Veröffentlicht am: 6. März 2025 / Update vom: 6. März 2025 – Verfasser: Konrad Wolfenstein
Kaufhauskette Galeria und die Bütema AG testen den KI-Assistenten “Verena” in Umkleidekabinen der Bonner Filiale – Bild: Bütema AG
Galerias Pilotprojekt: KI-Assistenz in der Umkleidekabine
Smart Shopping: Die digitale Umkleidekabine bei Galeria im Test
Ein neues Shopping-Erlebnis bei Galeria: Die traditionsreiche Warenhauskette Galeria geht neue Wege, um ihren Kundinnen und Kunden ein modernes Einkaufserlebnis zu bieten. In einem aktuellen Pilotprojekt testet das Unternehmen den Einsatz von KI-basierten digitalen Services in Umkleidekabinen. Konkret bedeutet das: In ausgewählten Umkleideräumen der Galeria-Filiale in Bonn unterstützt eine künstliche Intelligenz namens „Verena“ die Kundschaft beim Anprobieren von Kleidung. Was zunächst futuristisch klingt, soll schon heute den Service verbessern und den Einkauf bequemer machen. Doch warum startet Galeria dieses Experiment, wie funktioniert die Technik dahinter, und welche Chancen und Risiken sind damit verbunden? Dieser Artikel beleuchtet ausführlich den Hintergrund des Projekts, die technischen Details der schlauen Umkleidekabine, die Vorteile für Kunden, mögliche Herausforderungen sowie Beispiele ähnlicher Initiativen im Einzelhandel – und wagt einen Ausblick in die Zukunft.
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Hintergrund: Galeria auf Innovationskurs
Galeria (ehemals Galeria Karstadt Kaufhof) ist Deutschlands größte Warenhauskette mit rund 80 Filialen bundesweit. Das Unternehmen hat eine lange Tradition, steht aber – wie viele klassische Kaufhäuser – vor der Herausforderung, sich im Zeitalter von Online-Shopping und veränderten Kundenansprüchen neu zu erfinden. In den vergangenen Jahren geriet Galeria wirtschaftlich unter Druck und musste sogar Filialschließungen und eine Insolvenzumstrukturierung durchlaufen. Nach dieser schwierigen Phase verzeichnet das Unternehmen nun wieder bessere Zahlen und arbeitet daran, sein Konzept zu modernisieren und an aktuelle Marktbedürfnisse anzupassen.
Ein zentraler Bestandteil dieser Neuausrichtung ist die Investition in digitale Innovationen am Point of Sale. Galeria möchte die Attraktivität der Filialen steigern und den stationären Handel mit neuen Technologien beleben. Die Kundschaft soll Gründe bekommen, bewusst ins Warenhaus zu kommen, anstatt nur online einzukaufen. Insbesondere das Einkaufserlebnis vor Ort soll aufgewertet werden – durch Service, den Online-Händler so nicht bieten können. In diesem Kontext ist das Pilotprojekt mit KI in der Umkleidekabine zu sehen. Galeria erhofft sich davon gleich doppelte Wirkung: Zum einen sollen Kundinnen in den Filialen einen praktischen Mehrwert spüren und gerne wiederkommen. Zum anderen kann die Technologie die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter entlasten, indem Routinefragen automatisiert beantwortet werden. Kurzum, Galeria setzt auf Künstliche Intelligenz im Verkaufsraum, um Servicequalität zu erhöhen und gleichzeitig die Effizienz im Laden zu verbessern. Dieses Pilotprojekt ist Teil einer umfassenderen Digitalisierungsstrategie, mit der Galeria den Spagat zwischen Tradition und Moderne schaffen will.
KI-gestützte Services in der Umkleide: Wie funktioniert „Verena“?
Das Herzstück des Pilotprojekts ist der KI-Assistent „Verena“, der speziell für die Nutzung in der Umkleidekabine entwickelt wurde. Verena ist ein digitaler Service, der per Chatbot über das Smartphone der Kundin oder des Kunden erreichbar ist. Die technische Umsetzung ist dabei überraschend einfach für die Nutzer: In den Umkleidekabinen der Bonner Galeria-Filiale wurden QR-Codes angebracht. Scannt man als Kunde diesen Code mit der Kamera des Smartphones, öffnet sich eine Chat-Oberfläche, über die man direkt mit Verena kommunizieren kann. Eine zusätzliche App muss nicht installiert werden – alles läuft bequem im Browserfenster des Handys.
Verena basiert auf fortgeschrittener KI-Technologie. Im Hintergrund nutzt der Assistent ein Sprachmodell (laut Galeria kommt hier die ChatGPT-Technologie zum Einsatz), um die Eingaben der Nutzer in natürlicher Sprache zu verstehen und passende Antworten zu generieren. Der Clou: Man kann Verena ganz normale Fragen stellen oder Bitten formulieren, als würde man mit einer Verkäuferin chatten. Zum Beispiel: „Habt ihr diese Bluse auch eine Nummer größer?“ oder „Gibt es das Kleid auch in Blau?“. Verena erkennt die Absicht hinter der Anfrage und greift auf die hinterlegten Datenbanken und Services zurück, um zu helfen.
Welche konkreten Funktionen bietet Verena? Die digitale Assistentin kann unter anderem:
Artikelinformationen abrufen
Verena liefert Details zu den gerade anprobierten Artikeln. Das kann der Preis sein, Informationen zu Material und Pflege oder verfügbare Größen und Farben. Die Kundin muss nicht erst nach einem Etikett suchen oder das Verkaufspersonal fragen – ein kurzer Chat mit Verena genügt.
