Profil (Kunde)
Geben Sie Beispielwerte ein. Die Demo simuliert ein ML-Modell auf Basis von Produkt-, Kunden- und Retourensignalen.
Produkt (Artikel)
Die Empfehlung berücksichtigt Schnitt, Material und Passformkategorie.
Modell-Input = Produktdaten + Profil + Verhalten/Feedback (simuliert).
Modern Fit
Baumwolle
fällt normal aus
Hemd – Modern Fit (Business)
Nahtlose Passformempfehlung direkt auf der PDP.
119,90 €
PassformkategorieModern Fit
MaterialBaumwolle
Größenlaufnormal
Retourenrisikomittel
Demo-Modus: Buttons lösen keine echten Käufe aus – sie zeigen, wie Olymp Fit U im Shop wirken würde.
Olymp Fit U Recommendation
Empfohlen: M
Basierend auf Profil, Produktdaten und Rücksende-Signalen empfehlen wir Größe M mit normaler Weite.
Confidence: 0.82
/fit/recommend • 187ms
Feedback simulieren (Lernsignal)
Wählen Sie ein Retouren-Outcome. Die Demo passt „Model Confidence“ & „Insights“ an, um den Lernzyklus zu zeigen.
Signal: Purchase/Return
In einem echten System fließt dieses Signal in MLOps/Training & verbessert die Vorhersage über Zeit (kontinuierliches Lernen).
Return-Risk (Size/Fit)
mittel
Aktuell moderate Unsicherheit: Schnitt & Präferenz sind gut ausbalanciert.
Produkt-Insight (Demo)
Schnitt stabil
Keine Auffälligkeiten: Größenlauf wirkt konsistent für ähnliche Profile.
Hinweis: Diese Demo nutzt eine transparente Heuristik, um ML-Logik zu simulieren (keine echte Personalisierung, keine Datenspeicherung).