AI Size & Fit Advisor — Vollständige Anleitung

AI Size & Fit Advisor ersetzt Ihre statische Größentabelle durch einen echten Berater: Der Kunde gibt seine Maße auf der Produktseite ein und erhält die am besten passende Größe – mit Konfidenzwert, einer Alternative und einer Aufschlüsselung Maß für Maß. Diese Anleitung behandelt Installation, Konfiguration, das Anlegen von Größentabellen und die Funktionsweise der Empfehlungs-Engine.

Installation

1. Laden Sie das Archiv dfsizefit.zip aus Ihrem DataFirefly-Konto herunter.
2. PrestaShop-Backoffice → Module → Modul hochladen → ZIP senden.
3. Das Modul erstellt seine Tabellen, registriert seine Hooks und fügt den Tab Katalog → Size & Fit Charts hinzu.

Allgemeine Konfiguration

Gehen Sie zu Module → AI Size & Fit Advisor → Konfigurieren.

KI-Schicht

Das Modul funktioniert dank seiner deterministischen Engine ohne KI. Sie können eine optionale KI-Schicht aktivieren, um die Entscheidung anhand der Morphologie zu verfeinern und eine Erklärung in der Sprache des Kunden zu erzeugen.

• KI-Schicht aktivieren: Wenn deaktiviert, wird kein externer Aufruf ausgeführt.
• Anbieter: Mistral, OpenAI oder Anthropic.
• API-Schlüssel: serverseitig gespeichert, nie im Frontend offengelegt.
• Modell: zum Beispiel mistral-small-latest, gpt-4o-mini oder claude-haiku-4-5.

Passform-Präferenz

Aktivieren Sie diese Option, um dem Kunden die Auswahl Eng / Normal / Weit anzubieten. Das Modul wendet einen Bias von ±3 % auf die Maße an, um die Größe je nach gewünschter Passform nach oben oder unten zu steuern.

Fit-Learning

Wenn aktiviert, protokolliert das Modul Profile und Empfehlungen anonymisiert in einer dedizierten Tabelle, um die Relevanz zu analysieren und Artikel zu erkennen, die klein oder groß ausfallen.

Einheit und Anzeige-Hook

• Standardeinheit: Zentimeter oder Zoll.
• Anzeige-Hook: displayProductActions (neben dem In-den-Warenkorb-Button) oder displayProductAdditionalInfo (unter den Produktinformationen).
• Button-Beschriftung: leer lassen, um die Standardübersetzung „Meine Größe finden“ zu verwenden.

Eine Größentabelle anlegen

Öffnen Sie Katalog → Size & Fit Charts → Hinzufügen.

Geltungsbereich

Jede Tabelle hat einen Geltungsbereich, der die betroffenen Produkte bestimmt:

• Global: gilt für alle Produkte (Referenz auf 0 belassen).
• Kategorie: Kategorie-ID eingeben.
• Produkt: Produkt-ID eingeben.

Die Auflösung erfolgt kaskadierend: Das Modul sucht zuerst eine Tabelle auf Produktebene, dann in dessen Kategorien, dann die globale Tabelle. Der erste Treffer wird verwendet.

Der Raster-Editor

Der visuelle Editor funktioniert wie eine Tabelle: eine Zeile pro Größe, eine Spalte pro Maß.

• Fügen Sie über den Selektor eine Maß-Spalte hinzu (Brust, Taille, Hüfte, Schrittlänge, Fußlänge usw.), dann die Schaltfläche „Spalte hinzufügen“.
• Fügen Sie mit „Größe hinzufügen“ eine Größen-Zeile hinzu und benennen Sie sie (S, M, L, 38, 40…).
• Geben Sie für jede Zelle einen Minimal-/Maximalbereich in der konfigurierten Einheit ein.
• Wählen Sie das Geschlecht (Damen, Herren, Unisex, Kinder) und aktivieren Sie die Tabelle.

Wie die Empfehlung funktioniert

Die Empfehlung läuft in mehreren Schritten ab:

1. Deterministisches Matching: Die Engine bewertet jede Größe, indem sie die Maße des Kunden mit den Bereichen der Tabelle vergleicht (Abstand zur Mitte jedes Bereichs, Strafe bei Überschreitung), und wendet dann den Passform-Bias an.
2. KI-Verfeinerung (optional): Ist die KI-Schicht aktiv, bestätigt oder korrigiert der Anbieter die Größe unter Berücksichtigung der Morphologie (Körpergröße, Gewicht) und verfasst eine kurze Erklärung.
3. Rückfall: Schlägt die KI fehl, wird das deterministische Ergebnis beibehalten.

Der Kunde erhält die empfohlene Größe, einen Konfidenzwert, eine Alternativgröße und die Aufschlüsselung pro Maß (im Bereich, eng oder weit).

Anzeige im Frontend

Auf der Produktseite öffnet eine Schaltfläche „Meine Größe finden“ ein Modal. Der Kunde gibt seine Maße ein, optional Körpergröße, Gewicht und Passform-Präferenz, und bestätigt. Das Ergebnis wird im selben Fenster mit einer Konfidenzleiste und der Aufschlüsselung pro Maß angezeigt.

Fit-Learning und Retouren-Analyse

Jede Empfehlung kann mit ihrem anonymisierten Profil, der verwendeten Engine und dem Konfidenzwert protokolliert werden. Der Retourenstatus (behalten, zu klein zurückgesendet, zu groß zurückgesendet) hilft mit der Zeit, problematische Schnitte zu erkennen und Ihre Tabellen anzupassen.

Kompatibilität und technische Hinweise

• PrestaShop 8.x und 9.x, Multistore und mehrsprachig.
• Legacy-Admin-Controller (kein Symfony-Controller) für die PS8/PS9-Kompatibilität.
• Front-AJAX-Endpunkt über den Modul-Link; JSON wird von einer dedizierten Methode gerendert.
• Kundendaten werden in Ihrem Shop gespeichert; nur der für die Berechnung nötige Teil wird an den gewählten KI-Anbieter gesendet.

FAQ und Fehlerbehebung

Die Schaltfläche erscheint nicht auf der Produktseite. Prüfen Sie, ob eine aktive Tabelle auf das Produkt zutrifft (Produkt-, Kategorie- oder globaler Geltungsbereich) und ob der gewählte Anzeige-Hook in Ihrem Theme eingebunden ist.

Die Empfehlung meldet fehlende Daten. Der Kunde hat kein Maß eingegeben, das den Tabellenspalten entspricht. Fügen Sie gängige Spalten hinzu (Brust, Taille, Hüfte) oder fordern Sie den Kunden auf, mehr Felder auszufüllen.

Die KI liefert nichts zurück. Prüfen Sie den API-Schlüssel und den Modellnamen. Das Modul greift ohnehin auf die deterministische Engine zurück; keine Empfehlung geht verloren.