Verfügbarkeit prüfen
Möchte man einen Artikel in einer anderen Größe oder Farbe probieren, kann Verena sofort nachsehen, ob diese Variante im Store vorrätig ist. Die KI greift dabei auf das Warenwirtschaftssystem von Galeria zu. In Sekundenschnelle erfährt die Kundin also zum Beispiel: „Die Hose gibt es auch in Größe 40 und 42. Größe 42 ist auf Lager.“
Passende Artikel empfehlen
Verena fungiert auch als stilkundiger Shopping-Begleiter. Die KI ist in der Lage, zur anprobierten Ware Empfehlungen für Zubehör oder Kombinationen auszusprechen. Probiert jemand etwa ein Kleid an, könnte Verena vorschlagen: „Dazu passt diese schwarze Strickjacke, die wir ebenfalls im Sortiment haben.“ oder „Möchten Sie den Look mit einem passenden Gürtel abrunden? Ich hätte einen Vorschlag.“ Diese Empfehlungen basieren teils auf vordefinierten Sortiment-Logiken (z.B. welche Artikel zusammengehören) und eventuell auf KI-Analysen darüber, was andere Kunden gekauft haben. So soll der Assistent nicht nur helfen, sondern auch inspirieren – ähnlich wie ein menschlicher Verkäufer, der ein komplettes Outfit zusammenstellt.
Verkaufsmitarbeiter rufen
Ein besonders praktisches Feature ist die Integration des Verkaufspersonals. Wenn die Kundin etwas benötigt, was die KI allein nicht liefern kann – zum Beispiel ein anderes Kleidungsstück in der Kabine –, kann sie über Verena direkt Hilfe anfordern. In der Chat-Oberfläche gibt es eine Option oder Aufforderung wie „Verkäuferin um Hilfe bitten“. Klickt man diese an (oder schreibt es in den Chat), wird sofort ein Signal an das Verkaufsteam gesendet, dass in dieser Umkleidekabine Unterstützung gewünscht ist.
Die Kommunikation zwischen Verena (der Kundenseite) und den Mitarbeiterinnen läuft über eine separate Anwendung namens „Karl“. Karl ist die Mitarbeiter-App, die Galeria in diesem Projekt ergänzend einführt. Man kann sich Karl als Gegenstück zu Verena vorstellen – während Verena mit dem Kunden chattet, hält Karl Verbindung zu den Verkäuferinnen im Geschäft. Erhält Karl eine Anfrage (etwa „Kundin in Kabine 3 möchte dieses Kleid in Größe M probieren“), werden die zuständigen Mitarbeiter sofort benachrichtigt. Auf ihren Dienst-Smartphones erscheint die Nachricht, inklusive relevanter Infos wie Artikelnummer, gewünschte Größe oder Farbe. Die App Karl bietet dem Verkaufspersonal praktische Funktionen, um schnell zu reagieren: Sie zeigt Lagerbestand und Preis des gewünschten Artikels auf einen Blick und kann sogar Auskunft geben, ob das Teil vielleicht in einem anderen Stockwerk oder Lagerraum hängt. So spart sich die Mitarbeiterin den Weg zum Lager, um erst nachzusehen – sie weiß es dank Karl bereits vorab.
Sobald eine Mitarbeiterin die Anfrage übernimmt, kann sie der Kundin über die App auch eine kurze Rückmeldung geben, zum Beispiel: „Ich bringe Ihnen Größe 42 zur Kabine.“ Diese Nachricht erscheint direkt im Chat bei Verena, sodass die Kundin informiert ist, dass Hilfe unterwegs ist. Interessant ist, dass Karl dafür sorgt, dass jede Anfrage nur von einer Mitarbeiterin bearbeitet wird – sobald jemand reagiert hat, wird die Aufgabe als „in Bearbeitung“ markiert und für andere Teammitglieder nicht mehr angezeigt. So wird verhindert, dass zwei Mitarbeiter versehentlich die gleiche Bitte bearbeiten oder es Verwirrung gibt.
Technisch gesehen steckt hinter Verena eine Kombination aus Chatbot-Interface, Datenanbindung und KI-Sprachmodell. Die KI wurde mit den nötigen Produktdaten und Regeln „gefüttert“. Beispielsweise kennt Verena die Produktkataloge, Größenlauf, Farbnamen und aktuelle Bestände. Fragt nun ein Kunde etwas, interpretiert das KI-Modell die Anfrage und zieht die passenden Fakten aus der Datenbank, um eine genaue Antwort zu formulieren. Der Einsatz von ChatGPT-Technologie bedeutet, dass die Antworten in natürlicher Sprache formuliert werden, anstatt steif und vorprogrammiert zu wirken. So könnte Verena statt einer nackten Info wie „Größe M: ja, verfügbar“ eine freundliche Antwort geben: „Ich habe gute Nachrichten – die Bluse ist auch in M vorrätig. Möchten Sie sie anprobieren? Ich kann gerne jemanden bitten, sie Ihnen zu bringen.“ Solch ein Ton soll den Eindruck erwecken, man chatte wirklich mit einer hilfreichen Verkäuferin.
Ein weiterer Vorteil der ChatGPT-Integration ist die Mehrsprachigkeit. Verena ist nicht auf Deutsch beschränkt. Kunden, die wenig Deutsch sprechen, können einfach in ihrer bevorzugten Sprache schreiben – sei es Englisch, Französisch oder sogar Russisch oder Türkisch. Die KI versteht die Anfrage und antwortet in derselben Sprache. Für Galerias Filiale in Bonn, einer Stadt mit internationalem Publikum, ist das ein großer Pluspunkt: Touristen oder Expats können so trotz Sprachbarrieren komfortabel in der lokalen Filiale einkaufen und den vollen Service genießen. Auch wenn das Verkaufspersonal vor Ort nicht alle Sprachen abdeckt, kann Verena diese Lücke schließen. Im Hintergrund würde Karl die Anfrage dennoch auf Deutsch (oder einer vereinheitlichten Sprache) anzeigen, damit die Mitarbeiter wissen, was zu tun ist – die Übersetzungsleistung übernimmt die KI.
