Visuelle KI im Handel: Drei Strategien für Personalisierung

Visuelle KI eröffnet Handelsunternehmen neue Möglichkeiten, Produkte personalisiert und anschaulich zu präsentieren. Zalando setzt auf einen KI-gesteuerten Discovery-Feed, Debenhams verbindet automatisierte Produktdaten mit virtueller Raumgestaltung und die OTB Group hat eine KI-gestützte virtuelle Anprobe für das Clienteling angekündigt. Drei aktuelle Beispiele zeigen, wie Unternehmen visuelle KI für unterschiedliche Formen von Discovery, Personalisierung und Beratung einsetzen.

Mit seinem KI-gesteuerten Discovery-Feed in der Zalando-App bündelt Zalando personalisierte Produktempfehlungen, Inspiration und Unterhaltungsformate an einem zentralen Ort. Der Feed war im Oktober 2025 bereits in 22 Ländern live. Statt eines klassischen Startbildschirms sehen Nutzerinnen und Nutzer einen personalisierten Feed, der kuratierte Boards, individuelle Produktempfehlungen, Livestreams mit Kaufoption sowie redaktionelle Inhalte von Marken, Creators und Zalando selbst bündelt. Ergänzt wird der Feed durch neue, öffentliche Kundenprofile: ein persönlicher Bereich für gespeicherte Inhalte, gefolgte Marken und Creators sowie eigene Boards, die sich mit anderen teilen lassen.

Die Zalando-App soll sich damit von einer reinen E-Commerce- zu einer Content- und Community-Plattform entwickeln, die personalisierte Produktempfehlungen mit Inspiration, Unterhaltung und einem sozialen Netzwerk verbindet – einer Social-Commerce-App sozusagen. Co-CEO Robert Gentz bringt die Strategie auf den Punkt: Zalando wolle sich von einer transaktionalen Plattform zu einem „dynamischen, inspirierenden Ökosystem für Mode und Lifestyle" entwickeln.

Die Debenhams Group nutzt Amazon Web Services (AWS), automatisierte Produktdaten und den Interactive AI Room Styler, um Produktinformationen skalierbar aufzubereiten und visuelle Personalisierung zu ermöglichen. Laut der Mitteilung von AWS zur Zusammenarbeit mit der Debenhams Group hat der Online-Handelskonzern hinter den Marken Debenhams, PrettyLittleThing, boohoo, boohooMAN und Karen Millen seine Zusammenarbeit mit AWS in einer mehrjährigen Vereinbarung ausgebaut.

Über Amazon Bedrock automatisiert Debenhams Produktbeschreibungen und Übersetzungen für Zehntausende Artikel – nach eigenen Angaben zwanzigmal schneller als zuvor, inklusive automatischer Übersetzung in sechs Sprachen. Diese detaillierten Produktinformationen schaffen eine wichtige Grundlage dafür, dass Produkte schnell in neuen Märkten, Discovery-Angeboten und personalisierten Produktvorschlägen sichtbar werden.

Diese automatisierten Produktdaten bilden die Basis für Anwendungen wie den mit AWS entwickelten Interactive AI Room Styler: Ein Foto hochladen, einen Einrichtungsstil wählen und KI-gestützt passende Deko-Vorschläge erhalten, direkt verknüpft mit kaufbaren Produkten. CEO Dan Finley beschreibt die Partnerschaft als Teil einer langfristigen Strategie, um auf eine skalierbare, Cloud-first-Architektur zu setzen.

Clienteling bezeichnet die persönliche, technologiegestützte Betreuung von Kundinnen und Kunden über digitale und physische Kontaktpunkte hinweg. Im Mai 2026 kündigte die OTB Group gemeinsam mit Google Cloud eine KI-gestützte Virtual-Try-On-Lösung als Clienteling-Werkzeug an. Der Modekonzern hinter Diesel, Jil Sander, Maison Margiela, Marni und Viktor&Rolf plante den initialen Rollout zunächst für Diesel und Jil Sander in den USA und Europa; anschließend sollte die Lösung auf Marni und Maison Margiela ausgeweitet werden.

Die Anwendung ist als Werkzeug für Verkaufsteams konzipiert und soll digitale und physische Customer Journeys miteinander verbinden. Beraterinnen und Berater können Kundinnen und Kunden hyperrealistische, personalisierte Visualisierungen einzelner Stücke zeigen und diese für die persönliche Beratung einsetzen.

Die zugrunde liegende Virtual-Try-On-API läuft auf Googles Gemini Enterprise Agent Platform; ergänzt wird sie durch Bildbearbeitung und Videogenerierung. Nano Banana, Googles Bildmodell aus der Gemini-Familie, kann Fotos gezielt bearbeiten und so Konsumentinnen und Konsumenten in Kampagnenmotive einbinden. Daran schließt Veo, Googles KI-gestützter Video-Generator, an: Mit ihm lassen sich die statischen Bildmotive in kurze, hochwertige Videoclips verwandeln.

OTB-Gründer Renzo Rosso spricht von einer Vision, die er seit drei Jahren verfolge: KI soll die menschliche Beratung stärken, statt sie zu ersetzen. Google-Cloud-President Matt Renner formuliert es ähnlich: Es gehe darum, Verkaufsteams mit Werkzeugen für „tief persönliche, selbstbewusste Einkaufserlebnisse" auszustatten.

Das Beispiel zeigt damit, dass digitale KI-Anwendungen und persönliche Beratung keine Gegensätze sein müssen: Visuelle Tools können Verkaufsteams dabei unterstützen, Kundinnen und Kunden über unterschiedliche Touchpoints hinweg individueller zu beraten.

Was alle drei Beispiele zeigen: Produktentscheidungen, Personalisierung und Beratung werden stärker um visuelle Formate ergänzt. Ein Feed aus kuratierten Content-Boards, ein virtueller Raum mit passender Deko, ein Kleidungsstück zur virtuellen Anprobe: Visualisierungen können zeigen, wie sich Produkte in unterschiedliche Situationen, Stilwelten oder Nutzungskontexte einfügen könnten.

Produktbeschreibungen, strukturierte Daten und Merkmale bleiben dabei eine wichtige Grundlage. Visuelle KI ergänzt diese Informationen um eine weitere Ebene: Sie macht Produkte in konkreten Kontexten anschaulich und kann aus einer klassischen Empfehlung ein „So könnte es aussehen“ machen.

Wer Produkte erlebbar machen möchte, braucht dafür nicht nur KI, sondern auch Menschen. In keinem der drei beschriebenen Beispiele steht der vollständige Ersatz menschlicher Mitarbeitender im Vordergrund. Zalando setzt weiterhin auf Creators und Community als Quelle für Inspiration, Debenhams automatisiert im Hintergrund wiederkehrende Aufgaben, und OTB stattet gezielt Verkaufsteams mit neuen Werkzeugen für die Beratung aus.

Die Beispiele folgen damit einem ähnlichen Muster: KI übernimmt vor allem Skalierung, Automatisierung und Visualisierung, während Menschen weiterhin bei Beratung, Kuration und Beziehung eine wichtige Rolle spielen.

Für Handel und Marken zeigt sich: Die Zukunft der Personalisierung wird nicht allein von Algorithmen und Datenbanken geprägt, sondern zunehmend auch von visuellen Erlebnissen. Dort, wo visuelle Inspiration auf menschliche Erfahrung und Beratung trifft, kann zusätzlicher Mehrwert für das Einkaufserlebnis entstehen.