Technologieschub im Retourenmanagement

E-Commerce | Logistik | Nachhaltigkeit | Technik
Präventives Retourenmanagement ✓ Standards bei Produktinformationen ✓ Analyse der Retourenkosten ✓ Sortimentsoptimierung ✓Branchenspezifische Präsentationst ✓ KI für innovative Ansätze ✓
Infos zum Thema auf einen Blick:
  • Präventives Retourenmanagement reduziert Rücksendungen
  • Präzise Produktinformationen und realistische Darstellungen sind mittlerweile Standards
  • Kosten von Retouren sollten für die Sortimentsoptimierung sorgfältig analysiert werden
  • Branchenspezifische Präsentationstechniken müssen berücksichjtigt werden
  • KI bietet neue ergänzende Ansätze Retouren zu vermeiden

Retourenvermeidung heißt Erwartungsmanagement

Durch aussagekräftige Produktbeschreibungen, Pflegehinweise und eine ansprechende Artikelpräsentation lassen sich Enttäuschungen bei den Kunden vermeiden und dadurch Fehlkäufen vorzubeugen. Präventives Retourenmanagement heißt in der Regel, dem Kunden zu ermöglichen, die Erwartungen des Kunden mit dem tatsächlich Produkt in Einklang zu bringen

„Das optimale Retourenmanagement vermeidet die Rücksendung bereits bevor sie erfolgt.“
Marcel Rösel, Projektleiter handel.digital

Standards einer Produktseite

  • Gibt es aussagekräftige Texte zur Beschreibung der Artikel?
  • Sind die verwendeten Materialien und ihre Anteile im Produkt aufgelistet?
  • Wird bei Online-Käufen eine Garantie angeboten?
  • Sind die Rückgabebedingungen klar und verständlich angegeben?
  • Werden Pflegehinweise zur Verfügung gestellt?
  • Werden Bilder und Videos vom Produkteingebunden?
  • Gibt es Checklisten mit den fünf wichtigsten Merkmalen?
  • Wird das Produkt im Einsatz gezeigt?
  • Zeigen Detailbilder die Produktmerkmale, Stärken wie Schwächen?
  • Gibt es Testurteile oder Rezensionen?

In manchen Fällen reichen diese Standards nicht, um die Retourenquote ausreichend zu reduzieren. Daher sollten weitere Optionen geprüft werden.

Ist ein einfacher Rückgabeprozess sinnvoll?

Ob die Beilage eines Retourenscheins angebracht ist, muss anhand der eigenen Ziele und der Kundenbindung sowie der betriebswirtschaftlichen Perspektive abgewogen werden. Wenn ein Kunde voraussichtlich nur einmalig kauft, sollte eine Retoure nicht proaktiv unterstützt werden. Alternativartikel können als Tauschoption angeboten werden, um wenigstens den Umsatz mitzunehmen. 

Bei Artikeln, bei denen bereits eine einzelne Rücksendung den Gewinn erheblich schmälert, sollte überlegt werden, ob diese überhaupt im Onlineshop angeboten werden sollten. Die Regel sollte sein, nur jene Artikel zu verkaufen, die auch unter Berücksichtigung des Retourenverhaltens im jeweiligen Vertriebskanal profitabel bleiben. 

Eine durchschnittliche Retoure verursacht Kosten von etwa 7 Euro laut ibi Research, wobei diese je nach Artikel stark variieren können. Es ist entscheidend, die Kosten einer Retoure genau zu erfassen, um das Retourenaufkommen aktiv steuern zu können.

1x1 Erfassung der Retourenkosten

Versandkosten + Wertverlust + Kundensupport + Handlingkosten = Gesamte Retourenkosten

Datenanalyse: Gründe für Retouren

Die Gründe für Retouren sollten kanalübergreifend erfasst werden, um Muster und Trends zu identifizieren, die auf Problematiken mit Produkten, dem Bestellprozess oder anderen Faktorenhinweisen könnten.Der Klassiker sind Fragebögen, die beim Umtausch vom Kunden ausgefüllt werden müssen. Weiter sollten bei auffälligen Produkten Qualitätskontrollen oder gezielte Nachfragen durchgeführt werden.

Artikeldarstellung in den verschiedenen Branchen

In jeder Produktkategorie gibt es bewährte Praktiken für die Darstellung und Beschreibung von Artikeln:

  • Bei Modeartikeln ist es üblich, diese an Modellen zu präsentieren und Angaben zu deren Körpermaßen zu machen.
  • Im Möbelbereich sind Augmented-Reality-Lösungen weit verbreitet.
  • Die Einsatzmöglichkeiten von Sportgeräten werden oft durch Videos verdeutlicht.
  • Bei Musikinstrumenten werden Klangbeispiele zur Verfügung gestellt.
  • Bei Elektrogeräten erfolgt häufig ein Vergleich wesentlicher Merkmale mit ähnlichen Produkten.

Künstliche Intelligenz im Retourenmanagement

Augmented Reality

AugmentedReality (AR) kann die Kundenerwartungen noch stärker an die tatsächliche Nutzungserfahrung heranführen. Insbesondere in der Möbelbranche wurden hiermit bereits positive Erfahrungen gemacht, und auch im hochretourenanfälligen Modebereich kann AR helfen, Retouren zu vermeiden. 

Bei teuren Artikeln, lohnt sich ein vorgeschalter Kundenservice, eine Videoberatung oder das Einladen in die Filiale.

