LONDON (IT BOLTWISE) – My Size Inc (MYSZ) positioniert seine Software zur digitalen Größenermittlung als Hebel gegen Retouren im Mode- und Textilhandel. Das Unternehmen verbindet Nutzermaße mit Produkt- und Markenparametern, um im Webshop zuverlässigere Größenempfehlungen auszugeben. Für Händler bedeutet das potenziell bessere Konversionsraten und niedrigere Logistik- und Rückabwicklungskosten. Gleichzeitig werfen die sensiblen Messdaten aus Unternehmens- und Datenschutzsicht Architektur- und Sicherheitsfragen auf.
My Size Inc (ISIN US62844N3030, Ticker: MYSZ) setzt auf ein Problem, das im E-Commerce besonders teuer ist: falsche Größen. Wer Kleidung, Schuhe oder Arbeitsbekleidung online kauft, erlebt Größenabweichungen zwischen Herstellern, Schnitten und individuellen Körpermaßen. Genau hier setzt die Software zur digitalen Größenermittlung an. Statt auf grobe Herstellerangaben zu vertrauen, werden Nutzer- und Produktdaten so zusammengeführt, dass die Wahrscheinlichkeit sinkt, dass Bestellungen in der falschen Konfektionsgröße landen. Damit adressiert My Size einen Punkt, der für viele Händler direkt auf Marge und Kundenbindung wirkt.
Technisch betrachtet basiert das Konzept auf einer datengetriebenen Abbildung zwischen Körperparametern und Artikel-spezifischen Abmessungen. Im Kern läuft das auf eine Kombination aus Mess- oder Eingabeschritten auf Kundenseite und einem Algorithmus-gestützten Abgleich im Hintergrund hinaus. Typisch ist dabei die enge Verzahnung mit Produktdatenbanken: Größenwerte, Längen, Breiten oder Volumenangaben zu einzelnen Artikeln werden so strukturiert, dass die Größenermittlung nicht als „Einheitsregel“, sondern als detailbezogener Matching-Prozess funktioniert. In der Praxis kann das von der Integration in bestehende Webshops bis zu Lösungen reichen, die in mobile Apps eingebettet werden.
Ein wichtiger Unterschied zu vielen „reinen“ Recommendation-Ansätzen liegt im Zielbild: Nicht jeder Nutzer soll irgendeinen Artikel finden, sondern die erste Bestellung soll besser passen. Das erklärt, warum digitale Größenermittlung in Mode-Use-Cases häufig als operatives Optimierungswerkzeug verstanden wird. Während ein allgemeiner Produkt- oder Größenfilter im Shop eher statisch bleibt, kann ein größenbezogener Abgleich mit der Zeit durch Händler- und Kundendatenlernen besser werden. Genau dort liegt der Skalierungsvorteil: Je stärker der Datenbestand zu Marken, Schnitten und historischen Bestellungen wird, desto präziser lässt sich die Zuordnung verfeinern, ohne dass Händler ihre gesamte Plattform neu aufsetzen müssen.
Am Markt existiert bereits Konkurrenz, was zugleich zeigt, wie relevant das Thema geworden ist. Anbieter wie Volumental oder Fit Analytics arbeiten an ähnlichen Zielbildern, etwa über digitale Körpererfassung, modellbasierte Empfehlungen oder Optimierungsschichten für den Checkout. Auch Plattformen rund um Commerce Discovery und Suche investieren in personalisierte Beratung. Für Händler bedeutet das: Sie wählen nicht nur „eine Technologie“, sondern ein Integrations- und Betriebsmodell. My Size positioniert sich dabei als Partner, der White-Label-Integration und skalierbare Nutzung über Lizenz- und nutzungsabhängige Gebühren abdecken kann. Der Timing-Aspekt ist ebenfalls entscheidend, weil Retourenquoten und Logistikkosten gerade bei Volumenartikeln starken Druck erzeugen.
Aus Sicht von Marktteilnehmern wird der Nutzen solcher Lösungen oft über konkrete KPIs operationalisiert: Retourenrate, Conversion Rate, First-Purchase-Fit und der Effekt auf die Customer-Journey. In E-Commerce-Vertikalen ist die Erwartung klar: Weniger Retouren senken nicht nur Transport- und Verarbeitungskosten, sondern reduzieren auch den „Kostenblock“ im Supply-Chain-Kreislauf. Analystisch betrachtet entsteht ein wirtschaftlicher Hebel, weil Größendaten bei jeder Interaktion weiter angereichert werden können, sofern die Datenbasis sauber ist. Gleichzeitig müssen Händler die Qualität ihrer Produktstammdaten sicherstellen: Wenn Größenangaben fehlerhaft oder uneinheitlich gepflegt sind, kann selbst ein guter Algorithmus am falschen Datengrundton ansetzen.
Historisch stammt der Gedanke nicht aus dem KI-Hype, sondern aus dem Handelsalltag: Konfektion war immer komplex, und Online-Shops mussten lernen, wie sie Beratung ersetzen. Frühe digitale Ansätze waren häufig „Formular-getrieben“ oder nutzten simple Tabellen. Mit dem Aufkommen datenintensiver Systeme und verbesserten Integrationsmöglichkeiten wandelte sich das Ziel: vom statischen Größenratgeber hin zu einer dynamischen Empfehlung, die Produktparameter und Nutzerangaben systematisch verknüpft. Parallel haben sich Architekturen in Commerce weiterentwickelt: API-basierte Einbindung, Cloud-natives Deployment und integrierte Analysepfade erleichtern es, solche Dienste schrittweise in bestehende Shops zu bringen, ohne das Frontend komplett umzubauen.
Für Unternehmen bleibt jedoch ein besonders kritischer Punkt: Datenschutz und Informationssicherheit. Nutzermaße und Körperdaten sind personenbezogene Informationen und können – je nach Ausgestaltung – als besonders schützenswert eingestuft werden. In der EU ist daher der Rahmen der DSGVO relevant: Zweckbindung, Datenminimierung, klare Aufbewahrungsfristen und ein kontrollierter Zugriff auf Mess- und Profildaten sind notwendig. Technisch wird das in der Praxis durch sichere Übertragung (z. B. TLS), robuste Rollen- und Zugriffskonzepte sowie nachvollziehbare Audit-Prozesse unterstützt. Auch der Betrieb der Schnittstellen, etwa bei White-Label-Setups, sollte so gestaltet sein, dass keine unnötigen Daten dauerhaft in fremden Systemen verbleiben.
Die zukünftige Entwicklung dürfte stark davon abhängen, wie gut sich solche Systeme mit weiteren Commerce-Funktionen koppeln lassen. Wahrscheinlich ist ein Ausbau in Richtung „Adaptive Sizing“, bei dem nicht nur eine einzelne Empfehlung, sondern ein Kontinuum aus Messdaten, Passformerfahrungen und Produktupdates entsteht. Dazu passen auch Entwicklungen in Richtung KI-gestützter Fehlerkorrektur, bei der Inkonsistenzen zwischen Marken, Materialeigenschaften oder Schnittfamilien automatisch erkannt werden. Für Entwickler eröffnen sich damit Chancen entlang der Integrationsschicht: Datenmodelle für Produktabmessungen, ein sauberes Event-Tracking im Checkout und eine klare Governance für Trainings- oder Feedbackdaten werden zum Wettbewerbsvorteil. Für Händler wiederum steigt der Druck, passende Mess-Workflows und transparente Kommunikation im Frontend zu liefern, damit Kunden Vertrauen in die Empfehlung haben.
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