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Von Design, Angebot, Vertrieb und Marketing bis zum Einzelhandel: Wie KI in der Modebranche eingesetzt wird 

Von Esmee Blaazer

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Hintergrund

ZEGNA X entwickelt mit Microsoft, Pressemitteilung vom 17. März 2023 Bild: Zegna Group

„Künstliche Intelligenz (KI) kann die Modebranche schlauer machen“, sagte Matthew Drinkwater auf der Bühne des Web Summit, der Technologiekonferenz, die im November 2023 in Lissabon stattfand. Drinkwater ist Leiter der Fashion Innovation Agency am London College of Fashion und Spezialist für neue Technologien und deren Anwendung in kreativen Branchen wie der Modebranche.

„Durch den Gebrauch von KI können Modeunternehmen – also auch Fast-Fashion-Riesen – Verbraucher:innen das bieten, was sie wollen und wann sie es wollen“, so Drinkwater. Mit anderen Worten: Vorhersage und Bereitstellung von Produkten oder Dienstleistungen zum idealen Zeitpunkt.

Achtung, Modemarken und Einzelhändler:innen: Wie Sie künstliche Intelligenz nutzen können, um Ihr Unternehmen smarter und/oder effizienter zu machen

KI hat auch unzählige andere Anwendungen. Denken Sie zum Beispiel an die Unterstützung in der Skizzen- und Designphase. Oder die Verbesserung des Einkaufserlebnisses im stationären Geschäft durch Erfahrung, Interaktion und (Hyper-)Personalisierung.

In diesem Hintergrundartikel hebt FashionUnited eine Reihe von Beispielen hervor.

Glossar:
  • Künstliche Intelligenz (KI): Dies bezieht sich auf Computersysteme, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist, wie zum Beispiel die Datenanalyse und das Erstellen von Empfehlungen. KI-Systeme lernen und funktionieren auf der Grundlage der Daten, die sie erhalten.
  • Generative KI: Eine Technologie, die in der Lage ist, Bilder, Text und Audio auf der Grundlage von Anweisungen/Befehlen - so genannten „Prompts“ - von Menschen zu produzieren. Sie kann also kreative, neue Inhalte erzeugen. Sie kann zum Beispiel eine neue Geschichte schreiben, einen neuen Song kreieren, ein einzigartiges Kunstwerk oder ein Kleidungsstück entwerfen.
  • Prädiktive KI: Diese Form der KI sagt künftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten voraus, zum Beispiel bei der Wetter- oder Absatzvorhersage. Sie können prädiktive KI auch nutzen, um Dinge zu verbessern, etwa die Risikobewertung oder die Optimierung von Produktionsprozessen.

1. Nachfrage der Verbraucher:innen vorhersagen

KI-Trendprognose

Die künstliche Intelligenz ist gut geeignet, um die Vorlieben von Verbraucher:innen zu erfassen und Trendprognosen für die Modebranche zu erstellen. Durch den Einsatz von KI und Datenanalyse können Muster, Trends und aufkommende Styles erkannt werden.

Heuritech, ein KI-Unternehmen für Modetrendprognosen aus Paris, scannt Millionen von Bildern in den sozialen Medien, um Erkenntnisse zu gewinnen. Die KI von Heuritech kann bei der Erkennung von Trends mehr als 2.000 verschiedene „Modedetails“ wie Texturen, Drucke und Muster sowie 500 verschiedene Farben unterscheiden. Bekannte Marken wie Louis Vuitton, Dior, Adidas, New Balance, Prada, Decathlon und Chalhoub arbeiten mit dem Unternehmen zusammen.

Ein Vertreter von Heuritech teilte FashionUnited schriftlich mit, dass das Unternehmen gerade eine große Aktualisierung seiner Vorhersagefähigkeiten durchgeführt habe. „Dank zwei Jahren harter Arbeit können wir jetzt Trends bis zu 24 Monate im Voraus vorhersagen (vorher waren es bis zu 12 Monate im Voraus, Anm. d. Red.)“.

