Fuer Fashion- & Online-Shops

Der Groessen-Berater, der Retouren senkt

Drei Fragen statt Groessentabelle: Der interaktive Groessen-Berater empfiehlt die passende Groesse auf Basis von Koerpermassen und Passform-Vorliebe — direkt auf der Produktseite. Weniger Fehlkaeufe, weniger Retourenkosten.

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Wie funktioniert die Empfehlung?

10-20 € Kosten pro vermiedener Retoure (Versand, Aufbereitung, Wertverlust)

Das Retouren-Problem in Zahlen

30-50 % Retourenquote bei Fashion

Hauptgrund: falsche Groesse. Viele Kunden bestellen gleich zwei Groessen — eine geht garantiert zurueck. Jede Retoure kostet dich 10 bis 20 Euro fuer Versand, Aufbereitung und Wertverlust.

Niemand liest die Groessentabelle

Die PDF-Tabelle mit Brustumfang in Zentimetern setzt voraus, dass der Kunde ein Massband holt und sich vermisst. Macht fast niemand — es wird geschaetzt, und falsch geschaetzt heisst retourniert.

Fit-Finder nur fuer die Zalando-Liga

Fit-Finder-SaaS wie Fit Analytics rechnet sich erst bei Enterprise-Volumen. Kleine und mittlere Shops bleiben bei der statischen Tabelle — und tragen die Retourenkosten, die ihre Marge fressen.

Wie Questee das aendert

  1. 1

    Berater mit deiner Groessenlogik bauen

    Vorlage "Groessen-Berater" anpassen: Deine Schnitte, deine Groessenlaeufe. Drei bis vier Fragen — Koerpergroesse, Gewicht oder Konfektionsgroesse einer bekannten Marke, Passform-Vorliebe (eng, regular, oversized).

  2. 2

    Empfehlung per Calculation Engine

    Die Antworten laufen durch deine hinterlegte Berechnungslogik und ergeben eine konkrete Empfehlung: "Bei deinen Angaben passt M — bei Vorliebe fuer locker nimm L." Kein Raten, keine Tabelle.

  3. 3

    Auf der Produktseite einbetten

    Den Berater als Popup-Button "Welche Groesse passt mir?" neben die Groessenauswahl setzen — per Embed-Snippet, ohne Shop-Umbau. Funktioniert mit Shopify, WooCommerce und jedem Shopsystem, das HTML erlaubt.

Was den Berater vom PDF unterscheidet

Calculation Engine

Echte Berechnungslogik statt statischer Tabelle — Groessenempfehlung aus mehreren Eingaben kombiniert.

Conditional Logic

Andere Fragen fuer Oberteile als fuer Hosen oder Schuhe — ein Berater, mehrere Produktkategorien.

Embed ohne Shop-Umbau

Popup, iframe oder Inline-Embed auf der Produktseite — ein Snippet, kein Entwicklerprojekt.

Mobile-first

Eine Frage pro Bildschirm, daumenfreundlich — dort, wo der Grossteil der Fashion-Kaeufe passiert.

Antwort-Analytics

Du siehst, welche Groessen empfohlen werden und wo Kunden abspringen — Daten fuer Sortiment und Schnitte.

DSGVO ohne Fussnoten

Koerpermasse sind persoenliche Daten. Hosting in Deutschland, kein US-Transfer, AVV inklusive.

Fit-Finder zum Shop-Budget

Free zum Ausprobieren (3 Formulare). Pro fuer den Live-Betrieb (unbegrenzte Formulare, 10.000 Antworten/Monat, eigenes Branding) — schon eine vermiedene Retoure pro Monat zahlt das Abo.

Free

3 Formulare, 250 Antworten/Monat

Pro

Unbegrenzt, 10.000 Antworten/Monat, AI inklusive

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Antworten aus dem Shop-Alltag

Wie genau ist die Groessenempfehlung?
So genau wie deine Logik — und die kennst du am besten. Du hinterlegst die Berechnungsregeln auf Basis deiner Schnitte und Erfahrungswerte ("faellt klein aus" fliesst direkt ein). Anders als Black-Box-Fit-Finder kannst du die Regeln jederzeit nachschaerfen, z.B. wenn die Retourendaten zeigen, dass ein Modell anders faellt.
Brauche ich einen Entwickler fuer die Einbindung?
Nein — du kopierst ein Embed-Snippet in die Produktseiten-Beschreibung oder das Template deines Shopsystems. Bei Shopify und WooCommerce reicht ein HTML-Block. Alternativ verlinkst du den Berater einfach als Button neben der Groessenauswahl.
Sind Koerpermasse nicht heikle Daten?
Koerpergroesse und Gewicht sind personenbezogene Daten — keine besondere Kategorie nach Art. 9 DSGVO, aber sensibel genug fuer Sorgfalt. Der Berater funktioniert komplett ohne Namen oder E-Mail (anonym nutzbar), die Daten liegen auf deutschen Servern, und du kannst kurze Loeschfristen setzen. Das gehoert sauber in deine Datenschutzerklaerung — wir liefern den AVV.
Funktioniert das auch fuer Schuhe oder BHs?
Ja — die Logik ist frei definierbar. Fuer Schuhe fragst du Fusslaenge oder bisherige Groesse plus Markenvergleich ab, fuer BHs Unterbrust- und Brustumfang. Per Conditional Logic kannst du mehrere Kategorien in einem Berater abdecken oder pro Kategorie einen eigenen bauen.
Kann ich am Ende die E-Mail-Adresse abfragen?
Ja, optional — z.B. "Empfehlung per Mail erhalten" mit Newsletter-Opt-in. So wird der Groessen-Berater nebenbei zum Lead-Magnet. Wichtig: Das Feld muss freiwillig sein und das Opt-in DSGVO-konform getrennt — die Vorlage macht das richtig vor.
Was unterscheidet das von Fit Analytics & Co.?
Enterprise-Fit-Finder arbeiten mit Machine-Learning auf Millionen Kaufdaten — dafuer zahlst du Enterprise-Preise und brauchst entsprechendes Volumen. Questee gibt dir das gleiche Kundenerlebnis (gefuehrte Fragen, konkrete Empfehlung) mit deiner eigenen Groessenlogik, zum Preis von 9 €/Monat. Fuer Shops unterhalb der Zalando-Liga ist das der realistische Weg.
Wie messe ich, ob der Berater die Retouren wirklich senkt?
Vergleiche die Retourenquote der Bestellungen mit und ohne Berater-Nutzung: Die Berater-Analytics zeigen dir Nutzungszahlen und Empfehlungen, dein Shopsystem die Retouren. Schon der Hersteller-Richtwert hilft: Bei 10-20 € Kosten pro Retoure muss der Berater nur eine Handvoll Fehlkaeufe pro Monat verhindern, um sich deutlich zu rechnen.

Drei Fragen, die richtige Groesse, weniger Retouren

Vorlage starten, Groessenlogik hinterlegen, auf der Produktseite einbetten. Kostenlos testen, kein Vertrag.

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