Um die Kundschaft auf das neue Angebot aufmerksam zu machen, hat Galeria in der Bonner Filiale zusätzliche Hinweise angebracht. Im Eingangsbereich der Damenwäscheabteilung steht beispielsweise ein digitales Info-Display (LED-Poster), das mit einer freundlichen Comic-Figur (der stilisierten „Verena“) auf den neuen Service hinweist: „Hallo, ich bin Verena. Ich kann Dir in der Umkleide weiterhelfen – probiere es aus!“ Auch direkt in den Umkleidekabinen kleben Schilder oder Aufsteller mit einer kurzen Anleitung: „Einfach QR-Code scannen und Fragen stellen!“ So wird sichergestellt, dass möglichst viele Kunden von der Existenz der digitalen Assistentin erfahren und den Einstieg finden.
Zusammengefasst funktioniert der technische Ablauf also so: Kundin scannt Code –\> Chat mit Verena öffnet –\> KI versteht Anliegen und beantwortet es oder alarmiert Mitarbeiter –\> Mitarbeiter-App Karl koordiniert die menschliche Hilfe. Dieses System verbindet die Stärken der digitalen Welt (Schnelligkeit, Information, Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit in der Kabine) mit den Stärken des stationären Handels (persönlicher Service durch fachkundige Verkäufer). Es ist ein Beispiel dafür, wie Mensch und Maschine im Einzelhandel Hand in Hand arbeiten können, um ein besseres Gesamterlebnis zu schaffen.
Vorteile für Kunden und das Einkaufserlebnis
Die Integration von KI-Services in der Umkleidekabine bietet eine Reihe von Vorteilen für die Kundschaft und macht den Einkauf angenehmer und effizienter. Hier sind die wichtigsten Pluspunkte, die das Pilotprojekt verspricht:
Bequemlichkeit
Kunden müssen nicht mehr halbnackt aus der Kabine lugen oder das Anprobieren unterbrechen, um eine andere Größe zu holen. Verena übernimmt diese Aufgabe – ein Scan und ein paar Klicks, und Hilfe ist unterwegs. Das lästige Hin- und Herlaufen oder Warten vor der Kabine entfällt. Besonders in großen Warenhäusern kann der Weg zu einer freien Verkäuferin oder ins Lager lang sein; die KI-Abkürzung spart Zeit und Mühe.
Sofortige Information
Häufige Fragen während des Anprobierens – „Wie teuer war das nochmal?“, „Gibt’s das auch in Rot?“, „Passt das zu X?“ – können unmittelbar beantwortet werden. Kunden erhalten schnellen Zugang zu Produktinformationen, ohne erst ein Etikett entziffern oder auf einen Verkäufer warten zu müssen. Das steigert die Transparenz: Man weiß sofort über Preise, Materialien oder Pflegehinweise Bescheid und kann informierter entscheiden.
Mehr Auswahl in der Kabine
Durch die Möglichkeit, weitere Größen oder Farben anzufordern, erhöht sich die Chance, mit dem passenden Artikel die Kabine zu verlassen. Oft kaufen Kunden nichts, weil die probierte Größe nicht passt und keine andere zur Hand war. Verena sorgt dafür, dass alternative Optionen sofort verfügbar gemacht werden. Das erhöht die Zufriedenheit – man findet eher etwas, das wirklich passt – und letztlich auch die Verkaufschancen für Galeria.
Individuelle Beratung und Inspiration
Obwohl Verena kein menschliches Modegespür besitzt, kann sie doch personalisierte Vorschläge machen. Die KI empfiehlt passende Artikel, die das Outfit ergänzen. Dadurch entdeckt der Kunde vielleicht Produkte, an die er nicht gedacht hatte – ähnlich wie bei einem guten Verkäufer, der sagt: „Zu der Hose hätte ich übrigens einen Gürtel, der perfekt harmoniert.“ Diese zusätzlichen Inspirationen können das Einkaufserlebnis bereichern und dem Kunden das Gefühl geben, umfassend beraten zu sein.
Diskretion und Komfort
Manche Menschen zögern, im Geschäft aktiv nach Hilfe zu fragen – sei es aus Schüchternheit, Sprachbarrieren oder weil gerade keine Verkäuferin in der Nähe ist. Verena senkt die Hemmschwelle: Man kann anonym seine Fragen eintippen, ohne sich beobachtet zu fühlen. Das kann insbesondere in sensiblen Abteilungen wie der Wäscheabteilung angenehm sein, wenn jemand zum Beispiel eine Frage zu Passform oder Verfügbarkeit hat, die er ungern laut im Laden stellt. Die digitale Kommunikation in der privaten Kabine gibt Kunden Kontrolle und Privatsphäre.
Mehrsprachiger Service
Wie erwähnt, ist die Fähigkeit, sich in verschiedenen Sprachen zu unterhalten, ein großer Vorteil. Touristen, ausländische Studierende oder Expats können den vollen Service nutzen, ohne Missverständnisse durch Sprachhürden. Das fühlt sich für diese Kundengruppe sehr wertschätzend an und kann Galeria einen Ruf als international kundenfreundliches Kaufhaus verschaffen.
Kontinuität und Erinnerungsfunktion
Da Verena ein digitaler Service ist, ließe er sich perspektivisch auch mit Kundenkonten verbinden (sofern die Kunden das möchten). Denkbar ist, dass die KI sich merkt, welche Größen oder Marken der Kunde bevorzugt oder was zuletzt probiert wurde. So könnte Verena bei künftigen Besuchen noch gezielter helfen (etwa „Beim letzten Mal hat Größe 38 gut gepasst, soll ich diesmal wieder die 38 bringen lassen?“). Auch könnte man den Chatverlauf für sich selbst speichern, um später online nachzukaufen, was man im Laden entdeckt hat. Solche Funktionen sind im Pilot noch nicht alle live, zeigen aber, wohin die Reise gehen kann.
