Complete-the-Look: Effektives Cross-Selling mit KI im E-Commerce

Ein wichtiger Faktor zur Umsatzsteigerung im E-Commerce ist das Cross-Selling. Mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) kann es inzwischen deutlich effizienter gestaltet werden, wofür das Feature „Complete-the-Look“ (CTL) ein gutes Beispiel ist. Im Folgenden zeigen wir, wie diese Anwendung funktioniert und wie unser valantic Team sie bereits in Kundenprojekten erfolgreich eingesetzt hat.

Was ist Complete-the-Look?

Complete-the-Look (CTL) beschreibt eine etablierte Cross-Selling-Methode im Onlinehandel, bei der Kundinnen und Kunden direkt zum gewählten Artikel passende Ergänzungen präsentiert bekommen. Dadurch entsteht nicht nur ein zusätzlicher Kaufanreiz, sondern auch ein Service, der Orientierung bietet und die Produktauswahl erleichtert. Technisch wird CTL durch verschiedene Funktionen des Shopsystems umgesetzt – bisher vor allem über klassische Mechanismen.

Traditionell basieren diese Empfehlungen auf festen Produktbeziehungen in der Datenbank. Artikel werden über Merkmale, Tags oder definierte Regeln miteinander verknüpft, etwa wenn ein Kleid mit passenden Accessoires kombiniert wird. In vielen Shops erfolgt diese Pflege bis heute manuell. Shop-Teams ergänzen ausgewählte Empfehlungen händisch und ordnen sie dem Hauptprodukt zu; E-Commerce-Systeme unterstützen dies mit nativen Features. Anschließend wird der Empfehlungsbereich über Templates oder individuelle Frontend-Entwicklung im Shop dargestellt – bspw. durch Hinweise wie „Passend dazu“ oder „Vervollständigen Sie Ihren Look“.

Mehr Effizienz durch KI-gestützte Complete-the-Look Automatisierung

Inzwischen gewinnt dabei ein neuer Ansatz an Bedeutung: die automatische Generierung von Kombinationen durch Künstliche Intelligenz. Moderne Recommendation-Engines analysieren Einkaufsverhalten, häufig gemeinsam gekaufte Produkte und strukturelle Ähnlichkeiten zwischen Artikeln. Damit entfällt ein Großteil der manuellen Zuordnung. Gleichzeitig steigt der Personalisierungsgrad, weil die Vorschläge auf individuellen Mustern und Präferenzen basieren.

Wie KI-basierte CTL-Empfehlungen entstehen

Der Einsatz von KI umfasst mehrere Ebenen. Algorithmen werten Verhaltens- und Bestelldaten aus und erkennen Vorlieben hinsichtlich Stilrichtungen, Farben oder Größen. Durch Bild- und Textanalyse werden Produktmerkmale automatisch aus Fotos und Beschreibungen extrahiert – von Materialien über Muster bis hin zu Farbwelten. Die KI generiert daraus Kombinationen, die das Hauptprodukt sinnvoll ergänzen. Je nach Kontext, Saison oder aktuellen Trends variieren die Empfehlungen dynamisch. Händler behalten dennoch die Möglichkeit, Vorschläge gezielt zu steuern, etwa wenn bestimmte Produkte gepusht oder Restbestände abverkauft werden sollen.

Einsatzmöglichkeiten im B2C-Kontext

Fashion ist der naheliegende Anwendungsfall, doch CTL funktioniert auch in anderen Segmenten.

• Im Mode- und Lifestyle-Umfeld entstehen komplette Outfits für verschiedene Anlässe.
• Im Sportbereich kann ein Laufschuh beispielsweise um passende Bekleidung oder Zubehör ergänzt werden.
• Im Beauty-Sektor ergeben sich harmonische Produktsets aus Make-up-Artikeln.
• Im Home-&-Living-Bereich lassen sich Möbel mit abgestimmten Textilien und Deko-Elementen verbinden.

Nutzen und Mehrwert für Händler:innen und Konsument:innen

Der Einsatz von KI führt zu einer deutlichen Entlastung der Teams, weil zeitintensive Pflegeprozesse entfallen. Gleichzeitig steigen die Werte der Warenkörbe, da stimmige Produktkombinationen häufiger gekauft werden. Die individuelle Beratung stärkt zudem Markenvertrauen und Sichtbarkeit weniger prominenter Artikel, die über CTL präsenter ausgespielt werden können. Eine weitere positive Wirkung liegt in der niedrigeren Retourenquote: Wenn Produkte gut aufeinander abgestimmt sind, sinkt die Gefahr von Fehlentscheidungen.

Auch aus Kundensicht ist der Mehrwert klar erkennbar: Sie erhalten Inspiration, Orientierung und eine angenehm schnelle Produktauswahl, weil passende Artikel ohne Suche verfügbar sind. Visuell präsentierte Looks steigern zusätzlich die Qualität der Customer Experience.

Herausforderungen bei der KI-gestützten Umsetzung

Damit die Technologie zuverlässig funktioniert, sind hochwertige Daten entscheidend. Produktstammdaten, Texte und vor allem Bildmaterial müssen strukturiert, konsistent und vollständig sein, da die KI ihre Empfehlungen auf dieser Basis ableitet. Ebenso wichtig ist die Qualität der Vorschläge: Nur relevante Kombinationen sorgen für Akzeptanz. Zudem sollte die Integration so gestaltet sein, dass der Kaufprozess intuitiv bleibt und die Navigation nicht unterbrochen wird.

Praxisbeispiel aus einem valantic-Projekt

Für einen Fashion-Retailer, der seine Cross-Selling-Prozesse modernisieren wollte, entwickelte valantic eine vollautomatisierte CTL-Lösung. Bis dahin pflegte das E-Commerce-Team des Händlers jede neue Kollektion manuell – ein enormer Aufwand. Die neue Lösung nutzt auf Magento-Basis eine Integration der Vektordatenbank Qdrant. Dort werden Produktbilder analysiert und auf Ähnlichkeiten geprüft. Die manuelle Zuordnung entfällt vollständig. Durch die Automatisierung wurde das Marketing deutlich entlastet und das Cross-Selling signifikant effizienter gestaltet. Diese Form der KI-gestützten Produktempfehlung ist Teil eines breiteren Lösungsportfolios, das valantic für KI-gestützten E-Commerce anbietet. Auf unserer können Sie sich einen Überblick verschaffen.

Fazit: Starkes Instrument für mehr Umsatz

Complete-the-Look in Kombination mit KI ist ein starkes Instrument für mehr Umsatz, eine bessere User Experience und effizientere interne Prozesse. Während Kunden von personalisierten, inspirierenden Produktvorschlägen profitieren, sparen Händler wertvolle Ressourcen und reduzieren gleichzeitig Retouren. CTL entwickelt sich damit zu einem wichtigen Differenzierungsmerkmal im B2C-E-Commerce – besonders in Märkten, in denen Produktvielfalt und Konkurrenzdruck zunehmen.