MitunseremARFashionAssistPrototyperweiternwirdieProduktvisualisierungimE-CommerceumeineeineneueDimension.KundenkönnenFashion-Produktein3DinihrereigenenLebensweltplatzieren,explorierenundindividualisieren.
Kunde
Case Study
Branche
Konsumgüter
Leistungen
Technical ConsultingUX DesignVisual DesignSoftware DevelopmentDevOpsProducing
AR Fashion Assist: Kleidung realistisch im eigenen Raum erleben.
Fotos und Videos reichen heute nicht mehr.
Online-Käuferinnen wünschen sich die Sicherheit, Produkte im eigenen Kontext zu prüfen. Statische Bilder vermitteln kaum ein Gefühl für Passform, Material und Wirkung im Alltag, was Unsicherheit und Retouren fördert. Genau hier setzt unser AR-Ansatz an, um Vertrauen und Entscheidungsqualität zu erhöhen.
Der AR Fashion Assist verwandelt klassische Produktseiten, indem er detailgetreue 3D-Modelle in die Umgebung der Nutzerinnen bringt. Das Erlebnis umfasst kontextuelle Hotspots mit relevanten Produktinfos, einfache Farb- und Materialvarianten zum direkten Vergleich sowie ein schlankes Customizing-Interface für personalisierte Visualisierungen.
Kunden platzieren, betrachten und individualisieren Produkte live im eigenen Raum.
Kontextsensitive Hinweise erscheinen genau dort, wo Nutzerinnen hinschauen, und erlauben schnelle Vergleiche von Farbkombinationen und Materialdetails. Das intuitive Zusammenspiel aus Blickführung und einfachen Controls schafft ein beinahe haptisches Einkaufserlebnis, das der In-Store-Experience näherkommt als herkömmliche Produktfotos.
Prototyp-Tests mit einer Nutzergruppe zeigten eine um 28% höhere Kaufabsicht und eine doppelt so lange Betrachtungsdauer der Produkte im Vergleich zu klassischen Produktseiten. Teilnehmerinnen berichteten, dass die Möglichkeit, Details „wie im Store“ zu prüfen, das Vertrauen in die Produkte und die Entscheidungssicherheit deutlich gesteigert hat.
Wir sind iterativ von Research bis Launch gegangen.
Zu Beginn standen Nutzerforschung und schnelle Prototypen, gefolgt von Performance-Optimierung und einem schlanken Rollout. Kernideen waren kontextsensitive Hotspots und unmittelbare Personalisierung; technisch setzten wir auf WebAR mit nativer Bridge, adaptive LODs, PBR-Texturen und Echtzeit-Lichtanpassung, um hohe Visualqualität mit flüssiger Darstellung auf aktuellen Smartphones zu verbinden.
Der größte Hebel war die erlebbare Nähe: Nutzerinnen verbrachten länger Zeit mit Produkten, verglichen Varianten aktiver und trafen klarere Entscheidungen. Für die nächste Phase empfehlen wir gestaffelte Rollouts, enges Monitoring auf Zielgeräten und eine nahtlose Entry‑UI vom Listing in das AR-Erlebnis, damit der sichtbare Mehrwert schnell zur Conversion führt.
Erkenntnis: Nähe und Kontrolle entscheiden über Kaufbereitschaft.