Mit passgenauer Bekleidung gegen Retouren
17. Juli 2018 | Interview, Retail Technology

Produktempfehlungen auf Basis von individuellen Körperdaten

Interview mit René Stampfl, Sales Director bei Fision Technologies

Wie angenehm es doch wäre, wenn die bestellte Ware aus dem Online-Handel direkt zu hundert Prozent passen würde. Klingt nach einer Wunschvorstellung, könnte aber bald Realität sein. Das Start-up Fision Technologies erstellt mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) 3D-Körpermodelle, die dabei helfen sollen, online die richtige Größe zu finden und so die Retourenquote zu verringern.
iXtenso sprach mit René Stampfl, Sales Director bei Fision Technologies, über die Ziele des zweieinhalb Jahre alten Schweizer Unternehmens.

René, was war die Motivation, das Unternehmen zu gründen?

René Stampfl; coypright: Fision Technologies / René Stampfl

© Fision Technologies / René Stampfl

René Stampfl: Mit unserer Lösung wollen wir dem Online-Handel ein Werkzeug an die Hand geben, um die teils horrenden Retourenquoten in den Griff zu bekommen. Damit sprechen wir einerseits Händler und Marken an, die ihre Kosten für das Retourenmanagement sowie ihren ökologischen Fußabdruck verringern möchten. Andererseits steht natürlich auch der Endkunde im Fokus, der sein Paket nicht jedes Mal zur Post zurückbringen will, weil er zwei unterschiedliche Größen bestellt hat. Im Online-Handel gibt es derzeit nur wenige Möglichkeit, eine Größenempfehlung auszusprechen oder ein Produkt virtuell am eigenen Körper anzuprobieren.

Und wie hilft eure Lösung dabei, dieses Problem zu lösen?

Unser Size Advisor gibt Größenempfehlung aus. Zudem wird das Tool zukünftig im Rahmen einer Kombination aus Visualisierungs- und Vermessungstechnologie die Möglichkeit bieten, sich virtuell anzukleiden.

Erklär mir doch einmal genau, wie der Size Advisor funktioniert.

Der erste Schritt ist der Bodyscan. Der User wird Schritt für Schritt durch die komplette Anwendung hindurchgeführt. Die Person gibt zunächst manuell Geschlecht und Körpergröße ein. Danach macht sie entweder ein Selfie oder eine zweite Person hilft ihr dabei. Das kann über die Notebook-Kamera oder das Smartphone passieren. Das System benötigt eine Front- sowie eine Seitenansicht. Hier ist es wichtig, dass die Person komplett im Bildausschnitt ist.

Derzeit muss die Person noch enganliegende Kleidung tragen, damit ein präzises Modell entsteht. Wir arbeiten jedoch an einer Lösung, die diese Anforderung maßgeblich lockert. Im Hintergrund wird dann für jede Person ein 3D-Modell generiert. Das passiert alles auf unseren Servern und nicht auf dem Endgerät des Users. Im Anschluss kann der User bereits Daten über Armlänge, Brust- und Bauchumfang usw. einsehen.

Wie kann der Kunde dann diese Daten beim Einkauf nutzen?

Sobald man sich einmal vermessen hat und unsere Lösung bei verschiedenen Händlern integriert ist, kann man jederzeit auf sein zentrales Profil zurückgreifen. Der Kunde muss dann einfach nur auf einen Button wie „Zeig mir meine Größe an“ klicken und erhält dann einen Größenvorschlag zu dem jeweiligen Produkt.

Wie berechnet das System das 3D-Modell?

Zunächst machen wir aus datenschutzrechtlichen Gründen das Gesicht unkenntlich. Dann wird das Bild verschlüsselt an unsere Server gesendet. Anschließend ermitteln wir über KI bzw. über Gesichtserkennung, was zur Person im Bild und was zum Hintergrund gehört. Auf dieser Basis extrahieren wir die Körpersilhouette der Person. Im Anschluss erfolgt ein Abgleich mit einer 3D-Avatardatenbank. Aus den Bausteinen vorhandener Avatare wird dann ein komplett neues Modell errechnet. So erhält jede Person einen individuellen Avatar.

Berücksichtigt die Lösung auch sogenannte Problemzonen oder länderspezifische Konfektionsgrößen und Passformen?

Kundin packt zuhause bestellte Kleider aus; copyright: panthermedia.net / Lev Dolgachov

© panthermedia.net / Lev Dolgachov

Ja, die Lösung berücksichtigt Problemzonen. Das ist absolut nicht trivial. Der zweite Datenpool, den wir dann zu dem Matching zuführen, sind Kleiderdaten, also Hauptabmessungen von Kleidungsstücken. Hier muss man immer von Kleidungsstück zu Kleidungsstück unterscheiden, was ist das relevante Maß, damit die Passform für genau diesen Artikel auch wirklich stimmt.
Nehmen wir ein konkretes Beispiel: Wenn ein Mann einen großen Bauch hat, dann ist nicht mehr der Brustumfang das ausschlaggebende Maß, sondern der Bauch. Die Software vergleicht die Körpermaße mit den Kleidungsmaßen und entscheidet dann, welches Körpermaß, ob Brust oder Bauch, ausschlaggebend ist. Sie detektiert individuelle Körperbeschaffenheiten und gibt basierend darauf verschiedenste Größenempfehlungen aus.

Bekommt ihr die Daten von Herstellern geliefert?

Ja. Derzeit nutzen wir Maßtabellen, die wir von Herstellern erhalten. Wir arbeiten aktuell aber auch an einem intelligenten Ansatz, um gewisse Templates, bspw. für ein T-Shirt, ein Hemd, Jacke, zu generieren. Basierend auf Erfahrungswerten können wir ermitteln, wie das Kleidungsstück getragen wird und wann es gut passt. Mit diesem Wissen füttern wir das Modell. Wir wollen uns soweit entwickeln, dass wir immer unabhängiger von den Maßtabellen werden.

Kann die Lösung in jeden Webshop oder jede App integriert werden?

Beide Softwarelösungen – zur Vermessung und Visualisierung – können bequem mit wenigen Zeilen Code in die Webseiten der Händler oder Markenhersteller integriert werden. Wir stellen außerdem eine eigene App zur Verfügung, auf die unsere Kunden verweisen können.

Wann können die Nutzer mit einer virtuellen Umkleidekabine rechnen?

Wir arbeiten aktuell mit ersten Kunden an der Zusammenführung von Avatar und virtuellem Kleidungsstück, um eine virtuelle Umkleidekabine zu realisieren. Es wird wahrscheinlich Ende des Jahres soweit sein, dass wir mit einem ersten Produkt online gehen.

Interview: Melanie Günther
Erstveröffentlichung auf iXtenso.com – Magazin für den Einzelhandel

Tags: App, Beratung, Künstliche Intelligenz, Modeeinzelhandel, Personalisierung

Ähnliche Beiträge