Kunden die passende Größe empfehlen
Shops empfehlen die passende Größe, um Fehlkäufe und Retouren zu senken
Passt für: Vertrieb · IT & Software-Entwicklung · Kundenservice
Kundinnen bestellen seltener zwei Größen zur Auswahl und schicken seltener zurück, weil sie vor dem Kauf erfahren, wie ein Artikel ausfällt und welche Größe zu ihnen passt. Ihr spart Retourenaufwand, und Artikel mit eigenwilliger Passform verkaufen sich besser.
Passt das zu dir?
- Ihr habt für jeden Artikel eine Maßtabelle und erfasst Retourengründe wie „zu klein“ oder „zu groß“ je Artikel und Größe.
- Retouren wegen falscher Größe sind bei euch spürbar, besonders bei Hosen, Schuhen, Kleidern oder neuen Marken.
- Ihr könnt ein Projekt über einige Monate mit Shop-Technik, Produktdaten und Datenschutz umsetzen.
Nimm einen Artikel mit vielen Größen-Retouren, seine Maßtabelle und die Retourengründe der letzten Monate ohne Kundendaten. Lass mit der Vorlage unten zwei erfundenen Testkundinnen eine Größe empfehlen und vergleiche mit dem, was eure Kundenberatung raten würde.
So gehst du vor
- Festlegen, wofür die Größenempfehlung da ist
- Maßtabellen, Retourengründe und Kundenangaben zusammenführen
- Größenberater im Shop einrichten
- Mit einem Teil der Kunden testen
- Für alle Artikel mit guter Datenlage freischalten
- Treffsicherheit in allen Größen prüfen
Vorlagen zum Kopieren
Die komplette Anleitung
- 6 Schritte mit Erklärung, was genau zu tun ist
- 3 erprobte Vorlagen zum Kopieren in deine eigene KI
- Sicher umsetzen: Daten, Prüfen, Entscheiden, Informieren
- Stolpersteine, Aufwand und woran du Erfolg erkennst
Mit dem Training bekommst du alle 430 Anleitungen dazu, solange dein Zugang läuft.
Gleiches Vorgehen, andere Anwendungen
13 weitere Anwendungen folgen dem Muster „Empfehlen & Personalisieren“.
MO-03 · Rechtsstand 08.10.2026