Deep Learning × Fashion

KI in der Modebranche: Ihre Kollektion weiß mehr,
als Ihr Einkauf ahnt

6 Module. 6 Probleme, die jede Fashion Brand kennt. 6 datengetriebene Lösungen, die aus Ihren vorhandenen ERP-, Webshop- und PLM-Daten konkrete Euro-Beträge machen, und zwar ohne neues System und ohne neue Hardware.

Die 6 Module

Jedes Modul löst ein konkretes Problem der Modebranche

Klicken Sie auf ein Modul, um den vollständigen Use Case als interaktives Notebook mit Code, Visualisierungen und wirtschaftlichem Effekt zu sehen.

Modul 01
Vororder-Optimierung
Ein Two-Stage-Modell (LightGBM + LSTM) verbessert die Vororder-Genauigkeit um 42% und korrigiert nach 2 Wochen In-Season nochmals. Der Overstock sinkt von 35% auf 28%.
€3,84M
Einsparung / Jahr
LightGBMLSTM
Modul 02
Trend-Radar
CLIP-Analyse von Runway-Bildern + Social-Media-Velocity + Google Trends erkennt Fashion-Trends 6-9 Monate vor dem Massenmarkt. Damit ist der First-Mover-Vorteil gesichert.
€0,72M
First-Mover-Vorteil / Jahr
CLIPSocial Listening
Modul 03
Size & Fit Prediction
Collaborative Filtering auf Kaufhistorie und Retouren-Muster senkt die Jeans-Retourenquote von 38% auf 31%, mit einem Widget im Checkout und ohne Hardware.
€1,61M
Einsparung / Jahr
Collaborative FilterRecommender
Modul 04
Retouren-Analyse
NLP-Analyse von 210.000 Freitext-Kommentaren deckt die 5 wahren Root Causes hinter „Passt nicht" auf. Mit sofort umsetzbaren Maßnahmen.
€0,81M
Einsparung / Jahr
NLPTopic Modelling
Modul 05
Kollektionsplanung
Kannibalisierungs-Netzwerk identifiziert 400 SKUs als Streichkandidaten für die Sortimentsrunde, und zwar bei nur 3% Umsatzverlust, aber bis zu 18% weniger Overstock.
€0,78M
Einsparung / Jahr
Graph-AnalyseOptimization
Modul 06
Markdown-Optimierung
Ein Reinforcement-Learning-Agent berechnet SKU-spezifische Preispfade statt pauschaler Rabatte: +400-800 Basispunkte auf die Markdown-Marge (McKinsey), Saisonende-Restbestand 21% → 15% (Annahme).
€1,17M
Einsparung / Jahr
RL / PPOPricing
Interaktiv

Der Fashion-Simulator

S01-S04
Vier Simulationen, alle Annahmen offen
Vororder-Menge, Saison-Deckungsbeitrag als Verteilung, Retouren-Ersparnis und Abschriften-Szenarien: Stellen Sie die Regler auf die Größenordnung Ihres Unternehmens ein. Jeder Rechenweg steht unter der Simulation.
Alle vier Simulationen öffnen →
Unser Ansatz

Keine Theorie - Ergebnisse in Wochen

Wir arbeiten mit den Daten, die Sie bereits haben. Kein Vendor-Lock-in, keine Cloud-Pflicht, keine versteckten Kosten.

📊
Ihre Daten, Ihre Systeme
Webshop, ERP, PLM, CRM und Retouren-Kommentare: Wir verbinden, was bei Ihnen bereits existiert. Kein neues System nötig.
⚡
Ergebnis vor Perfektion
Wir liefern ein Pilot-Dashboard mit echten Zahlen aus Ihren Daten. Kein 6-Monats-Konzept - Sie sehen den ROI, bevor Sie investieren.
👗
Branchenwissen + Data Science
Wir verstehen Vororder, Retouren und Trendzyklen. Unsere Modelle lösen echte Fashion-Probleme, keine akademischen Übungen.

Bereit, Ihre Daten arbeiten zu lassen?

Daten-Workshop vereinbaren →
Belege & Quellen

Woher die Branchen-Werte stammen

Die Hebel der Modellrechnung orientieren sich an veröffentlichten Studien und Fallberichten. Jede im Text genannte Fremd-Kennzahl ist hier mit ihrer Quelle belegt.

  • McKinsey: KI-Prognosen reduzieren Fehler um 20-50%; Markdown-Optimierung verbessert die Abschriften-Marge um 400-800 Basispunkte.
  • BoF State of Fashion 2025: Full-Price-Sell-Through nur noch ~50%.
  • IHL: ~8% Umsatzverlust durch Out-of-Stock.
  • Fit Analytics (Mammut): -20% Retourenquote durch Größenberatung.
  • True Fit/M&Co: -10% bei aktiven Nutzern.
  • Uni Bamberg Retourenforschung: ~€19,51 Prozesskosten je Retoure; deutsche Fashion-Retouren ~50%.
  • Prime AI: Wertverlust 20-40% des Warenwerts.
  • Heuritech (Vendor-Claim): Trendprognosen bis 24 Monate, 90%+. Wir setzen dagegen bewusst 6-9 Monate und 67% an.
  • Pareto-Norm: ~20% der SKUs tragen ~80% des Umsatzes.
  • Inditex FY2024: Bruttomarge ~58% (Kontext Initial-Markup).

Die Kennzahlen anderer Unternehmen dienen als Plausibilitätsanker. Auf das Muster-Unternehmen sind sie nicht übertragen. Alle EUR-Beträge sind Modellrechnungen auf die im Disclaimer genannten Annahmen. Abrufdatum der Quellen: 2026-08-14.

Hinweis zum Kontext dieses Portfolios

Die folgenden sechs Module zeigen anhand eines fiktiven mittelständischen Fashion-Unternehmens (Jeans, T-Shirts, Hoodies, Hemden), wie Data Science und KI entlang der gesamten Wertschöpfungskette eingesetzt werden können, von der Vororder über die Trend-Erkennung bis zur Markdown-Optimierung.

Alle Zahlen, Datensätze und Ergebnisse sind vollständig fiktiv. Sie dienen ausschließlich dazu, die Methodik und die Art des erzielbaren Effekts zu veranschaulichen. Ein Versprechen sind sie nicht.

In einem realen Projekt ist die Domänenexpertise Ihres Unternehmens der entscheidende Faktor: Wie läuft Ihr Vororder-Prozess? Welche Daten liegen in Ihrem PLM, ERP und Webshop? Wo liegen die größten Verluste, etwa bei Overstock, Retouren oder verpassten Trends? Auf dieser Grundlage entwickeln wir Modelle, die auf Ihre Realität zugeschnitten sind.

Dieses Portfolio zeigt, welche Fragen Data Science in der Modebranche beantworten kann. Die konkreten Antworten entstehen erst mit Ihren Daten.