Heuritech Trendvorhersage - der Leoparden-Trend in den nächsten 24 Monaten. Bild: Eigentum von Heuritech
Heuritech Trend Radar Bild: Eigentum von Heuritech

KI im Einzelhandel

Auch Retail-Intelligence-Plattformen nutzen KI. Trendalytics (mit Kundschaft wie Free People, StitchFix, Macy's und Saks Fifth Avenue) beispielsweise nutzt Google Trends, Social Media und E-Commerce-Marktdaten, um vorherzusagen, welche Trends entstehen oder gehen, so das Unternehmen auf seiner Website.  Edited (mit Kundschaft wie Puma, Bonprix, J.Crew und PVH) hilft Einzelhändler:innen, durch KI-gesteuerte Automatisierung und Einblicke in den Bereich der Markt- und Geschäftsinformationen bessere Ergebnisse zu erzielen.

KI für den Einkauf

WGSN hat Anfang dieses Monats eine fortschrittliche KI-gestützte Plattform speziell für Einkäufer:innen eingeführt. Das Ziel ist es, diese in den verschiedenen Phasen des Einkaufprozesses zu unterstützen: Vorplanung, Entwicklung und in der Saison, schrieb die bekannte Trendagentur in einer Pressemitteilung.

Monisha Klar, Leiterin des Modebereichs bei WGSN, erläuterte: „Bislang haben sich Einkäufer:innen stark auf ihre eigenen internen Daten verlassen. Da man aber keine Daten über Artikel hat, die man nicht verkauft hat, treffen manche Einkäufer:innen Entscheidungen aus dem Bauch heraus, die erfolgreich oder nicht erfolgreich sein können. Ich denke, WGSN ist in der idealen Position, um Einkäufer:innen das Vertrauen und die Sicherheit zu geben, die sie brauchen, um Trends auf Grundlage quantitativer Daten zu unterstützen (...)“. 

WGSN zufolge könnte durch die Umstellung auf ein nachfrage- und datengesteuertes Planungs- und Beschaffungsmodell die Überproduktion um 5 bis 15 Prozent gesenkt und die Verschwendung in diesem Bereich verringert werden.

WGSN Fashion Buying Platform Bild: WGSN (Ganz unten in diesem Artikel finden Sie ein Bild der WGSN Fashion Buying Platform in voller Größe, Anm. d. Red.)

2. Bestandsmanagement und Vertriebsoptimierung mit Hilfe von KI

Künstliche Intelligenz kann auch dazu beitragen, den Warenbestand zu optimieren, also die richtigen Modeartikel zur richtigen Zeit an den richtigen Ort zu bringen. So kann Überschuss oder so genannte Restbestände (nicht verkaufte Waren, die in der Regel vernichtet werden) reduziert und das Risiko ausverkaufter Produkte minimiert werden.

Das in Amsterdam ansässige Technologieunternehmen Wair ist auf prädiktive KI-Prognosen zur Optimierung von Lagerbeständen und Verkauf spezialisiert, die zum Beispiel vom in Deutschland und den Niederlanden aktiven Bekleidungshändler Shoeby genutzt werden. Mit gutem Erfolg, wie Anfang des Jahres in einer Folge über KI in der Fertigung von Business Wise hervorgehoben wurde. „Der Abverkauf wurde verbessert und die Restbestände wurden reduziert“, bestätigte Shoeby-Betriebsleiter Adrie Kappen gegenüber Business Wise-KI-Experte Job van den Berg. „An allen Fronten, Kosten, Rendite (Profitabilität, Anm. d. Red.) und Nachhaltigkeit, hat es uns viel gebracht.“

Die niederländischen Herrenmodeketten Van Dal Mannenmode und Only for Men (OFM) sowie Sporthändler Daka sind ebenfalls Kunden von Wair.

Wair. Bild: Eigentum von Wair

3. KI im Modedesign und in der Produktentwicklungsphase

Künstliche Intelligenz bietet viele Möglichkeiten für Design und Produktentwicklung.

KI auf dem Laufsteg

Das New Yorker Label Collina Strada und der britische Modedesigner Christopher Kane zum Beispiel haben bereits KI-generierte Drucke auf dem Laufsteg präsentiert. Die ukrainische Modemarke Kseniaschnaider zeigte im letzten Jahr auf der Londoner Modewoche KI-gefertigte Denim-Silhouetten.

