verbindung.

Warum braucht Luxus-Resale KI?

Ein Erstmarkthändler katalogisiert einen Style einmal und verkauft viele Einheiten davon. Ein Kommissionsgeschäft wie The RealReal muss jeden Artikel einzeln annehmen, authentifizieren, beschreiben, fotografieren und bepreisen, und der Preis einer gebrauchten Handtasche hängt von Marke, Modell, Zustand und aktueller Nachfrage ab. Laut The RealReal durchlaufen jeden Monat mehr als eine Million Artikel seine Authentifizierungszentren. In dieser Grössenordnung wirken sich eingesparte Minuten pro Artikel und bessere Erstpreise direkt auf Marge und Abverkauf aus.

Was ist Athena und was hat sich dadurch verändert?

In seinen vorbereiteten Ausführungen zum ersten Quartal 2025 gab The RealReal bekannt, im Quartal Athena lanciert zu haben, einen KI-gestützten Prozess für die Warenannahme. In dieser Anfangsphase liefen mehr als 10 % der Artikel über Athena, und die Bearbeitungszeiten sanken um geschätzte 20 %. Athena deckte zunächst Ready-to-Wear ab, mit der geplanten Ausweitung auf Schuhe und Handtaschen im weiteren Verlauf des Jahres 2025. Das Unternehmen gab zudem an, dass mehr Automatisierung 2024 die Bearbeitungszeit um mehr als 10 % verkürzt habe, bei gleichbleibendem Personalbestand.

Bis zur Telefonkonferenz zum zweiten Quartal 2026 automatisierte Athena laut PYMNTS Schritte der Authentifizierung und Katalogisierung, die zuvor eine manuelle Zuordnung von Attributen erforderten. Ende 2025 bearbeitete das System 35 % der Artikel und war auf Kurs, bis Ende 2026 fast die Hälfte zu verarbeiten. CEO Rati Levesque bezeichnete die Ausweitung auf höherwertige Artikel als «die nächste Phase des Rollouts», und der Finanzchef sagte, die Technologie spare pro Einheit mehrere Dollar an Bearbeitungskosten.

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Wie bepreist The RealReal Resale-Artikel mit Algorithmen?

Laut The RealReal wurden bis Ende 2024 die meisten Einheiten mit algorithmischer Preisgestaltung eingestellt. Die Algorithmen sind dynamisch und nutzen Signale nahezu in Echtzeit wie Seitenaufrufe, die Zahl der «Obsessions» (die Favoriten der Website), Preise im Erstmarkt und Suchtrends. Anfang 2025 testete das Unternehmen algorithmische Rabattierung. Erste Ergebnisse deuteten auf ein besseres Gleichgewicht zwischen Preis und Abverkauf hin.

PYMNTS berichtete im August 2026, dass der Preisalgorithmus pro Artikel mehr als 100 Datenpunkte auswertet, um einen Anfangspreis festzulegen und Preisabschriften zu steuern, und beschrieb, dass er Preise «ohne menschliches Eingreifen» setzt und anpasst. Das ist eine starke Aussage zur Automatisierung. Das Unternehmen hat weder Fehlerquoten veröffentlicht noch dargelegt, wie es mit Artikeln umgeht, für die es kaum vergleichbare Verkäufe gibt.

Wie authentifiziert The RealReal Artikel, und welche Rolle spielt KI dabei?

Die Authentifizierung liegt weiterhin in menschlicher Hand. Laut der Authentifizierungsseite von The RealReal prüfen mehr als 100 interne Luxusfachleute, jede und jeder mit Hunderten Stunden Schulung zu Marken oder Kategorien, jeden Artikel physisch. Zwei proprietäre Werkzeuge unterstützen sie:

• TRR Vision erstellt mikroskopische Aufnahmen eines Artikels und vergleicht sie mit Millionen von Bildern in der Datenbank, um kleine Unstimmigkeiten zu erkennen.
• TRR Shield verfolgt, welche Marken und Styles am ehesten gefälscht werden, und markiert diese Artikel bei der Ankunft für eine genauere Prüfung.
• Materialanalyse, darunter RFA-Geräte (Röntgenfluoreszenz), die Metalllegierungen in Schmuck, Uhren und Beschlägen bestimmen, um sie mit echten Artikeln zu vergleichen.

Das Unternehmen gibt an, über 13 Jahre Daten zu mehr als 37 Millionen echten und mehr als 250'000 unechten Artikeln zu verfügen. Diese gelabelte Historie ist das zentrale Asset: Bildmodelle und Risikobewertungen brauchen grosse Mengen verifizierter Beispiele, einschliesslich Fälschungen, um nützlich zu sein.

Welche Ergebnisse hat The RealReal gemeldet?

Für das zweite Quartal 2026 meldete The RealReal laut PYMNTS ein GMV von 617 Millionen US-Dollar, 22 % mehr als im Vorjahr, und einen Umsatz von 193 Millionen US-Dollar, ein Plus von 17 %. Levesque bezeichnete den Wandel als «sich verstärkend statt inkrementell». Im ersten Quartal 2025 nannte das Unternehmen KI-gestützte Initiativen, darunter Athena, als Treiber für einen Hebeleffekt bei den Betriebskosten. Der Beitrag der KI lässt sich nicht von anderen Faktoren wie dem Wachstum bei hochwertigen Kommissionswaren und neuen Läden trennen.

Weitere offengelegte Kennzahlen zeigen, welchen Geschäftsmix die KI unterstützt. Im ersten Quartal 2025 meldete The RealReal ein GMV von 490 Millionen US-Dollar, ein Plus von 9 %, und einen durchschnittlichen Bestellwert von 564 US-Dollar. Bis zum zweiten Quartal 2026 stieg der durchschnittliche Bestellwert auf 659 US-Dollar, ein Plus von 13 %, und laut PYMNTS wuchsen die Verkäufe von Artikeln über 1'000 US-Dollar im ersten Halbjahr um 36 %. Bei höherwertigen Artikeln hat jede Entscheidung zu Authentifizierung und Preis grössere Folgen. Deshalb ist die Ausweitung von Athena auf solche Artikel ein bedeutender Schritt. Das Unternehmen gab zudem an, dass KI heute jedem Angebot Daten zu Anlass, Kollektion und Trend hinzufügt, was Suche und Merchandising unterstützt.

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Welche Risiken und Lehren ergeben sich für Resale und Marken?

Automatisierte Preisgestaltung bei Einzelstücken kann seltene Artikel falsch bepreisen, und vollständig automatisierte Preisabschriften können Wert vernichten, wenn Nachfragesignale dünn oder manipuliert sind. Bei Authentifizierungswerkzeugen liegt das Risiko umgekehrt: Eine übersehene Fälschung schadet dem Vertrauen weit mehr, als ein langsam eingestellter Artikel an Geld kostet. The RealReal reagiert darauf, indem es Warenannahme und Preisgestaltung stark automatisiert, die physische Prüfung aber beibehält.

1. Gelabelte Daten, einschliesslich Fälschungen und Retouren, vom ersten Tag an aufbauen und aufbewahren.
2. Zuerst die repetitiven Schritte automatisieren (Attributzuordnung, Masse, Beschreibungen), erst danach die Ermessensentscheidungen.
3. Nachfragesignale für die Preisgestaltung nutzen, Artikel mit wenig vergleichbarer Historie aber separat überwachen.
4. Die Entscheidungshoheit dort beim Menschen lassen, wo Fehler das Vertrauen beschädigen, und das auch öffentlich sagen.