Virtual Try-On wird zum belastbaren KI-Anwendungsfall im Onlinehandel
Virtuelle Anproben entwickeln sich im Modehandel von einer experimentellen Zusatzfunktion zu einem konkreten Geschäftsfall. Hintergrund ist ein bekanntes Problem im E-Commerce: Kundinnen und Kunden zögern beim Kauf, weil Passform, Wirkung und Größe online schwer einzuschätzen sind. Gleichzeitig bestellen viele mehrere Größen und senden einen erheblichen Teil zurück. Laut National Retail Federation wurden 2025 in den USA rund 19 Prozent aller online gekauften Modeartikel retourniert. Genau an dieser Kostenstelle setzt Virtual Try-On an.
Wie T3N.de berichtet, verändert generative KI die technische Grundlage der virtuellen Anprobe deutlich. Frühere Systeme brauchten aufwendig gepflegte 3D-Modelle und lieferten oft nur begrenzt überzeugende Ergebnisse. Moderne Lösungen erzeugen aus gewöhnlichen Produktbildern realistischere digitale Zwillinge. Computer Vision, Echtzeit-Rendering und präzises Body-Tracking sorgen dafür, dass Kleidung und Make-up glaubwürdiger dargestellt werden.
Weniger Kaufunsicherheit, bessere Datenbasis
Der wirtschaftliche Nutzen liegt vor allem in drei Bereichen: Virtual Try-On kann Kaufentscheidungen erleichtern, die Zahl der Retouren senken und zusätzliche Daten für personalisierte Angebote, Produktempfehlungen sowie die Sortimentsplanung liefern. Damit wird VTO zu einem Instrument, das direkt auf Umsatz, Kosten und Kundenerlebnis wirkt. Aus einer Experience-Funktion entsteht ein Werkzeug für profitableres Wachstum.
Unternehmen wie ASOS, Breuninger und Maybelline zeigen bereits, wie Virtual Try-On in die Customer Journey integriert werden kann. Die Technologie adressiert ein konkretes Kund:innenproblem und schafft zugleich messbaren Business Value. Für Händler wird damit weniger die technische Machbarkeit zur zentralen Frage, sondern die operative Einbindung: Produktdaten, Bildqualität, Nutzerführung und Auswertung müssen zusammenpassen, damit die Anprobe im Kaufprozess tatsächlich Wirkung entfaltet.
Vom Einzelprojekt zur skalierbaren KI-Strategie
Das Beispiel zeigt auch über den Handel hinaus, wie Künstliche Intelligenz vom Pilotprojekt in den Regelbetrieb überführt werden kann. Branchen wie Finance, Energie, Robotik oder das Agentic Web stehen vor ähnlichen Aufgaben: Aus einzelnen Anwendungen sollen skalierbare Geschäftsmodelle entstehen. Virtual Try-On liefert dafür ein anschauliches Muster, weil die Technologie zugleich ein Kundenproblem löst, interne Datenprozesse stärkt und neue Formen der Personalisierung ermöglicht.
Auf der DMEXCO 2026 soll diese Entwicklung unter dem Motto „Scaling Intelligence“ weiter diskutiert werden. Formate wie der DMEXCO Thought Leaders’ Summit, der Commerce Summit powered by BVDW und der Retail & Commerce Media Summit powered by BVDW widmen sich der Frage, wie Unternehmen KI in Wachstum übersetzen. Ergänzend sollen Masterclasses konkrete Praxiseinblicke liefern – von Datenqualität über Agentensysteme bis zu neuen Customer Experiences. Der nächste Prüfpunkt ist damit klar gesetzt: die praktische Skalierung solcher KI-Anwendungen bis zur DMEXCO 2026.
Redakteur
David Wöllenstein ist Redakteur bei etailment und „Der Handel“. Er schreibt über E-Commerce, Retail-Technologie und digitale Geschäftsmodelle — zuletzt intensiv über Agentic Commerce und den Einsatz von KI im Handel.
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