IoT & KI

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Einsatz von KI-gestützter Anprobe-Technologie für den Mainstream-E-Commerce

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Motesque

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Produktbeschleuniger

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Produktstrategie

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UX/UI-Design

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Schnelles Prototyping

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Aussagenprüfung

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Motesque, ein deutsches Deep-Tech-Startup, entwickelte eine KI-gestützte Technologie, die mithilfe von Computer Vision die Körperform analysiert, um die perfekte Passform zu empfehlen.

Ihre erste kommerzielle Partnerschaft mit Fahrrad.de, einem der größten Fahrradhändler Deutschlands, benötigte eine Benutzeroberfläche, die komplexe Wissenschaft einfach wirken lassen konnte.

In Deutschland erreichen die Rücksendequoten aufgrund falscher Größen 34 % und liegen damit fast doppelt so hoch wie der europäische Durchschnitt. Für Händler adressiert Technologie, die die Passform vor dem Kauf löst, ein kritisches Margenproblem.

Herausforderung

Das Briefing schien unkompliziert: visuelles Design und Prototyping für ein KI-gestütztes Größenempfehlungs-Widget.

Die Realität war komplexer. Die vorhandene Designarbeit war oberflächlich: lineare Nutzerreisen, die die anspruchsvolle Logik ignorierten, die KI verlangt. Motesque hatte kein Designsystem, keine umfassenden Wireframes und Dutzende nicht erfasste Szenarien, die darüber entscheiden würden, ob der Prozess abgeschlossen oder abgebrochen wird.

Das Widget musste nahtlos geräteübergreifend funktionieren, die Bildvalidierung verarbeiten, neue und wiederkehrende Nutzer unterschiedlich behandeln und eine Motesque-KI-Integration bieten, die die Marke von Fahrrad.de respektierte.

Unsere Analyse

Die Raffinesse von KI ist irrelevant, wenn die Benutzeroberfläche nicht mit realem Verbraucherverhalten umgehen kann: unscharfe Fotos, Abbruch mitten im Prozess, Gerätewechsel. Bestehende Abläufe gingen von idealen Wegen aus. KI-gestützte Erlebnisse müssen für jeden Weg funktionieren.

Wir haben das Briefing von visuellem Design auf Systemintegration umgedeutet. Das Widget war keine Dekoration auf der KI – es war die Brücke zwischen bahnbrechender Biomechanik und unordentlichem menschlichem Verhalten.

Zuerst mussten wir alle möglichen Szenarien diagnostizieren, bevor wir eines davon gestalteten, wiederverwendbare Systeme statt einmaliger Lösungen bauen und mit genügend Genauigkeit validieren, um Probleme vor dem Code sichtbar zu machen.

Was wir getan haben

01.

Die gesamte User Journey abbilden

Wir entdeckten und dokumentierten Dutzende von Szenarien, die zuvor nicht berücksichtigt worden waren. Desktop-Nutzer benötigten QR-Code-Übergaben an mobile Geräte, wo der Kamerazugriff das Aufnehmen von Fotos praktikabel machte. Bild-Uploads konnten die Validierung nicht bestehen, wenn die Körperhaltung falsch war, mehrere Personen im Bild waren oder die Beleuchtung schlecht war. Nutzer, die die Größe für ein Fahrradmodell berechneten und dann zu einem anderen wechselten, sollten nicht den gesamten Prozess wiederholen müssen. Das waren keine Sonderfälle. Das waren zentrale Abläufe, die über Erfolg oder Misserfolg entschieden.

Die gesamte User Journey abbilden

Wir entdeckten und dokumentierten Dutzende von Szenarien, die zuvor nicht berücksichtigt worden waren. Desktop-Nutzer benötigten QR-Code-Übergaben an mobile Geräte, wo der Kamerazugriff das Aufnehmen von Fotos praktikabel machte. Bild-Uploads konnten die Validierung nicht bestehen, wenn die Körperhaltung falsch war, mehrere Personen im Bild waren oder die Beleuchtung schlecht war. Nutzer, die die Größe für ein Fahrradmodell berechneten und dann zu einem anderen wechselten, sollten nicht den gesamten Prozess wiederholen müssen. Das waren keine Sonderfälle. Das waren zentrale Abläufe, die über Erfolg oder Misserfolg entschieden.

02.

Systematische Designgrundlagen aufbauen

Wir haben von Grund auf eine umfassende Komponentenbibliothek und einen Styleguide erstellt und dabei zwei Anforderungen in Einklang gebracht: Die Widgets sollten sich nativ in die Website jedes Einzelhändlers einfügen und gleichzeitig einen konsistenten Markenauftritt von Motesque beibehalten. Das System musste über diese erste Umsetzung für Fahrräder hinaus skalierbar sein, um die Roadmap abzudecken, einschließlich Matratzen und Schuhen, ohne für jede Kategorie neu aufgebaut werden zu müssen.

Systematische Designgrundlagen aufbauen

Wir haben von Grund auf eine umfassende Komponentenbibliothek und einen Styleguide erstellt und dabei zwei Anforderungen in Einklang gebracht: Die Widgets sollten sich nativ in die Website jedes Einzelhändlers einfügen und gleichzeitig einen konsistenten Markenauftritt von Motesque beibehalten. Das System musste über diese erste Umsetzung für Fahrräder hinaus skalierbar sein, um die Roadmap abzudecken, einschließlich Matratzen und Schuhen, ohne für jede Kategorie neu aufgebaut werden zu müssen.