Qualitätsprüfung vor dem Versand

Amazon hat begonnen, KI zur Identifikation beschädigter Artikel vor dem Versand einzusetzen, um so unvermeidbare Rücksendungen zu reduzieren. Die KI-gestützte Lösung wird mit Fotos von unbeschädigten Artikeln trainiert, um beschädigte zu erkennen. Die Technologie wird in eine Kontrollstation integriert, durch die die Waren ohnehin laufen, um zu überprüfen, ob die korrekten Artikel für eine Bestellung gepackt wurden. Wird ein Artikel als beschädigt identifiziert, wird er zur Überprüfung an einen Mitarbeiter weitergeleitet.Solche Technologien werden immer schneller für den breiten Markt verfügbar und sollten in den nächsten Jahren stärkere Verbreitung finden.

Schwerpunkt: Mode

Der Modemarkt profitiert von interaktiven Größentabellen, welche den größten Rücksendegrund in diesem Segment adressieren. Kunden könnten beispielsweise durch Eingabe der Marke und Größe eines gut sitzenden Kleidungsstücks eine direkte Empfehlung für die Größe eines neuen Artikels erhalten. Dies reduziert die Wahrscheinlichkeit von Fehlkäufen erheblich. Entsprechende Tools sind in den meisten SaaS-Shopsystemen als Plugin vorhanden oder können über das Product Information Management (PIM), das Warenwirtschaftssystem oder das Content-Management-System (CMS) eingebunden werden.

Fragebogen als Produktfinder

Ein kurzer Fragebogen könnte Kunden die Möglichkeit bieten, ihre Präferenzen hinsichtlich Passform und Tragekomfort zu äußern, was zu einer individuellen Größenempfehlung führen würde. Im Modebereich könnten Fragen beispielsweise auf bevorzugte Schnitte, Materialbeschaffenheiten oder den Zweck des Kleidungsstücks abzielen.

"Try before you buy"

"Try before you buy"-Konzepte, digitale Körpervermessungstools und virtuelle Anproben, wie sie Zalando und Maison Valentino testen, könnten die Retourenquote weiter senken. Diese Technologien ermöglichen es Kunden, ihre Kleidergröße präzise zu bestimmen und Produkte virtuell zu testen, bevor sie diese kaufen. In der Vergangenheit wurden neue Technologien schnell für den breiten Markt verfügbar, sodass auch kleinere Shops in naher Zukunft ähnliche Lösungen erwarten können. Dies gilt besonders für Shops, die auf einem der großen SaaS-Shopsysteme basieren und auf eine Vielzahl von Apps und Plugins zurückgreifen können

Individuelle Produktempfehlungen

Ein herausragendes Beispiel für den Einsatz von KI ist der Algorithmus von Stitch Fix, der Kundenpräferenzen wie Stil, Körpertyp und Größe analysiert, um maßgeschneiderte Produktvorschläge zu erstellen. Diese personalisierten Empfehlungen ermöglichen es den Kunden, Produkte zu entdecken, die nicht nur ihren individuellen Vorlieben entsprechen, sondern auch zu ihrer spezifischen Kundengruppe passen. In ähnlicher Weise haben auch Branchengrößen wie Amazon und Shopify kürzlich KI-Tools eingeführt, die es Verkäufern ermöglichen, Produktbeschreibungen zu optimieren und so Konversionen zu verbessern sowie Rücksendungen zu verringern.

Hochpersonalisierte Produktbeschreibungen

Unternehmen wie Zigmund.ai oder Brainvine treiben die Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) voran, indem sie auf hyperpersonalisierte Kundenansprache setzen. Hierbei erhalten Nutzer basierend auf ihrem Verhalten auf der Webseite maßgeschneiderte Produktbeschreibungen. Diese Art der Personalisierung ermöglicht es, die Kundenerfahrung an verschiedenen Berührungspunkten individuell zu gestalten. Es ergibt sich daraus auch die Möglichkeit, bestimmten Kundengruppen, die eventuell als problematisch gelten, Produkte auf eine andere Weise zu präsentieren. Dies kann dazu beitragen, dass die Kaufentscheidung im Sinne des Online-Shops positiv beeinflusst wird.

Sammlung nutzergenerierter Inhalte aus dem Web

Nutzergenerierte Inhalte liefern Antworten auf Fragen, die Shopbetreiber möglicherweise nicht selbst adressieren könnten. Es bedarf jedoch eines erheblichen Kundenaufkommens, um den kleinen Anteil von etwa einem Prozent der sogenannten Prosumenten –Kunden, die auch Inhalte produzieren –dazu zu bewegen, Produktvideos und -beschreibungen auf der Produktseite zu veröffentlichen. Das Web-Scraping ist zwar kein neues Verfahren, doch mit der Unterstützung von zahlreichen KI-Diensten können Handelsunternehmen dieses heute wesentlich effizienter nutzen. Auf diese Weise lassen sich Inhalte aus sozialen Medien extrahieren und in die eigene Produktseite integrieren.

Fazit

Das effektive Management von Retouren im Onlinehandel ist eine zwingende Notwendigkeit, um wirtschaftliche Verluste zu minimieren und Kundenzufriedenheit zu maximieren. Ein vorausschauendes Retourenmanagement, das bereits vor dem eigentlichen Kaufprozess ansetzt, ist dabei ein Erfolgsfaktor. Durch detaillierte Produktbeschreibungen, transparente Rückgabebedingungen und den Einsatz moderner Technologien wie Augmented Reality und Künstlicher Intelligenz können Kunden besser informiert und Fehlkäufe vermieden werden. In einem hart umkämpften Marktumfeld ist ein intelligentes Retourenmanagement daher ein Kostenfaktor, und könnte ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sein.

Ihr Ansprechpartner

Marcel Rösel
Projektleiter handel.digital
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Projektträger
Projektträger: Handelsverband Hessen
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Förderer
Gefördert durch: Hessisches Ministerium für Wirtschaft, Energie, Verkehr und Wohnen
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