Um seine kühne Vision in die Tat umzusetzen, brauchte abof die beste E-Commerce-Plattform - und ein gemeinsames Angebot von IBM und Metail erwies sich als die ideale Lösung.
Heute bietet abof seinen Kunden ein nahtloses, personalisiertes Einkaufserlebnis über alle Kontaktpunkte hinweg. Egal, ob die Kunden online oder mobil stöbern – über ihren Desktop-Browser oder die mobile App von abof – sie werden mit einem kontinuierlichen Strom von Modeinhalten, Geschichten und Style-Tipps begrüßt, die alle mit den neuesten Trends aus dem abof-Online-Katalog verknüpft sind.
„Unsere Homepage wurde in einem ähnlichen Look-and-Feel gestaltet wie Websites wie Pinterest und Instagram“, erklärt ein Sprecher. "Die Besucher können durch die kuratierten Inhalte blättern. Wenn sie sich zu einer bestimmten Story durchklicken, werden ihnen Fotos von ähnlichen Looks präsentiert und sie werden eingeladen, die in der Story präsentierten Artikel zu kaufen. Sie werden zu einem bestimmten Bereich unseres Katalogs geführt, in dem sie stöbern und Produkte kaufen können.
„Wir sind der Meinung, dass diese Art von Inhalten, die auf einer Story basieren und die man – im Gegensatz zu einer riesigen Produktwand – in kleinen Häppchen betrachten kann, viel besser geeignet ist, um die Aufmerksamkeit der Besucher zu wecken, sie zum Nachdenken über unsere Produkte anzuregen und sie letztendlich zu einem Kauf zu inspirieren. Wenn ein Kunde nur in unserem Hauptkatalog stöbern möchte, kann er das natürlich auch ganz einfach tun.“
Wenn ein Kunde ein Kleidungsstück findet, das ihm gefällt, kann er mit Hilfe der virtuellen Umkleidekabine von Metail sehen, wie das Kleidungsstück aussehen könnte, wenn er es trägt. Benutzer klicken einfach auf das Symbol „Anprobieren“, das neben einem Produkt angezeigt wird, geben ihre Größe, ihr Gewicht und ihre BH-Größe ein und das Tool verwendet die Daten, um ein benutzerdefiniertes „MeModel“ zu erstellen, um zu visualisieren, wie das Kleidungsstück an ihrem individuellen Körpertyp aussehen würde. Sie können sogar verschiedene Kleidungsstücke miteinander kombinieren, um einen kompletten Look zu kreieren. Darüber hinaus kann die Lösung personalisierte Größenempfehlungen geben, die auf den vom Benutzer angegebenen Maßen und den Größentabellen von abof basieren.
Derzeit steht das Erlebnis nur weiblichen Kunden zur Verfügung, eine Einführung für männliche Kunden ist für die nahe Zukunft geplant. Letztendlich plant abof die Integration von Funktionalitäten zur gemeinsamen Nutzung in das Tool, die es Nutzern ermöglichen, die kreierten Outfits in den sozialen Medien zu posten.
Hinter den Kulissen erfasst abof zahlreiche Daten zu den Vorlieben und Maßen der Kunden, die dazu verwendet werden, die Kleidergrößen und Produktempfehlungen zu verfeinern.
„Ziel ist es, den Verbrauchern Kleidungsstücke anzubieten, die sowohl zu ihrem Körpertyp als auch zu ihren Stilvorlieben passen“, sagt ein Sprecher. „Indem wir Nutzerdaten in Algorithmen des maschinellen Lernens einfließen lassen, können wir uns ein genaueres Bild davon machen, welche Produkte und Größen sich bei den einzelnen Kunden am besten verkaufen werden. So können wir ein viel persönlicheres Einkaufserlebnis bieten, das die Verbraucher zum Kauf anregt. Und eine bessere Passformberatung wird es uns ermöglichen, die Rücksendequoten zu senken – das steigert die Kundenzufriedenheit und bringt Kosteneinsparungen für abof.“