Auch aus Verkäufersicht und für das Unternehmen bieten sich Vorteile, die indirekt wieder den Kunden zugutekommen. Die Verkaufsmitarbeitenden können effizienter arbeiten: Sie wissen genau, welche Kabine was braucht, und können eventuell mehrere Wünsche auf einer Runde erledigen (z.B. auf dem Weg ins Lager gleich zwei angefragte Größen mitbringen). Das reduziert Leerlauf und Frust auf beiden Seiten. Zudem können die Mitarbeiter ihre Beratungszeit denen widmen, die wirklich persönliche Beratung brauchen, während Routinefragen (Preis, Größe, Farbe da?) von der KI übernommen werden. So entsteht im Idealfall ein besseres Arbeitsumfeld: weniger Hetze, weniger einfache Fragen ständig beantworten – stattdessen fokussierte Beratung, wo sie zählt. Zufriedene Verkäufer wiederum treten freundlicher auf, was das Einkaufserlebnis für alle Kunden verbessert.
Nicht zuletzt zeigt Galeria mit so einem Angebot, dass stationärer Handel modern und innovativ sein kann. Für eine etwas angestaubt wirkende Warenhauskette ist das Image einer technischen Vorreiterin wertvoll. Kunden, vor allem jüngere, könnten positiv überrascht sein, wenn ausgerechnet Galeria einen solchen digitalen Helfer anbietet. Das kann neue Kundengruppen anziehen oder zumindest für Gesprächsstoff sorgen („Hast du schon die KI-Umkleide bei Galeria ausprobiert?“). Insgesamt trägt die Initiative also dazu bei, den Einkauf im Laden attraktiver zu gestalten – durch Service, Geschwindigkeit und auch einen gewissen Entertainment-Faktor für Tech-affine Kunden.
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Herausforderungen und mögliche Risiken der Technologie
So vielversprechend das Konzept klingt, es gibt auch Herausforderungen und Risiken, die Galeria bei diesem Pilotprojekt im Blick behalten muss. Neue Technologien sind selten perfekt – hier einige Aspekte, die kritisch sein könnten:
Akzeptanz bei allen Kunden
Die Kundschaft eines Kaufhauses ist sehr vielfältig. Nicht jeder fühlt sich sofort wohl dabei, sein Smartphone beim Umkleiden zu zücken und mit einer KI zu chatten. Ältere Kunden oder Technik-Muffel könnten Berührungsängste haben oder den Mehrwert nicht erkennen. Sie greifen vielleicht lieber zum klassischen „Vorhang-Aufruf“: „Entschuldigung, könnten Sie mir eine Größe größer bringen?“ Galeria muss also beobachten, wie gut Verena tatsächlich genutzt wird. Es kann Schulungsbedarf geben – etwa dass Verkäufer aktiv darauf hinweisen: „Wussten Sie schon, dass Sie uns per QR-Code rufen können, wenn Sie etwas brauchen?“ Die Nutzungsquote wird ein entscheidender Faktor sein, ob die Investition lohnt. Bleiben viele QR-Codes ungescannt, wäre das Konzept zu überdenken oder anders zu bewerben.
Technische Zuverlässigkeit
Nichts ist schlimmer, als wenn im entscheidenden Moment die Technik versagt. Eine instabile WLAN-Verbindung in der Umkleide, ein Serverausfall oder ein Software-Bug könnten den Service unbrauchbar machen. Kunden, die Verena ausprobieren und dann vielleicht minutenlang auf Antwort warten oder Fehlermeldungen sehen, wären eher frustriert als begeistert. Daher muss Galeria sicherstellen, dass die Infrastruktur robust ist: ausreichender Handyempfang oder Laden-WLAN in den Kabinen, schnelle Backend-Systeme und eine ausfallsichere KI-Plattform. Im Pilotbetrieb lassen sich solche Kinderkrankheiten identifizieren. Trotzdem bleibt immer ein Restrisiko, dass Technik eben mal streikt – für diesen Fall braucht es einen „Plan B“ (sprich: genügend Personal bereitstellen, das einspringt).
Datenqualität und KI-Genauigkeit
Verena ist nur so schlau wie die Daten, die ihr zur Verfügung stehen. Wenn z.B. der Warenbestand im System nicht stimmt (klassisches Problem: im System steht noch „1 Stück da“, aber es wurde schon verkauft und nicht ausgebucht), könnte die KI fälschlicherweise eine Verfügbarkeit zusagen, die in Realität nicht gegeben ist. Solche Diskrepanzen würden die Kunden enttäuschen und das Vertrauen in den Service schmälern. Auch muss die KI die richtigen Antworten liefern – ChatGPT ist zwar sehr leistungsfähig in der Sprachgenerierung, aber es kann auch Fehler machen oder „halluzinieren“. Galeria und Bütema (der Technikpartner) müssen das System sorgfältig trainieren und testen, damit Verena z.B. keine falschen Produktinfos ausgibt oder unsinnige Empfehlungen macht. Die Antworten der KI sollten präzise und hilfreich sein, sonst ärgern sich die Nutzer. Hier ist ständige Qualitätskontrolle gefragt, besonders am Anfang. Möglicherweise müssen einige Anfragen, die Verena nicht sicher beantworten kann, automatisch an einen echten Mitarbeiter weitergeleitet werden, um Fehlantworten zu vermeiden.
Datenschutz und Privatsphäre
Sobald digitale Services ins Spiel kommen, ist in Deutschland das Thema Datenschutz präsent. Die Kunden müssen darauf vertrauen können, dass ihre Interaktionen mit Verena nicht missbraucht werden. Chatverläufe, falls sie gespeichert werden, enthalten zwar in der Regel keine hochsensiblen Daten (man fragt ja meist nur nach Größen, Preisen etc.), dennoch könnten z.B. Einkaufspräferenzen oder möglicherweise persönliche Kommentare schützenswert sein. Galeria muss transparent kommunizieren, welche Daten erfasst und wie sie genutzt werden. Ideal ist, wenn die Chats anonym oder nur temporär gespeichert werden, es sei denn der Kunde willigt in mehr ein (z.B. Verknüpfung mit Kundenkonto für spätere Angebote). Auch die KI-Plattform (ChatGPT) wirft Fragen auf: Werden Kundeneingaben an Server in den USA geschickt? Entsprechen die Prozesse der DSGVO? Hier werden die IT-Abteilungen genau hinschauen müssen. Ein Fauxpas in Sachen Datenschutz könnte das gesamte Projekt in schlechtes Licht rücken.
