Top KI-Tools in der Modebranche

Tools wie The New Black und Ablo fungieren als KI-Co-Designer für Modekreative. The New Black kann eine einfache Textbeschreibung oder Skizze nehmen und innerhalb von Minuten ein ausgefeiltes Bekleidungsdesignbild generieren, was Designern hilft, schnell neue Konzepte zu entwickeln und zu visualisieren, ohne einen menschlichen Illustrator zu benötigen.

Ablo geht noch weiter, indem es aufstrebenden Marken bei der vollständigen Label-Erstellung hilft – von der Generierung von Bekleidungsdesigns bis hin zu Vorschlägen für Logos und Grafiken, die zur Ästhetik einer Marke passen. Diese Plattformen beinhalten oft Trendanalysefunktionen und virtuelle Anprobe-Vorschauen, die schnelle Iterationen und Feedback während der Designphase ermöglichen.

Etablierte 3D-Design-Software wie CLO 3D und Browzwear VStitcher haben KI-Verbesserungen integriert, um virtuelle Kleidungsstücke lebensecht zu machen. Diese Programme ermöglichen es Designern, detaillierte digitale Kleidung zu erstellen und in Echtzeit zu sehen, wie sie auf einem Avatar fällt und sich bewegt.

CLO 3D ist bekannt für hochpräzise Stoffsimulation und KI-unterstütztes 3D-Kleidungsmodellieren. Browzwears VStitcher ermöglicht virtuelle Anproben an verschiedenen Körpertypen mit physikbasierter Genauigkeit. Neue Anbieter wie Style3D bieten vergleichbare KI-gestützte 3D-Visualisierung und unterstützen AR/VR-Vorschauen für immersive Designbewertungen.

Durch den Einsatz von KI zur Bewältigung komplexer Physik- und Schnittmusterberechnungen reduzieren diese Tools den Bedarf an physischen Mustern drastisch, sparen Zeit, Material und Kosten vor der Produktion.

WGSN ist ein renommiertes Trendprognoseunternehmen, das KI und Datenanalyse in seine Vorhersagen integriert hat. Über eine Abonnementplattform sammelt WGSN Daten von Laufstegen, Einzelhandelsverkäufen, sozialen Medien und mehr und nutzt Algorithmen zusammen mit menschlichen Experten, um kommende Stile, Farben und Konsumentenstimmungen vorherzusagen.

Das Ergebnis sind saisonale Trendberichte und Analysetools (wie ihr TrendCurve AI), die Marken eine „Kristallkugel“ für die Planung zukünftiger Kollektionen bieten. Designer und Einkäufer nutzen WGSNs Erkenntnisse, um fundierte Entscheidungen zu treffen – von Silhouetten bis zur optimalen SKU-Mischung – statt auf Vermutungen zu setzen.

Das in Paris ansässige Heuritech verfolgt einen technologiegetriebenen Ansatz zur Trendprognose, indem es scannt, was echte Menschen online tragen. Seine KI nutzt Computer Vision, um Millionen von Social-Media-Bildern (Instagram, TikTok usw.) zu analysieren und aufkommende Muster in der Bekleidung zu erkennen.

Indem Heuritech organische Streetstyle-Trends weltweit quantifiziert, ermöglicht es Marken, die Nachfrage vorherzusehen und entsprechend zu entwerfen, bevor Trends den Markt übersättigen. Eine Marke könnte Heuritech nutzen, um zu sehen, dass Pastell-Utility-Jacken in Ostasien im Trend liegen, und diese Erkenntnis in ihre nächste Kollektion einfließen lassen.

EDITED ist ein Marktdaten-Tool, das Marken hilft, mit Echtzeit-Einzelhandelsdaten mittels KI zu reagieren. Es verfolgt Millionen von Produkten auf E-Commerce-Seiten weltweit und nutzt maschinelles Lernen, um Preise, Rabatte und Lagerbewegungen zu analysieren.

Ein Modeeinkäufer kann sehen, ob Midi-Kleider in einem bestimmten Stil bei einem Konkurrenten ausverkauft sind oder ob eine rivalisierende Marke gerade Preise für Denim gesenkt hat. EDITEDs KI unterstützt bei der Nachfrageprognose und Optimierung der Preisstrategie. Die Sortimentsplanung-Funktionen der Plattform heben Lücken oder Übersättigungen im Markt hervor und helfen Einzelhändlern zu entscheiden, was sie mehr lagern sollten.

Stylumia verbindet Trendinformationen mit Nachfrageprognosen. Seine maschinellen Lernmodelle filtern „Marktrauschen“ heraus, um die tatsächliche zugrundeliegende Verbrauchernachfrage zu zeigen. Es kann Verkäufe für neue Produkte auch ohne Verkaufshistorie vorhersagen und verbessert die Prognosegenauigkeit um 20–40 %.

