KI, Körpermaße und 3D-Avatare: Zalando baut Größenberatung aus

Die Zalando Größenberatung wird zunehmend zu einem technologischen Kernbereich des Online-Modehandels. Das Unternehmen setzt dafür maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Computer Vision und 3D-Technologie ein. Ziel ist es, Kunden bei der Wahl der passenden Größe zu unterstützen und vermeidbare Retouren zu reduzieren. 2025 konnten diese Systeme nach Angaben von Zalando 8 Prozent der größenbedingten Rücksendungen verhindern. Das zeigt: Technologie kann helfen, das Größenchaos im Modehandel zu ordnen. Sie ersetzt aber nicht vollständig das Problem, dass Größenangaben wie „L“ oder „48“ je nach Marke, Schnitt und Kategorie unterschiedlich ausfallen.

Zalando Größenberatung reagiert auf ein altes Problem des Online-Handels

Größe und Passform gehören zu den hartnäckigsten Problemen im Online-Modehandel. Eine Größe kann je nach Marke, Land, Produktkategorie oder Schnitt unterschiedlich ausfallen. Zwei Kleidungsstücke mit identischer Größenangabe können in der Praxis völlig verschieden sitzen. Dazu kommen individuelle Körperformen und persönliche Vorlieben: Manche Kunden bevorzugen eine enge Passform, andere wählen bewusst lockere oder übergroße Schnitte.

Für den Online-Handel ist das nicht nur ein Komfortthema, sondern ein Kostenfaktor. Im europäischen Mode-E-Commerce können Retourenquoten bei rund 50 Prozent liegen. Größen- und Passformprobleme sind dabei für einen erheblichen Teil der Rücksendungen verantwortlich. Bei Jeans kann die Retourenquote sogar 65 Prozent erreichen. Was im stationären Handel die Umkleidekabine auffängt, landet online häufig erst im Warenkorb, dann im Paket und schließlich wieder im Retourenprozess.

Daten sollen die fehlende Anprobe ersetzen

Zalando arbeitet seit 2018 an Lösungen für Größe und Passform. Die Zalando Größenberatung basiert auf einem mehrstufigen System. Zunächst analysiert das Unternehmen, wie Produkte über Marken und Kategorien hinweg ausfallen. Dafür werden Produktdaten, Kaufverhalten, Rücksendemuster und Kundenfeedback miteinander verknüpft. Ergänzt wird dies durch Erkenntnisse sogenannter Fitting-Models, die Produkte vorab anprobieren und Auffälligkeiten bei Größe und Sitz bewerten.

Aus diesen Daten entstehen Größenhinweise und Größenempfehlungen auf Produktseiten. Kunden sehen etwa, ob ein Artikel voraussichtlich kleiner oder größer ausfällt. Die Empfehlung soll dann jene Größe anzeigen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit passt. Laut Zalando decken die grundlegenden Size-&-Fit-Lösungen inzwischen rund 70 Prozent des Sortiments ab.

Für Marken kann diese Datenbasis ebenfalls relevant sein. Wiederkehrende Passformprobleme bei bestimmten Produkten oder Kollektionen lassen sich schneller erkennen. Damit entsteht eine Rückkopplung, die in der klassischen Größenlogik oft fehlt: Nicht nur Kunden reagieren auf ein Produkt, auch Marken erhalten Hinweise darauf, wo die Größenführung nicht funktioniert.

Körpermaße machen Empfehlungen persönlicher

Die Zalando Größenberatung wird genauer, wenn neben dem Produkt auch mehr Informationen über den Kunden vorliegen. Dafür setzt Zalando auf ein Größenprofil und ein Tool zur Körpervermessung. Im Größenprofil können Kunden angeben, welche Marken, Produkte und Größen ihnen gut passen. Dabei können auch Kleidungsstücke berücksichtigt werden, die nicht bei Zalando gekauft wurden.

Das Body Measurement Tool erfasst Körpermaße anhand von zwei Fotos oder eines Videos, das mit dem Smartphone aufgenommen wird. Diese Daten fließen in die Empfehlungen ein und sollen eine individuellere Beratung ermöglichen. Mehr als 1,5 Millionen Kunden haben die Funktion nach Angaben von Zalando bereits genutzt.

Gerade hier wird deutlich, wie stark sich Modehandel und Datentechnologie inzwischen überschneiden. Wer bessere Größenempfehlungen möchte, muss mehr Informationen preisgeben. Für Kunden entsteht dadurch ein praktischer Nutzen, zugleich wächst die Bedeutung eines sorgfältigen Umgangs mit Körperdaten. Zalando verweist auf anonymisierte Datenbestände, die in Größentabellen und Empfehlungen einfließen. Für den Handel bleibt dennoch klar: Passform wird zunehmend zu einem Datenthema.

Virtuelle Umkleidekabine soll vor allem bei Jeans helfen

Ein weiterer Baustein ist die virtuelle Umkleidekabine. Dabei erstellt Zalando auf Basis der Körpermaße einen 3D-Avatar. Kunden können anschließend sehen, wie verschiedene Größen desselben Artikels an ihrer Körperform wirken könnten. Die digitale Darstellung ersetzt keine echte Anprobe, kann aber eine zusätzliche Orientierung bieten.

Besonders relevant ist das bei Jeans. Ein einzelnes Jeans-Modell kann in mehr als 30 Größenkombinationen erhältlich sein. Taille, Hüfte, Beinweite und Beinlänge erschweren die Auswahl zusätzlich. Rund 21 Prozent der Zalando-Kunden kaufen jedes Jahr Jeans, zugleich gehört diese Kategorie zu den Bereichen mit hohen größenbedingten Retourenquoten.

In Pilotprojekten konnte Zalando mit der virtuellen Umkleidekabine die Retourenquoten um bis zu 40 Prozent senken. Nach mehreren Tests soll die Funktion von temporären Pilotphasen in ein dauerhaftes Angebot überführt werden. Ziel ist es, die virtuelle Umkleidekabine im Laufe des Jahres allen Kunden verfügbar zu machen und das Sortiment schrittweise zu erweitern.

Weniger Retouren sind auch eine Kostenfrage

Die Zalando Größenberatung wird häufig mit Nachhaltigkeit verbunden, weil weniger Retouren auch weniger unnötige Transporte und damit geringere CO₂-Emissionen bedeuten können. Das ist plausibel, greift aber zu kurz. Für Zalando und andere Modehändler geht es ebenso um Kosten, Margen und Prozessstabilität. Retouren belasten Logistik, Lager, Kundenservice und Wiederverkauf.

Technologie kann dieses Problem reduzieren, aber nicht abschaffen. Größenempfehlungen hängen von Datenqualität, Produktinformationen, Kundenangaben und Modellgenauigkeit ab. Zudem bleibt Mode subjektiv: Ein Kleidungsstück kann objektiv passen und trotzdem nicht gefallen. Genau darin liegt die Grenze jeder algorithmischen Größenberatung.

Trotzdem zeigt der Ansatz, wohin sich der Online-Modehandel bewegt. Die klassische Größentabelle reicht nicht mehr aus. Wer Retouren senken will, muss Produktdaten, Körpermaße, Kundenfeedback und visuelle Orientierung zusammenführen. Die Zalando Größenberatung ist damit weniger ein einzelnes Tool als ein Versuch, die verlorene Umkleidekabine des Online-Handels digital nachzubauen.

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