Cybersecurity
Wo neue digitale Touchpoints entstehen, können theoretisch auch neue Angriffsmöglichkeiten entstehen. Ein QR-Code könnte z.B. von Übeltätern manipuliert werden (theoretisch, in der Praxis schwer, da im Ladeninneren). Oder jemand versucht, die KI zu „hacken“ bzw. mit Eingaben aus dem Konzept zu bringen. Galeria sollte sicherstellen, dass Verena nur auf die vorgesehenen Daten zugreifen kann und keine unerwünschten Informationen preisgibt. Denkbar ist, dass Nutzer absichtlich versuchen, die KI vom eigentlichen Thema abzubringen – ChatGPT ist bekannt dafür, auf jede mögliche Frage eine Antwort generieren zu wollen. Sollte ein Kunde z.B. anfangen, Verena nach Wetter oder politischen Dingen zu fragen, wäre es interessant, wie das System reagiert. Im besten Fall bleibt Verena höflich, aber bestimmt beim Thema Einkauf und blendet andere Themen aus, um Missbrauch vorzubeugen.
Mitarbeiterakzeptanz und -rollenwandel
Nicht zu unterschätzen ist auch, wie die eigenen Mitarbeiter auf die Einführung von Verena reagieren. Einerseits entlastet der Assistent sie von Routineaufgaben, andererseits könnten manche Verkäufer befürchten, dass eine erfolgreiche KI ihren Job in Frage stellt. Galeria muss klar kommunizieren, dass Verena ein Werkzeug zur Unterstützung ist, kein Ersatz für menschliche Beratung. Im besten Fall nehmen die Mitarbeiter Karl (die App) gern an, weil sie merken, dass es ihren Arbeitsalltag strukturiert. Trotzdem ist eine gute Schulung nötig: Die Belegschaft muss lernen, mit dem neuen System umzugehen, und verstehen, wann sie eingreifen sollten und wann Verena allein klarkommt. Auch muss im Team abgesprochen werden, wer die Verantwortung für eingehende Chat-Anfragen trägt, damit niemand wichtige Signale übersieht. Ein Risiko wäre, wenn Mitarbeiter Verena ignorieren oder als lästige Zusatzaufgabe betrachten – dann würde der Service ins Leere laufen. Hier sind Training, Motivation und vielleicht sogar neue Leitfäden für den Serviceablauf gefragt.
Kosten-Nutzen-Frage
Zuletzt steht über jedem technischen Pilotprojekt die Frage, ob sich der Aufwand lohnt. Die Entwicklung und Integration eines KI-Assistenten ist nicht billig. Lizenzen für KI-Dienste, die App-Programmierung, die Geräte für Mitarbeiter, Wartung – all das kostet Geld. Galeria wird daher genau messen, ob das Pilotprojekt in Bonn messbare Vorteile bringt: Steigt dadurch der Umsatz in der Wäscheabteilung? Kaufen Kunden mehr oder kommen sie häufiger? Gibt es positive Rückmeldungen und weniger Kaufabbrüche? Nur wenn diese KPIs überzeugen, wird man das System wohl auf weitere Filialen ausrollen. Andernfalls bleibt es vielleicht bei einem netten Versuch. Es besteht also das Risiko, dass trotz aller Bemühungen der Return on Investment nicht hoch genug ist – zum Beispiel, weil doch nur eine Minderheit der Kunden den Service nutzt oder weil die Mehrverkäufe durch Empfehlungen gering bleiben. Das Projekt muss also wirtschaftlich tragfähig sein, nicht nur technisch spannend.
All diese Herausforderungen zeigen, dass Technologie-Einführung im Handel sorgfältige Planung und Umsetzung benötigt. Galeria hat mit dem begrenzten Pilot (eine Abteilung in einer Filiale) einen vernünftigen Weg gewählt, um in kleinem Rahmen zu testen und zu lernen, bevor ein Roll-out kommt. So können Kinderkrankheiten behoben und Prozesse angepasst werden, ohne gleich die ganze Kette zu beeinflussen. Die kommenden Wochen und Monate werden zeigen, wie Kunden und Mitarbeiter auf Verena reagieren – und wo man eventuell nachjustieren muss.
Vergleich mit ähnlichen Initiativen in anderen Einzelhandelsunternehmen
Galerias Idee, die Umkleidekabine digital aufzurüsten, ist innovativ – aber nicht völlig ohne Vorbilder. Tatsächlich experimentieren seit einigen Jahren verschiedene Handelsunternehmen mit smarten Umkleidekonzepten und KI-Services, um das Einkaufserlebnis zu verbessern. Ein Blick auf einige ähnliche Initiativen zeigt, wie der Trend sich abzeichnet und wo Unterschiede liegen:
Adler Modemärkte (Deutschland, 2015)
Die Modekette Adler gehörte zu den ersten in Deutschland, die eine „intelligente Umkleidekabine“ testeten. In einer Filiale in Erfurt stattete Adler Kabinen mit RFID-Technologie und Touchscreens aus. Kleidungstücke waren mit RFID-Chips versehen, sodass die Kabine erkannte, welche Teile der Kunde mit hineingenommen hatte. Auf einem Bildschirm wurden dann Produktinfos zum jeweiligen Kleidungsstück angezeigt – Preis, verfügbare Größen, Farben und sogar Kombinationsvorschläge für passende Artikel. Außerdem konnte der Kunde per Touch weitere Größen anfordern, die ihm dann vom Personal gebracht wurden. Dieses Konzept ähnelte also dem von Galeria, allerdings ohne Chatbot: Die Interaktion lief primär über Auswählen auf dem Screen, nicht über freie Spracheingabe. Trotz positiver Resonanz blieb die intelligente Kabine bei Adler ein Pilot; flächendeckend hat es sich (damals) noch nicht durchgesetzt – vermutlich wegen der hohen Hardwarekosten pro Kabine und der noch begrenzten Akzeptanz vor einigen Jahren.