Bemerkenswert ist Stylumias ImaGenie-Funktion, die neue Produktdesignideen generiert, die mit identifizierten Trends übereinstimmen, und Designern vorschlägt, welche Stile eine hohe Erfolgschance haben. Dies verbindet die kreative und analytische Seite der Modeplanung.

Nextail ist eine Lösung für Waren- und Bestandsmanagement, die KI nutzt, um Lagerbestände granular zuzuweisen und umzuschichten. Anstatt alle Geschäfte gleich zu behandeln, erzeugen Nextails Algorithmen hyperlokale Nachfrageprognosen auf SKU-pro-Geschäft-Ebene.

Dies hilft Einzelhändlern genau zu wissen, welche Artikel in welcher Menge an welches Geschäft geschickt werden sollen. Nextail automatisiert Zuweisung, Nachbestückung und Transfers und passt sich Echtzeit-Verkaufsdaten an. Einzelhändler, die Nextail nutzen, verzeichneten:

• ~30 % Reduzierung der Lagerbestandsdeckung
• 60 % weniger Ausverkäufe
• Deutliche Umsatzsteigerungen

Für kleinere Direct-to-Consumer-Labels und Shopify-basierte Shops bietet Prediko ein KI-gestütztes Nachfrageplanungstool, das auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. Es greift auf die E-Commerce-Daten einer Marke zu und analysiert Verkaufstrends und Saisonalität, um die Nachfrage für jede Produkt-SKU vorherzusagen.

Prediko hilft dann, den Nachbestellprozess zu automatisieren – es schlägt vor, wie viele Einheiten jeder Variante produziert oder nachbestellt werden sollen und wann. Dies ist unschätzbar bei der Vorbereitung eines neuen Produktstarts oder der Entscheidung, wie viel Bestand für eine kommende Saison gekauft werden soll.

Singuli bringt leistungsstarke KI-Wissenschaft in die Mode-Nachfrageprognose. Entwickelt von promovierten Datenwissenschaftlern liefert es präzise Prognosen bis auf SKU-, Material- und Komponentenebene. Es berücksichtigt komplexe Faktoren (Promotionen, Feiertage, Makrotrends) und integriert sich in ERP-Systeme.

Marken können „Was-wäre-wenn“-Simulationen durchführen – zum Beispiel Was, wenn eine geplante Marketingaktion die Nachfrage verdoppelt? – und die KI passt die Bestandspläne entsprechend an. Singuli behauptet, seine KI verbessere die Prognosegenauigkeit um über 10 %, was zu erheblichen Einsparungen und Umsatzsteigerungen führt.

Top-Modehändler haben eigene KI-Lösungen für die Optimierung der Lieferkette entwickelt oder übernommen:

• Zara nutzt prädiktive Analysen plus RFID-Tracking, um den Bestand zu überwachen und schnell auf Trends zu reagieren
• H&M verwendet KI-gestützte Prognosen, die Wetter- und Social-Media-Trends einbeziehen
• Nike setzt maschinelles Lernen für Nachfragesensorik und Bestandspositionierung ein
• Burberry verteilt Bestände intelligent basierend auf Echtzeit-Nachfragesignalen um

PICTOFiT von Reactive Reality ist eine führende Plattform für virtuelle Anproben. Sie erstellt für jeden Käufer einen personalisierten 3D-Avatar anhand weniger Fotos. Anstatt Kleidung auf einem generischen Modell zu überlagern, lässt PICTOFiT Nutzer Kleidungsstücke an einem virtuellen Doppel sehen, das ihrer eigenen Körperform und Maßen entspricht.

Dies steigert das Vertrauen in Passform und Stil beim Online-Stöbern erheblich. Einzelhändler, die die Technologie von Reactive Reality nutzen, verzeichnen höhere Engagement-Raten und geringere Rücksendequoten, da Kunden ein viel genaueres Gefühl dafür bekommen, wie ein Artikel vor der Bestellung aussieht.

Revery AI hat virtuelle Anproben für kleinere Marken zugänglich gemacht. Käufer können ein Modell-Avatar wählen, das ihrer Körperform entspricht oder ein eigenes Foto hochladen, und dann Kleidung virtuell mit realistischen Ergebnissen anprobieren.

Die KI legt das Kleidungsstück auf das Bild der Person, passt es an unterschiedliche Körpermaße an und simuliert den Stofffall. Für unabhängige Designer bedeutet diese Technologie ein Hightech-Anprobeerlebnis ähnlich dem großer Einzelhändler. Revery ermöglicht auch, jeden Stil an mehreren Körpertypen ohne mehrere Fotoshootings zu zeigen und fördert so Größeninklusion.

