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Faslet ist ein virtueller Anprobe- und KI-Groessenempfehlungs-Widget, der von Bekleidungs- und Schuh-Online-Shops vorwiegend in Europa eingesetzt wird. Kaeufer geben Koerpergroesse, Gewicht, Alter, Koerperform und Markenpraeferenzen an, und Faslet empfiehlt die passende Groesse. Das Widget laedt JavaScript auf Produktseiten, speichert Identifier in localStorage und verarbeitet Koerperdaten auf Faslet B.V.-Servern in den Niederlanden. Da die Daten unter der DSGVO als biometrie- oder gesundheitsnah einzuordnen sein koennen, sind in der Regel ausdrueckliche Einwilligung und eine DSFA erforderlich.
Faslet ist ein niederlaendisches B2B-SaaS-Unternehmen, das ein KI-Groessenempfehlungs-Widget fuer Mode-, Schuh- und Waeschehaendler anbietet. Das Widget erscheint als Find My Size-Button auf Produktseiten. Bei Klick werden Groesse, Gewicht, Alter, optional die Koerperform (Apfel, Birne, Sanduhr) und Referenz-Markengroessen abgefragt. Faslet schlaegt dann anhand eines Machine-Learning-Modells, das auf aggregierten frueheren Bestell- und Retourendaten trainiert wurde, die passende Groesse vor.
Faslet speichert einen persistenten Identifier in localStorage (faslet_user_id) und einen Session-Cookie. Die eingegebenen Koerpermasse werden an api.faslet.net gesendet und gegen diesen Identifier gespeichert, damit der Kaeufer nichts erneut eingeben muss. Das Widget uebermittelt zusaetzlich Produktkennungen, Seiten-URL, Interaktionszeitpunkt und die abgegebene Empfehlung. Bei spaeterem Kaufabschluss kann der Shop das Bestellergebnis an Faslet zuruecksenden, um das Modell zu verfeinern.
Das Speichern der faslet_user_id in localStorage ist funktional einem Cookie nach Art. 5(3) ePrivacy gleichgestellt und erfordert daher eine vorherige Einwilligung, sofern nicht unbedingt erforderlich. Koerpermasse sind personenbezogene Daten; mehrere europaeische Aufsichtsbehoerden behandeln sie als Daten ueber physische Merkmale und empfehlen ausdrueckliche Einwilligung. Modelltraining kann auf berechtigtem Interesse beruhen, doch der Verantwortliche muss die Abwaegung durchfuehren und dokumentieren. Bei Kinderdaten gilt besondere Sorgfalt: Haendler fuer Kindermode muessen die Einwilligung der Eltern einholen und Daten Minderjaehriger nicht zum Modelltraining heranziehen.
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Die Hauptverarbeitung erfolgt auf AWS in der Region eu-west-1 (Irland), Faslet B.V. sitzt in Amsterdam. Das ist ein erheblicher Compliance-Vorteil gegenueber US-basierten Wettbewerbern, da fuer die Hauptverarbeitung kein Kapitel-V-DSGVO-Transfer anfaellt. Einige Unterauftragsverarbeiter (z.B. fuer Produktanalyse, Kundensupport) koennen US-basiert sein; ihr Einsatz ist im Faslet-DPA dokumentiert und durch SCC abgedeckt.
Das Faslet-Widget sollte erst geladen werden, nachdem der Besucher mit ihm interagiert hat (statt automatisch beim Seitenaufruf), denn diese Interaktion stellt selbst die zustimmende Handlung nach Art. 4(11) DSGVO dar. Stuft Ihr CMP Faslet als funktional oder Personalisierung ein, sollte das Skript dennoch an die jeweilige Kategorie gekoppelt sein. Beim ersten Oeffnen des Groessenfinders sollte ein kurzer Hinweis erscheinen (Faslet nutzt Ihre Angaben zur Groessenempfehlung und speichert sie lokal; mehr erfahren) mit Verweis auf die Datenschutzerklaerung.
1. Faslet-DPA unterzeichnen und Unterauftragsverarbeiter-Liste pruefen. 2. DSFA fuer Koerper- und Kinderdatenverarbeitung durchfuehren. 3. Faslet-Skript im CMP blockieren, bis der Besucher den Groessenfinder oeffnet. 4. Beim ersten Aufruf transparenten Hinweis zu erhobenen Daten und Speicherort bereitstellen. 5. Faslet B.V. in der Datenschutzerklaerung als Auftragsverarbeiter ausweisen, inklusive Datenkategorien und EU-Hosting. 6. Loeschungs-Endpunkt fuer Koerperdaten-Betroffenenanfragen einrichten, gestuetzt auf die Faslet-Rechte-API.
Websites using Faslet must obtain user consent under GDPR regulations.
DPIA considerations
Faslet verarbeitet Koerpermessungen (Groesse, Gewicht), Alter und Koerperformpraeferenzen. Auch wenn Faslet diese Daten als anonym darstellt, kann die Kombination Groesse + Gewicht + Alter + Markenpraeferenz mit einem persistenten Identifier mittelbar identifizierend werden, besonders in Verbindung mit Kundenkonto oder Bestellung. Im Rahmen des Art. 9 DSGVO ist umstritten, ob Koerpermassen besondere Kategorien personenbezogener Daten sind; konservative europaeische Aufsichtsbehoerden (CNIL, AEPD) tendieren dazu, sie als Daten ueber physische Merkmale einzustufen, die eine ausdrueckliche Einwilligung verlangen. Wesentliche DSFA-Aspekte: (1) Sensibilitaet von Koerper- und Gewichtsdaten, besonders bei Minderjaehrigen; (2) Risiko von Inferenzen ueber Gesundheitsstatus (BMI), Essstoerungen oder Schwangerschaft; (3) Verknuepfung von Faslet user_id mit der Shop-Kunden-ID; (4) Speicherung der Empfehlungen ueber Zeit ermoeglicht longitudinale Koerperdaten; (5) Weitergabe aggregierter Daten an Marken zur Produktentwicklung. Eine DSFA nach Art. 35 DSGVO wird dringend empfohlen; ausdrueckliche, granulare Einwilligung beim Widget-Aufruf ist die sicherste Rechtsgrundlage.
