Wir wissen es alle: Es gibt nichts Schwierigeres als die richtige Jeans für sich zu finden. Es ist so schwierig, dass manche Frauen Jeanshosen sogar ganz abgeschworen haben. Damit die Jeans nicht weitere Follower verliert, ist es wichtig, dass die Produktempfehlungen genau die Sorte von Jeans ausspielen, die die Kundin gerade sucht.
Die richtige Jeans für sich finden
Die Auswahl an mögliche Formen von Jeanshosen ist schier unendlich! Bootcut, Flared, Boyfriend, Skinny, Slim Fit, Straight Fit, High-Waist, Low-Waist, Cropped und, und, und. Für die richtige Form, die gut sitzt und auch gut aussieht, muss an verschiedenen Punkten angesetzt werden: Hüfte, Passform und Länge.
Taille / Hüfte
Hat die Kundin eventuell eine schmale Taille und wünscht sich, dass die Hose diese Kurve begleitet, dann wird sie eine High-Waist-Hose wählen, die nach oben hin schmaler wird wie zum Beispiel die Mom-Jeans. Hat die Kundin allerdings keine Sanduhr-Silhouette, dann ist die Boyfriend-Jeans eventuell passender, da sie an der Taille etwas weiter geschnitten ist. Ist die Kundin wiederum sehr trendorientiert, wird sie eventuell die Low-Waist-Jeans gerade bevorzugen, die wieder stark im Trend ist.
Passform
Lange war die Skinny-Jeans ein Dauerrenner. Da diese Jeans aber nicht für alle als bequem oder zur Figur passend gesehen wurde, entstanden gegensätzliche Hosen wie die Boyfriend-Jeans. Allerdings gibt es praktisch keinen Schnitt bei Jeans-Hosen, den es nicht gibt: Oben eng, unten weit (Schlaghose, Flared Jeans) oder oben entspannt und unten enger werdend (Karottenhose, Mom Jeans), oben und unten eng (Skinny) oder oben und unten weit (Boyfriend, Ballon-Fit). Alles ist möglich!
Länge
Auch hier wird die Kundin ihre Vorlieben haben. Sind ihr zum Beispiel oft die Hosen zu lang, wird sie sich eventuell eher für Cropped Jeans, Ankle-Jeans oder Carpi-Jeans interessieren oder welche in ⅞-Länge.
Wie Similarity genau die relevanten Jeans zeigt
Picalike hat sich auf eine Form der Künstlichen Intelligenz spezialisiert: der sogenannten Computer Vision. Ein Algorithmus, der sich auf die Bilderkennung fokussiert. Ähnlich wie das menschliche Auge scannt er die Produktbilder ab und erfasst Attribute wie Form, Farbe, Muster u.v.m. So ist die Picalike-Technologie nicht nur in der Lage, textliche Daten wie z.B. Kategorie, Farbbenennung, Preis, etc. aufzunehmen, sondern kann diese Fakten zusätzlich mit Bilddaten anreichern. Es wird nicht nur auf einen Aspekt geachtet und zum Beispiel Jeans ausgespielt, die dieselbe Farbe haben. So sind die Empfehlungen für ähnliche Artikel, die Similarity zeigt, auch wirklich ähnlich!
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