Am 17. Juli fand im Victoria & Albert Museum in London die Veranstaltung „Culture x AI“ statt, bei der fünf Modedesigner:innen aus Hongkong Kleidung präsentierten, die mit dem KI-Modedesign-Tool „AiDa“ hergestellt wurde.

KI-generierte Mode von Derek Chan, Wilson Choi, Tak Lee, Sophia XinLi und Aries Sin wurde im V&A Museum im Juli 2024 gezeigt. Dieser Look ist ein Entwurf von Sophie XinLi. Bild: Culture x AI 2024-2025: Culture and Future Mode
KI-generierte Mode von Derek Chan, Wilson Choi, Tak Lee, Sophia XinLi und Aries Sin wurde im V&A Museum im Juli 2024 gezeigt. Dieser Look ist ein Entwurf von Aries Sin. Bild: Culture x AI 2024-2025: Culture and Future Mode

KI-Tools wie AiDa und Refabric für Modedesigner:innen

AiDa ist ein KI-basierter Design-Assistent, der von AiDLab entwickelt wurde. AiDLab steht für Laboratory for Artificial Intelligence in Design und ist eine Zusammenarbeit zwischen der Polytechnischen Universität Hongkong und dem britischen Royal College of Art. Das Tool wurde auf der Fashion X AI Show 2022 vorgestellt und Designer:innen in Europa und im asiatisch-pazifischen Raum zur Verfügung gestellt. AiDa befindet sich derzeit in der Version 3.0.

Das Programm unterstützt Designer:innen durch die Erstellung visueller Entwürfe auf der Grundlage von Moodboards und Skizzen, wodurch der Designprozess um 60 bis 70 Prozent beschleunigt werden kann. Das System ist in der Lage, originelle Designkollektionen mittels von Designer:innen hochgeladener Bilder, wie zum Beispiel Moodboards, zu erstellen. Zudem kann AiDA 2.300 verschiedene Farben unterscheiden.

Ein weiteres KI-gestütztes Designtool, das speziell für die Modebranche entwickelt wurde, ist Refabric. Das Unternehmen wurde von Seda Domaniç, der ehemaligen Chefredakteurin der türkischen Vogue, gegründet und wurde für das LVMH-Beschleunigungsprogramm „La Maison des Startups“ ausgewählt.

„Refabric kann Ideen in originelle Designs verwandeln, indem es Eingabeaufforderungen, inspirierende Bilder, Skizzen und Muster verwendet, die innerhalb von Minuten Variationen von Designs auf verschiedenen Hintergründen und Modellen präsentieren“, so das Unternehmen in einer Pressemitteilung. Refabric arbeitet bereits mit den Modemarken Aquazzura, Trendyol und DeFacto sowie mit der Designschule Istituto Marangoni Miami zusammen, wie ein Sprecher schriftlich mitteilte.

Refabric nutzt KI auch für die 3D-Modellierung, um digitale Prototypen von Designs zu erstellen. Dies hilft, physische Muster und Produktionsabfälle zu reduzieren, und trägt so zu Effizienz und Nachhaltigkeit bei.

Foto der AI Fashion Design-Plattform Refabric. Bild: Eigentum von Refabric

KI als kreativer Stimulus

Künstliche Intelligenz sollte in erster Linie als interaktive „Mitgestaltung“ und nicht als Ersatz gesehen werden, wie Mode-Innovator und Schöpfer von AiDa Calvin Wong erklärt. Dies ist auch die Vision von Matthew Drinkwater vom London College of Fashion. Er sprach darüber, wie KI in einem MIT-Projekt 2019 eingesetzt wurde, um Kleidung auf der Grundlage von 40.000 Bildern zu entwerfen. „Anstatt KI als Ersatz zu sehen, nutzten Designer:innen sie als Inspirationsquelle, die ihre kreativen Prozesse bereicherte. Viele von ihnen nutzen auch heute noch KI, um sich an ihren Laptops inspirieren zu lassen“, so Drinkwater.

