Startups und ihre kreativen Ideen

Künstiche Intelligenz (KI) revolutioniert das Online-Mode-Shopping

 

 

mixNmatch - die intelligente Suchmaschiene für Mode (Bild: mixNmatch)
mixNmatch - die intelligente Suchmaschiene für Mode (Bild: mixNmatch)

Die Suche nach dem perfekten Outfit ist für viele Online-Shopperinen und -Shopper eine Herausforderung: Durchschnittlich zwei Stunden verbringen Konsumentinnen und Konsumenten mit der Produktsuche, wobei 94% der Suchergebnisse irrelevant sind. Das Frankfurter FashionTech-Startup

 

mixNmatch

 

präsentiert nun die Lösung: Die erste KI-gestützte Suchmaschine, die komplette Outfits statt einzelner Produkte liefert. 

 

Ein Female Founder Team entwickelte die Technologie, die es ermöglicht, mittels natürlicher Sprache nach Outfits zu suchen. Beispiel: "Business Casual Outfit für ein Networking Event". Die KI versteht den Kontext und generiert sofort passende, komplette Outfit-Vorschläge aus dem verfügbaren Sortiment.

 

"Als ich selbst stundenlang nach dem perfekten Business-Outfit suchte und dabei unzählige Tabs öffnen musste, wurde mir klar: Online-Shopping muss nicht nur effizienter, sondern auch nachhaltiger werden. Mit mixNmatch entwickeln wir nicht nur eine neue Suchtechnologie – wir schaffen ein bewussteres Shopping-Erlebnis, das Retouren reduziert und damit auch unseren ökologischen Fußabdruck verkleinert", erklärt Kseniya Dockhorn, CEO und Gründerin von mixNmatch. "Unsere KI versteht nicht nur Mode, sondern auch die individuellen Bedürfnisse jeder Kundin, was die Trefferquote deutlich erhöht und unnötige Fehlkäufe vermeidet."

 

mixNmatch-features (Bild: mixNmatch)
mixNmatch-features (Bild: mixNmatch)

 

Erste Erfolge bestätigen den innovativen Ansatz: In einer viermonatigen Testphase wurden bereits über 900 Marken und 300.000 Produkte integriert. Ein erfolgreiches Pilotprojekt mit der nachhaltigen Modeplattform COSH! in Peek& Cloppenburg Conscious Fashion Store in Berlin demonstrierte außerdem das Potenzial der Technologie auch als innovative 'Phygital'-Konzept. Kunden konnten online nach kompletten Outfits suchen und diese direkt im Geschäft anprobieren und kaufen.

 

Die nahtlose Verbindung von digitalem Styling und stationärem Einkaufserlebnis zeigt das zukunftsweisende Potenzial der Technologie für den modernen Einzelhandel. 

 

Die Funktion von mixNmatch umfasst drei Kernbereiche:

 

KI-gestützte Freitext- und visuelle Suche

Outfit-Komplettierung mit personalisierten Empfehlungen

Mode-Personalisierung - lernt kontinuierlich den individuellen Stil der Nutzenden sowie die Größe und Vorlieben.

 

mixNmatch: Search-Screenshot (Bild: mixNmatch)
mixNmatch: Search-Screenshot (Bild: mixNmatch)

Mit diesem Ansatz adressiert mixNmatch zentrale Herausforderungen des Mode-E-Commerce:

 

Reduzierung der Retourenquote durch bessere Produktempfehlungen

Verbesserung der Conversion Rate durch relevantere Suchergebnisse

Steigerung des durchschnittlichen Warenkorbwerts durch Produkt-Komplettierung

Reduzierung von Kaufabbrüchen, die den E-Commerce-Handel jährlich mehrere

   Milliarden Euro kosten - Studien schätzen die weltweiten Verluste durch Warenkorbabbrüche

   auf bis zu 4 Billionen US-Dollar.

 

Mit dem Launch am 6. Februar 2025 steht die Plattform nun allen Online Shoppern in Deutschland zur Verfügung. Erreichbar ist die Plattform unter: 

 

https://www.mixnmatch.app 

 

Das Team von mixNmatch (Bild: mixNmatch)
Das Team von mixNmatch (Bild: mixNmatch)

mixNmatch

 

(eingetragen als Co-fashion UG) wurde 2023 in Frankfurt gegründet. Das frauengeführte Gründerteam vereint Expertise aus den Bereichen Mode, Technologie und künstliche Intelligenz.

 

Die Plattform wird bereits von namhaften Medien wie Forbes und FAZ beachtet und ist durch Hessian.AI, CreativeTech TrainingCamp (organisiert von der Wirtschaftsförderung Frankfurt) und Google for Startups unterstützt. 

 

Das Bild zeigt das Team von mixNmatch; von links:

Kseniya Dockhorn (CEO),  Has an Uzun (CTO),  Alex Hornbacher (CIO), Valeriya Pilkevich (CMO).

 

mixNmatch mobil ...
mixNmatch mobil ... (Bild: mixNmatch)