03.

Didaktische Klarheit durch Illustrationen schaffen

Die ersten Entwürfe verwendeten allgemeine Stockfotos, die nichts vermittelten. Wir ersetzten sie durch maßgeschneiderte Illustrationen, die genau zeigten, was die Nutzer tun mussten: welche Körperwinkel erfasst werden sollten, wie sie sich positionieren sollten und welche Maße das System benötigte. Dieser funktionalere Ansatz bei den Bildern verringerte die Verwirrung in kritischen Momenten.

Didaktische Klarheit durch Illustrationen schaffen

Die ersten Entwürfe verwendeten allgemeine Stockfotos, die nichts vermittelten. Wir ersetzten sie durch maßgeschneiderte Illustrationen, die genau zeigten, was die Nutzer tun mussten: welche Körperwinkel erfasst werden sollten, wie sie sich positionieren sollten und welche Maße das System benötigte. Dieser funktionalere Ansatz bei den Bildern verringerte die Verwirrung in kritischen Momenten.

04.

Prototyping zur Validierung, nicht für die Präsentation

Wir haben zwei hochauflösende interaktive Prototypen für Desktop und Mobile erstellt, die vollständige User Journeys simulierten, einschließlich Fehlerzuständen, Ladeverhalten und geräteübergreifender Übergaben. Diese ermöglichten reales Nutzertesting vor der Entwicklungsinvestition und dienten als gemeinsame Wahrheit zwischen dem KI-Team von Motesque, dem E-Commerce-Team von Fahrrad.de und unseren Entwicklungspartnern. Konkrete Darstellungen dessen, was gebaut werden sollte, reduzierten Unklarheiten und verhinderten teure Änderungen mitten in der Entwicklung.

Prototyping zur Validierung, nicht für die Präsentation

Wir haben zwei hochauflösende interaktive Prototypen für Desktop und Mobile erstellt, die vollständige User Journeys simulierten, einschließlich Fehlerzuständen, Ladeverhalten und geräteübergreifender Übergaben. Diese ermöglichten reales Nutzertesting vor der Entwicklungsinvestition und dienten als gemeinsame Wahrheit zwischen dem KI-Team von Motesque, dem E-Commerce-Team von Fahrrad.de und unseren Entwicklungspartnern. Konkrete Darstellungen dessen, was gebaut werden sollte, reduzierten Unklarheiten und verhinderten teure Änderungen mitten in der Entwicklung.

Projektauswirkungen

Erste Partnerschaft mit reduziertem Risiko

Unser systematischer Ansatz verhinderte Startprobleme, die Motesques Glaubwürdigkeit bei Fahrrad.de beschädigt hätten – die Art fehlgeschlagener Implementierungen, die KI-Startups plagen.

Erste Partnerschaft mit reduziertem Risiko

Unser systematischer Ansatz verhinderte Startprobleme, die Motesques Glaubwürdigkeit bei Fahrrad.de beschädigt hätten – die Art fehlgeschlagener Implementierungen, die KI-Startups plagen.

Für Skalierbarkeit entwickelt

Das Designsystem funktioniert über Fahrräder, Matratzen und Schuhe hinweg, ohne für jede Sparte neu aufgebaut werden zu müssen. Motesque kann seine Technologie neuen Einzelhandelspartnern mit produktionsreifen Erlebnissen demonstrieren.

Für Skalierbarkeit entwickelt

Das Designsystem funktioniert über Fahrräder, Matratzen und Schuhe hinweg, ohne für jede Sparte neu aufgebaut werden zu müssen. Motesque kann seine Technologie neuen Einzelhandelspartnern mit produktionsreifen Erlebnissen demonstrieren.

In 6 Wochen produktionsreif

Von der Anforderung bis zum Deployment auf Fahrrad.de's E-Commerce-Plattform in einem einzigen Accelerator-Projekt. Geschwindigkeit, die zählt, wenn man um Einzelhandelspartnerschaften mit etablierten Anbietern konkurriert.

In 6 Wochen produktionsreif

Von der Anforderung bis zum Deployment auf Fahrrad.de's E-Commerce-Plattform in einem einzigen Accelerator-Projekt. Geschwindigkeit, die zählt, wenn man um Einzelhandelspartnerschaften mit etablierten Anbietern konkurriert.

KI-Innovationen absichern, ohne an Geschwindigkeit einzubüßen

Entwickeln Sie KI-gestützte Produkte, IoT-Plattformen oder komplexe B2B2C-Technologie?

Die Lücke zwischen bahnbrechender Leistungsfähigkeit und der Akzeptanz durch Verbraucher bestimmt den kommerziellen Erfolg. Ausgereifte Algorithmen bedeuten nichts, wenn Verbraucher die Benutzeroberfläche verlassen, bevor sie einen Mehrwert bietet.

Der Markt für virtuelle Anproberäume wird Prognosen zufolge bis 2032 von 5,71 Milliarden US-Dollar auf 24,30 Milliarden US-Dollar wachsen, aber nur Unternehmen, die das Systemproblem lösen und nicht nur das oberflächliche Problem, werden diese Chance nutzen.

Unsere Accelerators verdichten Monate der Analyse und des Designs zu fokussierten Sprints, die schnell den Nutzen belegen, weil wir sowohl die Technologie als auch das menschliche Verhalten verstehen, dem sie dienen soll.

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