4. Einzelhandelserlebnisse verbessern

„Leider sehen die Einkaufsstraßen überall auf der Welt gleich aus“, erklärte Drinkwater auf dem Web Summit. „Im Einzelhandel geht es darum, ein Gefühl des Entdeckens zu schaffen - sich in ein Produkt zu verlieben, zum Beispiel in einen Pullover, und eine emotionale Verbindung aufzubauen.“ Laut Drinkwater ist KI ist ein „mächtiges Werkzeug“, um Geschäfte in Räume zu verwandeln, in denen das Erlebnis im Mittelpunkt steht und nicht nur das Produkt. „Meine Vision ist, dass Geschäfte in der Zukunft vielleicht nicht einmal mehr physische Produkte haben. „Es geht darum, ein umfassendes Erlebnis zu bieten“, so Drinkwater auf der Technologiekonferenz.

Lesen Sie auch: Stores ohne Produkte, ist das die Zukunft des Handels?

Der Einzelhandelsexperte Tim Nash, Leiter von IPOS Ignite und Kurator von Shop Drop Daily, glaubt ebenfalls, dass KI den physischen Einzelhandel in personalisierte, interaktive Erlebnisse verwandeln kann. „Stellen Sie sich vor, Sie betreten ein Geschäft, in dem sich das Layout in Echtzeit an Ihre Vorlieben anpasst, mit maßgeschneiderten Empfehlungen“, sagte er gegenüber FashionUnited. „Durch die Integration von KI mit dem greifbaren, sinnlichen Erlebnis des Einkaufens könnten Marken eine Umgebung schaffen, die sich fast magisch anfühlt und in der jeder Besuch so scheint, als sei er speziell für Sie konzipiert worden.“ Das habe das Potenzial, die Kund:innenbindung und -loyalität völlig zu verändern, so Nash.

Ein praktisches Beispiel ist die italienische Luxus-Herrenbekleidungsmarke Zegna, die KI und Daten anhand von Zegna X nutzt, um ein personalisiertes Einkaufserlebnis zu bieten (siehe Titelfoto des Artikels). Stilberater:innen stehen Kund:innen mit Rat und Tat zur Seite, die sich verschiedene Kleidungskombinationen in einem 360-Grad-Konfigurator ansehen können. Dieser kann mehr als 49 Milliarden Outfits zusammenstellen.

Personalisierung und On-Demand-Produktion 

Die künstliche Intelligenz kann auch auf andere Weise für die Personalisierung genutzt werden. Nehmen wir zum Beispiel die Produktpersonalisierung. Balmain hat vor kurzem in Zusammenarbeit mit Space Runners und dem Künstler Ant Kai seine Unicorn-Sneaker mithilfe von KI personalisiert und bietet seiner Kundschaft damit einzigartige Individualisierungsmöglichkeiten.

Eine weitere Möglichkeit ist der Einsatz der künstlichen Intelligenz für die On-Demand-Produktion. Das bedeutet, dass Kleidungsstücke erst nach einer Bestellung produziert werden statt wie üblich, wenn Modeartikel eine Fabrik in großen Mengen verlassen, schon bevor bekannt ist, wie groß die Nachfrage der Verbraucher:innen sein wird. Desigual hat kürzlich eine On-Demand-Kollektion auf den Markt gebracht. Die spanische Modemarke hat auch KI-Technologie eingesetzt, um den Produktionsprozess zu optimieren, indem sie genau berechnete, wie viel Material benötigt wird; und die Produktion startet erst, sobald die Nachfrage da ist. Dadurch wird die Materialverschwendung reduziert und somit ein weiterer Beitrag zur Nachhaltigkeit geleistet.

Theoretisch hat die künstliche Intelligenz sogar das Potenzial, ein großes Problem der Modeindustrie, nämlich die Überproduktion, zu verringern oder gar zu stoppen.

Balmain x Space Runners, Unicorn-Sneakers von Ant Kai. Bild: Space Runners.
Desigual nutzte künstliche Intelligenz, um eine On-Demand-Kollektion zu entwerfen. Bild: Desigual

5. KI für E-Commerce

Es gibt unzählige Anwendungen von KI für Onlineshops. Durch die Analyse des Kaufverhaltens, der Vorlieben und der Suchanfragen der Kundschaft kann KI zum Beispiel Produkte vorschlagen, die für die einzelnen Nutzer:innen am relevantesten sind. Viele Onlinestores, von Asos bis Amazon, nutzen dies, um die Zufriedenheit ihrer Kund:innen und den Umsatz zu steigern.