Galeria Kaufhof (Deutschland, 2007)
Interessanterweise ist Galerias aktuelles Projekt nicht der erste Vorstoß des Unternehmens in diese Richtung. Bereits 2007 – damals noch als Kaufhof, im Rahmen der Metro Group Future Store Initiative – wurde in der Filiale Essen ein Pilot durchgeführt, bei dem in der Herrenabteilung RFID-Umkleidekabinen getestet wurden. Kunden konnten dort ähnlich via RFID und Bildschirm Informationen zu den Artikeln erhalten und den Service nutzen, sich Alternativen bringen zu lassen. Dieses sehr frühe Experiment zeigte schon vor über einer Dekade, was heute wieder an Relevanz gewinnt. Allerdings waren die Technologien damals noch weniger ausgereift (RFID steckte im Modehandel in den Anfängen, Touchscreens waren teuer, KIs wie heute gab es nicht). Das Projekt verschwand wieder in der Versenkung, aber die gewonnenen Erkenntnisse dürften in die heutigen Entwicklungen mit eingeflossen sein.
Ralph Lauren & Oak Labs (USA, ab 2015)
Im Premiumsegment sorgte die amerikanische Modemarke Ralph Lauren vor einigen Jahren für Aufsehen mit ihren High-Tech-Spiegeln in Umkleidekabinen. In der New Yorker Flagship-Filiale installierte Ralph Lauren sogenannte „Smart Mirrors“, die vom Startup Oak Labs entwickelt wurden. Diese Spiegel sehen zunächst aus wie normale große Umkleidespiegel, verfügen aber über integrierte Touchscreen-Funktionen und RFID-Leser. Wie es funktioniert: Die vom Kunden in die Kabine mitgebrachte Kleidung wird automatisch vom Spiegel erkannt (per RFID an den Etiketten). Auf dem Spiegel-Display erscheint dann eine intuitive Menüführung: Der Kunde kann die Lichtstimmung in der Kabine ändern (um z.B. Tageslicht oder Abendlicht zu simulieren und zu sehen, wie das Outfit wirkt) und per Touch andere Größen oder Farben anfordern. Der Spiegel zeigt auch Empfehlungen an („Dieses Hemd gibt es auch in diesen Farben, und schau mal, die Hose dazu würde gut passen.“). Der Clou war außerdem, dass der Kunde die Sprache auswählen konnte – die Oberfläche ließ sich etwa auf Spanisch oder Chinesisch umstellen, um internationalen Kunden zu helfen. Sobald man Hilfe anforderte, wurden Verkäufer informiert und brachten die gewünschten Artikel zur Kabine. Dieses Konzept kam bei der Kundschaft gut an, da es sehr nahtlos in den gewohnten Ablauf (Anprobieren vor dem Spiegel) integriert war. Allerdings ist der Kostenaufwand hoch, und solche smarten Spiegel blieben zunächst auf wenige Flagship-Stores beschränkt.
Mango & Vodafone (Spanien, ab 2020)
Der Modefilialist Mango ging eine Kooperation mit Vodafone ein, um digitale Umkleidekabinen in mehreren Filialen einzuführen. Dabei wurde ein intelligenter Spiegel namens „Digital Fitting Room“ verwendet. Die Funktionsweise ähnelt den oben genannten: RFID-Chips identifizieren die Kleidung, auf dem Spiegelbildschirm werden Produktinfos und Mix-and-Match-Tipps angezeigt, und der Kunde kann per Fingertipp das Personal um andere Größen/Artikel bitten. Mango plante, diese Technologie breiter in seinen Stores auszurollen, als Teil der Strategie, das Smart Retail Konzept voranzutreiben. Besonders beworben wurde hier, dass alle Daten und Bilder nur dem Kunden auf dessen Smartphone angezeigt werden können (wenn er koppelt), um Privatsphäre zu wahren – der Händler bekäme keine Live-Bilder aus der Kabine. Dieses Projekt zeigt, dass auch europaweit Händler auf den Trend aufspringen und mit Augmented Reality und vernetzten Kabinen experimentieren.
Amazon Style Store (USA, ab 2022)
Der Online-Riese Amazon hat mit seiner Mode-Offensive ebenfalls innovative Ansätze im stationären Bereich gezeigt. 2022 eröffnete Amazon in Los Angeles den ersten „Amazon Style“ Store, ein Kleidungsgeschäft, das stark durch digitale Technologie unterstützt wird. Dort läuft der Einkauf so: Kunden sehen auf der Fläche nur jeweils ein Exemplar pro Kleidungsstück. Gefällt etwas, scannt der Kunde den QR-Code des Artikels mit der Amazon-App. In der App kann er dann auswählen, in welcher Größe/Farbe er es anprobieren möchte. Ein automatisiertes System sammelt im Hintergrund alle ausgewählten Artikel und bereitet eine persönliche Umkleidekabine vor. Via App wird dem Kunden mitgeteilt, welche Kabine seine Auswahl bereit hat, sobald diese frei ist. Betritt der Kunde dann die Kabine, hängen dort alle gewählten Teile. Zusätzlich befindet sich ein Touchscreen in der Kabine: Darauf macht Amazons KI personalisierte Vorschläge, was dem Kunden noch gefallen könnte (basierend auf seinem Online-Kaufverhalten und den aktuell ausgewählten Artikeln). Über den Screen kann man weitere Stücke nachbestellen, die einem dann zügig zur Kabine gebracht werden, ohne erneut den Laden durchsuchen zu müssen. Zwar ist hier kein Chatbot im Spiel, doch Amazons Konzept setzt KI ein, um Vorlieben zu erkennen und den Fitting-Room zum Showroom für personalisierte Empfehlungen zu machen. Dieser Omnichannel-Ansatz (Verknüpfung von App und Laden) hat für viel Aufmerksamkeit gesorgt.