True Fit ist eine der am weitesten verbreiteten KI-Passformlösungen, integriert in viele Bekleidungseinzelhändler-Websites. Es fragt Kunden nach Körperform und Passformpräferenzen und sagt dann mit maschinellem Lernen die beste Größe für jedes Produkt voraus, basierend auf umfangreichen Kauf- und Rückgabedaten.

Einzelhändler, die True Fit nutzen, haben deutliche Rückgänge bei passformbedingten Rücksendungen verzeichnet. In einer Branche, in der Rücksendequoten für Online-Mode über 30 % liegen können, sind solche Tools unschätzbar für die Verbesserung der Kundenzufriedenheit und den Schutz der Margen.

Bold Metrics erzeugt digitale Körperzwillinge von Käufern anhand weniger Eingaben (Größe, Gewicht, Passformpräferenzen). Die KI erstellt ein detailliertes prognostiziertes Körperprofil mit mehr als 50 präzisen Körpermaßen.

Dieser „digitale Zwilling“ wird genutzt, um die beste Größe zu empfehlen und Marken Einblicke zu geben, wie die Körper ihrer Kunden tatsächlich gemessen sind. Bold Metrics hat Einzelhändlern geholfen, passformbedingte Rücksendungen messbar zu reduzieren und Produktdesign- sowie Gradiervorgänge zu informieren.

Modemarken nutzen Augmented Reality – oft KI-gestützt – um Kunden Produkte zu visualisieren. Zum Beispiel hat Gucci eine AR-Sneaker-Anprobe in seiner App eingeführt: Man richtet die Smartphone-Kamera auf die Füße und die App legt ein digitales 3D-Modell von Gucci-Sneakern in Echtzeit darüber.

Diese computer-vision-basierte Anprobe verwendet KI, um die Füße des Nutzers zu verfolgen und die Bilder anzupassen, was eine ansprechende Möglichkeit schafft, „vor dem Kauf anzuprobieren“, die besonders bei jüngeren, technikaffinen Käufern den Verkauf fördert.

Vue.ai ist eine beliebte KI-Plattform, die Lösungen für die Personalisierung im Mode-E-Commerce anbietet. Ihre Algorithmen taggen Produkte automatisch mit detaillierten Attributen (Schnitt, Muster, Ausschnitt, Farbe usw.), was Einzelhändlern hilft, Tausende von SKUs zu verwalten.

Mit reichhaltigeren, KI-generierten Metadaten ermöglicht Vue.ai personalisierte Produktempfehlungen und komplette Outfit-Vorschläge. Es fungiert als virtueller Stylist, der Kundenpräferenzen lernt und Looks kuratiert, die sie am wahrscheinlichsten lieben, was Konversionsraten und Warenkorbgrößen erhöht.

Syte spezialisiert sich auf visuelle Suche und Entdeckung für Mode. Ein Kunde kann ein Foto hochladen (z. B. ein Kleid von Instagram oder einen Screenshot eines Promi-Outfits) und die KI findet ähnliche Artikel im Sortiment des Händlers.

Sie kann auch visuell ähnliche Alternativen auf einer Produktseite vorschlagen („Mehr davon“-Galerie, unterstützt durch Bilderkennung). Auf Mobilgeräten, wo das Tippen von Beschreibungen umständlich ist, macht visuelle Suche das Entdecken von Produkten viel intuitiver.

Lily AI konzentriert sich darauf, die Tiefe und Genauigkeit von Produktdaten zu verbessern, was bessere Empfehlungen und die Suche auf der Website ermöglicht. Lilys Plattform nutzt KI, um jedes Produktbild und jede Beschreibung zu analysieren und reichhaltige Attribute weit über typisches manuelles Tagging hinaus zuzuweisen.

Mit verbesserter Attributierung liefert die Seite bei der Suche nach „romantischem Sommerkleid“ präzise Treffer, die genau diesem Stil entsprechen. Lily AI „spricht im Grunde die Sprache des Kunden“, indem es verbindet, wie Käufer Artikel beschreiben, mit der Art, wie Produkte im Katalog getaggt sind.

Der Aufstieg fortschrittlicher Sprachmodelle hat KI-Personal Shopper in die Mode gebracht. DressX führte den DressX AI Agent ein, einen interaktiven Stylisten, mit dem Nutzer chatten. Nutzer geben ihre Präferenzen in einen „Style Passport“ ein und tauschen sich mit der KI aus, um Outfit-Ideen zu erhalten oder Stücke aus Dutzenden von Marken zu finden.