KI kann auch für die virtuelle Anprobe genutzt werden, wie sie zum Beispiel von Google bereits angeboten wird, und Tools wie YourFit, Artisse oder Vue AI sie ermöglichen.

KI kann Kund:innen auch dabei helfen, die richtige Größe oder Passform zu finden. Die französischen Modemarken Vanessa Bruno, Sandro, Maje und Ba&sh arbeiten mit dem KI-gesteuerten „Sizing Tool“ Fringuant, Balmain mit Bods, Bershka mit 3DLook und Marc Cain mit Sizekick.

Diese KI-Lösungen können dazu beitragen, das Erlebnis der Kundschaft zu verbessern, die Konversion zu erhöhen – also den Prozentsatz der Kund:innen, die auch tatsächlich einen Kauf tätigen – und Retouren zu reduzieren.

Fringuant, das Tool zur Größenerhebung. Bild: Fringuant
Fringuant, das Tool zur Größenerhebung. Bild: Fringuant
Bild: 3DLook x Bershka

KI kann auch eingesetzt werden, um die Präsentation von Produkten inklusiver und für ein breiteres Publikum attraktiver zu gestalten. Das niederländische Start-up-Unternehmen Lalaland beispielsweise hat sich darauf spezialisiert, virtuelle Modelle mit unterschiedlichen Körperformen und Hauttönen zu erstellen. Levi's hat damit experimentiert, aber auch Kritik geerntet.

Denn der Einsatz von KI zur Generierung vielfältiger Modelle wurde als verpasste Gelegenheit gesehen, Menschen/Models mit unterschiedlichem Hintergrund und unterschiedlichen Körperformen einzustellen.

Ein KI-generiertes Model. Bild via Levi Strauss & Co aus dem FashionUnited-Archiv (März 2023)

KI kann auch zur Erstellung von Inhalten für den elektronischen Handel verwendet werden. Das Unternehmen Wair (das bereits im Zusammenhang mit Inventar und Vertrieb erwähnt wurde, Anm. d. Red.) hat ein KI-Tool für die Erstellung von E-Commerce-Inhalten entwickelt. Sie können einfach Fotos von neuen Produkten hochladen, woraufhin KI die Bilder scannt, detaillierte Tags und Metadaten hinzufügt und auf dieser Grundlage automatisch Produkttitel und -beschreibungen erstellt. „Die Schuhmarke Steve Madden, der große niederländische Einzelhändler Roetgerink und die Bekleidungskette Shoeby nutzen unser Tool“, so ein Sprecher von Wair.

Das KI-Tool für Produktbeschreibungen E-commerce Content Creation von Wair Bild: Eigentum von Wair

6. Marketing

Künstliche Intelligenz wird auch zunehmend im Marketing eingesetzt.

Werbekampagnen

Luxusmarken wie Etro und Misela haben generative KI für Werbekampagnen eingesetzt, das heißt für Werbespots, bei denen keine echten Models oder Fotoshootings verwendet wurden. Vor kurzem hat auch die Modekette Mango ein KI-Gesicht für ihre neue Teenie-Linie Mango Teen eingeführt. Das kann eine Menge Kosten und Arbeit einsparen, die bei herkömmlichen Fotoshootings anfallen, aber es gibt natürlich auch ethische Fragen.

Soziale Medien

KI-Tools spielen eine immer wichtigere Rolle bei der automatischen Erstellung und Kuratierung von Inhalten für die sozialen Medien. Mit KI-gestützten Tools zur Text- und Bilderzeugung können Marken schnell Posts, Videos, Bilder und sogar ganze Kampagnen erstellen, die sich nahtlos an ihre Marken- und Unternehmensziele anpassen. Das spart nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern stellt auch sicher, dass die Inhalte mit der Markenbotschaft übereinstimmen.