Macy’s On-Call (USA, 2016)
Ein etwas anderes Beispiel war die Initiative der US-Warenhauskette Macy’s. Macy’s testete in einigen Filialen einen mobilen KI-Assistenten auf Basis von IBM Watson, den sie „On Call“ nannten. Kunden konnten im Laden per Smartphone-Browser eine spezielle Seite aufrufen (oder per SMS einen Link anfordern) und dort ihre Fragen eintippen, z.B.: „Wo finde ich Herrenschuhe?“ oder „Habt ihr rote Cocktailkleider?“. Der Watson-Chatbot antwortete mit Wegbeschreibungen innerhalb des Geschäfts oder einfachen Produktinformationen. Dieser Service zielte mehr darauf ab, im großen Kaufhaus die Orientierung zu erleichtern und einfache FAQs abzudecken. Das Projekt war ein interessanter Vorläufer, zeigte aber auch die Grenzen: Viele Kunden fragten doch lieber direkt einen Mitarbeiter, und die KI war damals noch nicht so dialogfähig wie heutige Chatbots. Macy’s On-Call blieb daher ein begrenzter Test und wurde nicht flächendeckend eingeführt.
Diese Beispiele verdeutlichen zwei Dinge: Erstens gibt es einen breiten Trend im Einzelhandel, die Lücke zwischen Onlinekomfort und Offline-Erlebnis zu schließen. Ob via smarte Spiegel, RFID oder Chatbots – viele Ansätze zielen darauf ab, den Kunden in der Filiale ähnlich viel Information und Bequemlichkeit zu geben, wie er es vom Online-Shopping gewohnt ist (Stichwort: „Kunden, die dieses Produkt kauften, interessierten sich auch für…“ oder Verfügbarkeitsanzeigen in Echtzeit). Zweitens zeigen die unterschiedlichen Lösungen, dass es noch kein Patentrezept gibt. Jede Kette probiert etwas anders aus, je nach Budget, Zielgruppe und Ladenkonzept. Galerias Weg mit einer Smartphone-basierten Chatbot-Lösung ist vergleichsweise neu, denn bisher setzten viele auf eingebaute Displays oder feste Installationen. Die Verwendung des Kundensmartphones als Interface (via QR-Code) hat Vor- und Nachteile: Sie ist kostengünstiger (kein teurer Spiegelhardware nötig) und nach Corona sind QR-Codes vielen Menschen vertraut; andererseits erfordert sie, dass der Kunde sein eigenes Gerät aktiv nutzt. Ob letzteres besser ankommt als ein bereitgestellter Touchscreen, wird Galeria nun herausfinden.
Zukunftsperspektiven und mögliche Weiterentwicklungen
Noch steht Galerias KI-Umkleideprojekt am Anfang – doch der Blick in die Zukunft zeigt, welches Potential solche Lösungen langfristig haben können. Sollte der Pilot in Bonn erfolgreich sein, sind verschiedene Weiterentwicklungen denkbar:
Rollout auf weitere Filialen
Der naheliegendste Schritt wäre, Verena (und die Karl-App) in mehr Galeria-Häusern einzuführen. Wahrscheinlich würde man schrittweise vorgehen, zunächst in großen Filialen oder solchen mit hohem Touristenanteil (wo die Mehrsprachigkeit besonders zieht). Nach und nach könnten dann alle Modeabteilungen in den Warenhäusern mit den QR-Codes und dem Service ausgestattet werden. In ein paar Jahren könnte es also normal sein, dass in jeder Galeria-Umkleide ein Hinweis auf eine digitale Assistentin zu finden ist. Eventuell ließe sich Verena auch auf andere Sortimentsbereiche ausdehnen, z.B. Sportbekleidung, Herrenmode oder Kinderabteilungen – überall dort, wo Anproben stattfinden. Die Fragen in anderen Bereichen mögen etwas anders gelagert sein, aber die Grundfunktion (Größenverfügbarkeit, Artikelinfo, Hilfe rufen) bleibt gleich.
Ausbau der Funktionen
Verena könnte mit der Zeit noch intelligenter und vielseitiger werden. Denkbar wäre zum Beispiel, dass die KI aus den Dialogen lernt, welche Fragen besonders häufig kommen, und ihre Antworten weiter optimiert. Auch könnte man Verena an das Galeria-Kundenkonto anbinden: Wenn ein Stammkunde angemeldet ist (etwa über die Kundenkarten-Nummer oder App-Login), könnte Verena personalisierte Empfehlungen auf Basis früherer Käufe geben („Die Bluse, die Sie gerade probieren, würde gut zu der Hose passen, die Sie letztes Jahr bei uns gekauft haben.“). Auch exklusive Rabattcoupons oder Loyalty-Punkte könnten über den Chat angeboten werden, um die Nutzung zu fördern.
In technischer Hinsicht könnte die KI-Assistentin eines Tages nicht nur textbasiert, sondern auch sprachgesteuert funktionieren. Viele Menschen sind inzwischen dank Siri, Alexa & Co. an Sprachassistenten gewöhnt. Man könnte sich vorstellen, dass in der Kabine ein Sprachinterface eingerichtet wird (z.B. ein Mikrofon/Lausprecher-System oder über das Handy-Mikro), sodass der Kunde sagen kann: „Verena, ich bräuchte diese Jeans in Größe 32.“ Die KI würde die Sprachanfrage in Text umwandeln und ebenso bearbeiten. Dies wäre noch natürlicher, allerdings stellt es auch höhere Anforderungen an Datenschutz (Mikrofone in Kabinen sind heikel) und Umgebungsgeräusche.