The North Face war Vorreiter mit IBM Watson und schuf einen Chatbot, der Nutzer fragte, „Wo und wann werden Sie diese Jacke tragen?“, um den perfekten Mantel zu empfehlen. Mit der Verbesserung der natürlichen Sprach-KI ist zu erwarten, dass diese virtuellen Stylisten häufiger und ausgefeilter werden.

Crescendo.ai bietet einen KI-Chat- und Sprachassistenten, der rund um die Uhr Fragen von Käufern beantwortet – von Produktberatung bis zur Sendungsverfolgung – mit hoher Genauigkeit. Indem Anfragen zu Größeninformationen, Rückgabebedingungen oder Stiltipps sofort beantwortet werden, verbessern solche KI-Assistenten das Kundenerlebnis und entlasten menschliche Support-Teams.

Sie replizieren im Grunde das Erlebnis eines hilfsbereiten Verkaufsmitarbeiters online und bieten persönliche Aufmerksamkeit für Tausende von Kunden gleichzeitig.

Die Erstellung hochwertiger visueller Inhalte für den E-Commerce kann ressourcenintensiv sein. PhotoRoom hat sich als Game-Changer erwiesen, indem es die Nachbearbeitung und Produktion von Produktfotografie automatisiert. Es kann Hintergründe von Produktbildern sofort entfernen und durch saubere oder thematische Hintergründe ersetzen.

Es ermöglicht auch virtuelle „On-Model“-Bilder: Man lädt ein Foto eines Kleidungsstücks auf einer Schaufensterpuppe hoch, und PhotoRoom generiert realistische Bilder dieses Kleidungsstücks an einem Modell, ohne Fotoshooting. Tools wie ZMO.ai lassen Marken Bilder von Kleidung an KI-Modellen verschiedener Körpertypen, Posen und Ethnien nur anhand von Produktbildern erzeugen.

Die Modebranche nutzt generative KI für Inspiration und Content-Erstellung. Das Luxuslabel Moncler arbeitete mit einem KI-Designstudio zusammen, um die Moncler Genius „AI Jacket“ und die dazugehörigen Kampagnenvisuals zu kreieren. Designer wie Hillary Taymour von Collina Strada füttern ihre bisherigen Designarchive in generative Modelle, um neue Kleidungsstücke zu brainstormen.

Im Marketing nutzen Marken Tools wie DALL·E, Midjourney oder Adobe Firefly, um künstlerische Bilder für Moodboards, Anzeigen und Social-Media-Inhalte allein mit Textvorgaben zu erstellen.

Ein futuristisches Crossover von Mode-Marketing und KI ist der Aufstieg KI-generierter virtueller Influencer. Diese sind komplett digitale Charaktere, die echte Social-Media-Follower gewinnen und mit Marken zusammenarbeiten. Lil Miquela ist ein solcher virtueller Influencer, der für Luxusmarken wie Prada und Calvin Klein modelte.

Einige Händler nutzen KI-Modelle für Produktbilder auf ihren Websites. Levi's experimentierte mit KI-generierten Modellen, um Outfits an verschiedenen Körpertypen und Hauttönen zu zeigen, mit dem Ziel, die Repräsentation in E-Commerce-Bildern zu erweitern.

KI spielt eine Rolle bei Preisstrategien und Wiederverkaufsmärkten. Im Bereich Secondhand-Mode setzt The RealReal KI-Tools ein, um Luxusgüter zu authentifizieren und optimale Wiederverkaufspreise festzulegen. „Vision“ nutzt Bilderkennung, um potenziell gefälschte Artikel zu markieren, während „Shield“ Artikelattribute und Marktnachfrage analysiert, um zu priorisieren, welche Konsignationswaren menschliche Expertenprüfung benötigen.

KI-Algorithmen können Preise für Modeartikel dynamisch anpassen, basierend auf Faktoren wie aktueller Nachfrage, Lagerbeständen und breiteren Trends – besonders nützlich für Wiederverkaufsplattformen oder Off-Price-Händler.

Ein wichtiges Tool im Mode-E-Commerce ist KI-gestützte Betrugsprävention. Online-Modegeschäfte haben mit Betrugsproblemen zu kämpfen – von gestohlenen Kreditkarten bis zu gefälschten Rückgabeansprüchen. Lösungen wie Kount nutzen maschinelles Lernen, um das Risiko jeder Transaktion oder Kontobewegung sofort zu bewerten.

Kounts System betrachtet Nutzerverhaltensmuster, Gerätedaten, Geolokalisierung und mehr, um in Millisekunden einen Risikowert zu erzeugen. Da es KI-basiert ist, passt es sich kontinuierlich an neue Betrugsmuster an und erkennt subtilere betrügerische Verhaltensweisen, die statische Regeln übersehen könnten.