Sample consent text
Wir nutzen Faslet, um die beste Groesse fuer unsere Produkte zu empfehlen. Wenn Sie den Groessenfinder verwenden, verarbeitet Faslet die von Ihnen eingegebenen Daten (Groesse, Gewicht, Alter, Koerperform, Markengroessenpraeferenzen) und speichert einen persistenten Identifier auf Ihrem Geraet, um Ihre Praeferenzen zu merken. Die Daten werden auf EU-Servern verarbeitet. Sie koennen die Seite auch ohne Groessenfinder nutzen; die Einwilligung kann jederzeit widerrufen werden.
Third-party domains contacted
api.faslet.netwidget.faslet.netstatic.faslet.netcdn.faslet.netCookies placed
| Name | Type | Duration | Purpose |
|---|---|---|---|
| faslet_user_id (localStorage) | Functional / Personalization | Persistent | Persistent identifier kept in browser localStorage to retrieve previously entered body measurements and size preferences on subsequent visits. |
| faslet_session | Strictly necessary | Session | Session token used to authenticate widget API calls during a single browsing session. |
| faslet_consent | Functional | 1 year | Records the visitor's acceptance of the Faslet first-use notice to avoid re-prompting on repeat visits. |
Faslet verwendet Cookies für Nutzereinstellungen — informieren Sie Besucher mit einem Cookie-Banner.
Faslet schreibt typischerweise einen persistenten Identifier (faslet_user_id) in localStorage, um den Kaeufer ueber Besuche hinweg wiederzuerkennen, und kann einen kurzlebigen Session-Cookie setzen. Koerpermasse werden serverseitig auf api.faslet.net gegen diesen Identifier gespeichert. Auch wenn localStorage technisch keinen Cookie setzt, behandelt der EDPB es im Sinne von Art. 5(3) ePrivacy gleichwertig.
Ja. Da Faslet einen persistenten Identifier auf das Geraet schreibt und Daten verarbeitet, die als physische Merkmale gelten koennen, brauchen Sie entweder eine vorherige Einwilligung (Art. 6(1)(a) DSGVO) oder, falls Sie die Daten als besondere Kategorie einstufen, eine ausdrueckliche Einwilligung (Art. 9(2)(a)). Sicherstes Muster: das Widget per Klick lazy-loaden und vor jeder Verarbeitung einen Hinweis zeigen.
Einwilligung ist die am besten verteidigbare Rechtsgrundlage. Manche Haendler versuchen es mit berechtigtem Interesse, indem sie argumentieren, dass Groessenempfehlungen Retouren reduzieren. Das ist nur fuer Erwachsenenbekleidung im B2C-Kontext verteidigbar, erfordert eine dokumentierte Abwaegung und schliesst Kinder- und Waeschebekleidung aus, wo die Daten sensibler sind. Modelltraining auf aggregierten Daten kann sich auf berechtigtes Interesse stuetzen.
Nein. Faslet B.V. hostet den Kerndienst auf AWS eu-west-1 (Irland). Einige Unterauftragsverarbeiter (Analyse, Support) koennen US-basiert sein; in diesem Fall ist die Uebermittlung durch SCC im Faslet-DPA gedeckt. Pruefen Sie vor Vertragsschluss die aktuelle Unterauftragsverarbeiter-Liste mit Ihrem Account Manager.
Ja, insbesondere wenn Sie Waesche, Bademode, Kinder- oder Umstandsbekleidung verkaufen. Die Kombination von Koerpermassverarbeitung, persistenten Identifiern und Machine Learning erfuellt mehrere Kriterien des Art. 35(3) DSGVO. Auch ausserhalb dieser Segmente ist eine schlanke DSFA mit dokumentierter Risikoabwaegung gute Praxis.
DPA unterzeichnen, DSFA durchfuehren, Widget per Klick lazy-loaden, beim ersten Aufruf transparenten Hinweis zeigen, Rechtsgrundlage im Verzeichnis von Verarbeitungstaetigkeiten dokumentieren, explizite Aufbewahrungsfristen fuer Koerperdaten festlegen und eine In-Produkt-Loeschoption fuer gespeicherte Masse anbieten.
Andere Tools sind Fit Analytics (von Snap uebernommen, US-Hosting), True Fit (US-Hosting) und 3DLOOK (foto-basierte Vermessung mit groesseren biometrischen Implikationen). Fuer minimalen Compliance-Aufwand bleibt das EU-gehostete Faslet eine starke Wahl; fuer reichere Koerpermodellierung auf Foto-Basis ist mit einer aufwendigeren DSFA zu rechnen.
Fuegen Sie Faslet mit faslet_user_id (localStorage, persistent) in Ihre Cookie-Richtlinie ein, beschreiben Sie den Groessenfinder, listen Sie die erfassten Datenpunkte (Groesse, Gewicht, Alter, Koerperform) auf und nennen Sie den EU-Hosting-Standort. In der Datenschutzerklaerung weisen Sie Faslet B.V. als Auftragsverarbeiter aus, verlinken auf dessen Datenschutzhinweise, beschreiben die Betroffenenrechte einschliesslich Loeschung der Messhistorie und nennen die Aufbewahrungsdauer.