Visuelle Technologien und Augmented Reality
Ein weiterer spannender Pfad ist die Verbindung von KI mit Bildverarbeitung. Schon heute gibt es Apps, die per Smartphone-Kamera erkennen können, welches Kleidungsstück man vor sich hat, oder die dem Nutzer virtuell Kleidung anziehen (AR-Filter). In Zukunft könnte Verena vielleicht das Smartphone-Kamerabild nutzen, um dem Kunden Feedback zu geben: Beispielsweise könnte man sich vor dem Spiegel filmen und Verena fragen: „Wie sitzt dieses Sakko?“ – die KI könnte dann, basierend auf der Analyse des Videos, antworten: „Die Schultern wirken etwas schmal, vielleicht wäre eine Nummer größer bequemer.“ Das wäre eine sehr fortgeschrittene Anwendung, die noch reichlich Forschungsbedarf hat, aber nicht ausgeschlossen in einigen Jahren. Ebenso könnte AR ermöglichen, dass Verena alternative Farben oder Artikel am Körper virtuell einblendet, ohne dass man sich umziehen muss: Man trägt ein Kleid in Rot, fragt nach „Wie sieht es in Blau aus?“ und auf dem Handy oder im Smart-Spiegel sieht man eine simulierte blaue Variante. Solche virtuellen Anproben werden bereits für Online-Shopping entwickelt – im Laden könnten sie die klassische Anprobe ergänzen (etwa um schnell Farbauswahl zu treffen, bevor man alles anprobiert).
Über die Umkleidekabine hinaus: Verena könnte langfristig auch außerhalb der Kabine hilfreich sein. Man stelle sich vor, die KI ist in der gesamten Filiale ansprechbar – z.B. über die Galeria-App, die man beim Einkaufsbummel offen hat. Kunden könnten dann schon auf der Verkaufsfläche Fragen stellen wie „Haben wir dieses Modell auch in der Filiale am Alexanderplatz?“ oder „Wo finde ich die Haushaltswarenabteilung?“ – quasi ein digitaler Concierge fürs ganze Haus. In Kombination mit Standort-Technologie (Smartphone-Ortung im Laden) könnte Verena einen durch das Geschäft navigieren: „Gehen Sie 20 Meter geradeaus, dann rechts – dort ist die Schuhabteilung.“ So würde die KI zum Allround-Assistenten fürs Shoppingerlebnis.
Zudem könnten die Erkenntnisse aus Verenas Chats wertvolle Daten liefern, um das Sortiment und den Service zu verbessern. Galeria erfährt beispielsweise, welche Größen am häufigsten nachgefragt werden (und vielleicht oft fehlen – ein Signal fürs Bestandsmanagement). Oder welche Artikel oft nach passenden Kombis gefragt werden – hier könnte man Sortimentsempfehlungen ableiten. Auch Feedback wie „Der Artikel kratzt“, falls Kunden sowas äußern, ließe sich sammeln. Selbstverständlich müssten solche Chatdaten anonymisiert ausgewertet werden, aber sie sind ein Schatz, um Kundentrends zu erkennen.
In der Branche allgemein dürfte Galerias Pilotprojekt aufmerksam beobachtet werden. Wenn es gut läuft, könnte es eine Signalwirkung haben: Andere Händler – insbesondere Modehäuser oder große Textilketten – könnten ähnliche Lösungen schneller adaptieren. KI-Technologie wird immer zugänglicher, und durch Dienste wie ChatGPT haben auch kleinere Unternehmen die Möglichkeit, ohne eigenes Data-Science-Team smarte Assistenten zu entwickeln. Möglicherweise entstehen in naher Zukunft branchenweite Standards oder Plattformen für solche In-Store-Assistants, ähnlich wie es heute Standardsoftware für Kassensysteme gibt. Galeria hat also die Chance, als Vorreiter in Deutschland aufzutreten. Zugleich muss das Unternehmen flexibel bleiben, denn die Entwicklung ist dynamisch: Was heute Chatbot per QR-Code ist, könnte in fünf Jahren ganz anders aussehen. Wichtig ist, dass der Fokus weiterhin auf dem Mehrwert für den Kunden liegt. Technologie um der Technologie willen wird nicht dauerhaft erfolgreich sein – aber Technologie, die echten Service bietet, kann den Einzelhandel nachhaltig positiv verändern.
Das Pilotprojekt von Galeria in Bonn verbindet klassische Einkaufskultur mit modernster KI-Technologie. Es ist ein mutiger Schritt, der zeigen soll, dass auch ein Traditionshaus innovativ sein kann. Kunden profitieren von schneller Hilfe und mehr Informationen direkt in der Umkleide, das Personal wird bei Routineaufgaben unterstützt. Natürlich gibt es noch einige Hürden zu meistern, von der Akzeptanz bis zur technischen Feinabstimmung. Doch wenn Galeria die Erfahrungen aus dem Test klug nutzt, könnte „Verena“ der Startschuss für einen neuen Standard im Einkaufsalltag sein. Die Umkleidekabine – bisher oft ein „toter Winkel“ im Laden, wo der Service endete, sobald der Vorhang zugezogen war – wird so zum Ort eines digitalen Dialogs. Bleibt abzuwarten, ob die Kundschaft dieses Angebot annimmt. Die Zukunft des Einzelhandels wird jedenfalls mit Projekten wie diesen geschrieben – und Galeria mischt hier nun aktiv mit. Vieles spricht dafür, dass wir künftig öfter auf solche hilfreichen KI-Assistenten treffen werden, sei es bei Galeria oder anderswo, und dass das Shoppen dadurch ein Stück weit angenehmer und smarter wird.
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Konrad Wolfenstein
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