Kürzlich hat das Start-up Pre auf der „International Conference on Social Media and Society“ das Tool „Pre Social“ vorgestellt. Dieses Tool kann mit 80-prozentiger Genauigkeit vorhersagen, wie viele Likes ein Beitrag in den sozialen Medien erhalten wird, wie Vogue Business in einem kürzlich erschienenen Artikel hervorhob. So können Marken und Autor:innen von Inhalten ihre Beiträge optimieren, indem sie im Voraus bestimmen, welche Inhalte wahrscheinlich die meiste Resonanz erzeugen werden, und so ihre Leistung optimieren.

ADV KI-Kampagne für SS24. Bild: Etro x Silvia Badalotti
KI-generierte Kampagne von Mango Teen. Bild: Mango

Fazit

Neue Technologien verändern die Zukunft der Mode

Drinkwater wurde auf der Bühne des Web Summit gefragt, wo KI in drei bis fünf Jahren stehen werde. Seine Antwort machte deutlich, wie schnell die Entwicklung voranschreitet: „Es ist schwer, weiter als ein paar Monate vorauszuschauen“, sagte er im November 2023. „Vor drei bis fünf Wochen hätte ich nicht vorhersagen können, wo wir heute stehen.“

„Was ich weiß, ist, dass die künstliche Intellgenz einen erheblichen Einfluss auf die Modebranche haben wird und dass wir uns an einem Wendepunkt befinden“, so Drinkwater weiter. „Mein Rat: Experimentieren Sie mit KI, testen und lernen Sie! Machen Sie mit beim KI-Trend.“

  

    
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    WGSN Fashion Buying Platform Gesamtbild. Bild: WGSN (Quelle: „WGSN to Launch Fashion Buying Platform“, August 2024)

    Quellen:
    - Web Summit-Vortrag „How fashion brands are using GenAI“ mit Matthew Drinkwater, Leiter der Fashion Innovation Agency am London College of Fashion & Lauren Puricelli, Mitbegründerin und CEO des GenAI-gesteuerten Luxus-Techstudios Dress for Good am 14. November 2023.
    - Schriftlicher Beitrag eines Heuritech-Sprechers vom 22. August 2024.
    - WGSN-Pressemitteiling „‘WGSN to Launch Fashion Buying Platform“ vom 5. August 2024.
    - Business Wise.nl „AI at work, what AI can do in the retail sector“ von Job van den Berg, 1. April 2024.
    - Schriftlicher Beitrag eines Wair-Sprechers vom 23. August 2024.
    - AFP-Artikel „AI 'no substitute' for a fashion designer's creativity“ vom 18. September 2023.
    - Culture X AI Pressemitteilung „AI Pioneers and Fashion Visionaries Illuminate the Runway“ vom 19. Juli 2024.
    - InnovationHub Hong Kong Website, HK Technologien, und speziell die Seite  „AI-based Interactive Design Assistant for Fashion(AiDA)“, aufgerufen im August 2024.
    - Reuters-Artikel „In Hong Kong, designers try out new assistant: AI fashion maven AiDA“ vom 28. Dezember 2022.
    - Refabric-Pressemappe und schriftlicher Beitrag eines Refabric-Sprechers vom 22. August 2024.
    - Schriftlicher Beitrag des Einzelhandelsexperten Tim Nash am 21. August 2024.
    - FashionUnited-Archiv, speziell Artikel von Don-Alvin Adegeest, Rachel Douglass, Vivian Hendriksz, Regina Henkel, Danielle Wightman-Stone und Marthe Stroom (Links im Artikel).
    - Financial Times-Artikel „’Sometimes reality is not enough’: fashion brands turn to AI“ von Emily Cronin vom 13. August 2024.
    - Vogue Business-Artikel „How AI is transforming social media behind the scenes“ von Maghan McDowell vom 20. August 2024.
    - Linkedin-Seite von PRE, aufgerufen am 24. August 2024.
    - Teile des Artikeltextes wurden mit Hilfe von KI-Tools erstellt und anschließend bearbeitet.

    Mehr Hintergrundartikel:

    Dieser Artikel erschien ursprünglich auf FashionUnited.nl. Aus dem Englischen übersetzt und bearbeitet von Simone Preuss.

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