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Fakt ist: Jede sechste Onlinebestellung geht zurück – und ein Teil davon landet im Müll. Mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Data Science lassen sich clevere Modelle entwickeln, um Retouren zu minimieren. Das eröffnet zudem weitere Vorteile.

Die Bundesregierung will HändlerInnen gesetzlich dazu verpflichten, entsprechende Waren, so weit wie möglich, erneut zu verkaufen oder wiederverwertbar zu machen. Damit soll verhindert werden, dass eigentlich noch hochwertige Artikel vernichtet werden, dies ist insbesondere im Onlinehandel üblich, um Platz in den Regalen zu schaffen oder weil zurückgesendete Artikel wegzuwerfen günstiger ist als sie erneut zu verkaufen.

Dieses Gesetz wird viele Online- und Versandhändler vor massive Probleme stellen. Grund genug, sich ein paar Gedanken zu dieser Thematik und deren Lösung zu machen.

Sobald das Versandunternehmen Retouren erhält, muss es sich folgende Fragen stellen:

  • Wie viele Retouren sind insgesamt pro Zeiteinheit und Periode zu erwarten?
  • Welcher Art werden diese Retouren sein, d.h. was ist der Grund für den Rückversand und um welche Produkte geht es hauptsächlich?
  • Wie hoch wird der Aufbereitungsaufwand sein?
  • Welche Art von Bestellung bedingt welche Retouren (Art, Zustand, Menge)?
  • Gibt es Kundenprofile, die besonders wenig, oder auch besonders viele Retouren ver­ursachen?
  • Bei welchem Kundentyp habe ich mit welcher Art von Retoure und welcher Häufigkeit zu rechnen?
  • Wie viele interne Ressourcen und Mitarbeiter muss ich wann und wie einsetzen, um diese Retouren aufzuarbeiten?

Kundenprofile auf Basis von Analysen und Modellen

Ein wesentlicher Baustein zur Lösung dieser Anforderungen sind Data-Science- und KI-Verfahren, die mit mathematisch-statistischen Methoden geeignete Vorhersagemodelle entwickeln. Aber auf was stützen sich nun die Analyse und Modellerstellung in der Praxis?

Vor allem auf historische Daten wie dem Bestellverhalten, historischen Kundentransaktionen, der Bestellhistorie und manchmal auch elektronischem Schriftverkehr (E-Mails oder soziale Medien). All diese Informationen werden mit einem geeigneten Algorithmus oder Verfahren des maschinellen Lernens zu einem oder mehreren Modellen verrechnet.

Konkret gibt eine derartige Modellierung folgende Einblicke:

  • zeit- und saisonabhängige Vorhersagen zu den Mengengerüsten der zurückgesendeten Artikel
  • tages- und wochenaktuelle Prognosen zu den benötigten Personalbedarfen
  • typische Profile von Rücksendern
  • Produkte und Produktkombinationen, welche besonders häufig zurückgesendet werden
  • Aufwandsabschätzungen, die für die Aufbereitung und Wiederverwertung nötig sind
  • kundenspezifische Affinitätsprofile
  • gezieltes Kampagnenmanagement betreiben und
  • Vorhersagen zur Kaufwahrscheinlichkeit bestimmter Produkte.

Mit diesen Informationen können anschließend geeignete Maßnahmen ergriffen und Strategien entwickelt werden, um Retouren zu vermeiden.

Das könnten im Einzelnen zum Beispiel detaillierte Produktbeschreibungen sein, die vom KI-Modell gesteuert werden oder maßgeschneiderte, profilspezifische Beratung im Kundencenter. Eine weitere Möglichkeit wäre bereits im Vorfeld, also bevor die Bestellung eingeht, Änderungen im Bezahlsystem bzw. den Bezahlmöglichkeiten vorzunehmen. Oder es werden Maßnahmen ergriffen, die „ungehemmtes“ Bestellverhalten regulieren.

Für HändlerInnen ergeben sich folgende Vorteile:

  • Zeit- und Kostenersparnis in zahlreichen Geschäftsbereichen
  • effizienter Personaleinsatz, bessere Planungsgrundlagen
  • erhöhte Kundenzufriedenheit und Kundenloyalität wegen besserer Fallabwicklung
  • oft höhere Wertschöpfung und erhöhte Verkaufspotenziale aufgrund besserer und personalisierter Kundenansprache.

 

von Dr. Christian Trippner


Nach sechs Jahren im Beruf ging Meike Fehr 2008 in Elternzeit und wagte den Schritt in die Selbstständigkeit mit einem eigenen Online-Shop. „Ich kann nicht sicher sagen, ob ich ohne diese Auszeit im Elternjahr den Mut gehabt hätte, aus einem relativ sicheren Job in eine scheinbar erstmal unsichere Selbstständigkeit zu gehen. Insgesamt wurde ich durch die Auszeit freier in meinen Gedanken und fragte mich irgendwann selbst: Was soll schon passieren?“, erzählt die Mutter und Unternehmerin.

2009 war es dann soweit und der eBay Shop stilraumberlin wurde gegründet. Hier verkauft Meike Fehr zusammen mit ihrem Mann skandinavische Vintage-Möbel und Wohnaccessoires, die sie zuvor aufbereiten. „Wir hatten schon immer eine Vorliebe für gutes Design und schöne Dinge und finden ein gemütliches Zuhause wichtig für unser Wohlbefinden. Wir lieben die Kombination aus guter Funktionalität und ansprechendem Äußeren“, so Meike Fehr. Durch die Nachfrage der Kunden hat sich das Angebot schnell erweitert. Im Juni 2010, fast ein Jahr nach der Gründung des eBay Shops, eröffnete das Ehepaar schließlich auch ein stationäres Ladengeschäft. „Wir hatten anfangs nur begrenzt Platz und suchten nach einer Möglichkeit, mehr und auch größere Möbel lagern zu können. Gleich neben unse-rem Wohnhaus wurde ein großes Ladengeschäft frei, aus dem wir einen Showroom machten, um unsere Möbel nicht nur online zu präsentieren. Daraus entwickelte sich unser Ladengeschäft. Außerdem war der Kiez gerade im Umbruch und viele Menschen zogen durch Neu-bauten in unser Viertel. So konnten wir mit unserem Laden einen Beitrag zum Wiederaufblü-hen unseres Kiezes leisten“, erzählt die Unternehmerin.


eBay war für Meike Fehr damals der erste Vertriebskanal. Bereits seit 2003 hatte sie privat über den Online-Marktplatz aussortierte Kleidung verkauft und konnte bei der Neugründung ihres eBay Shops von ihren Erfahrungen profitieren. „eBay ist eine der bekanntesten Plattformen, vor allem für gebrauchte Dinge“, begründet die Unternehmerin ihre Entscheidung zugunsten des Online-Marktplatzes. Durch die klar aufgeteilten Arbeitsbereiche in ihrem eBay Shop und die gemeinsame Betreuung der Kinder können Meike Fehr und ihr Mann ihren Alltag flexibel gestalten und so Beruf und Familie unter einen Hut bringen. „Das Online-Geschäft spielt dabei natürlich die entscheidende Rolle. Wir können auch verkaufen, wenn wir im Urlaub oder die Kinder krank sind und wenn der Laden geschlossen ist“, erzählt Meike Fehr. Insgesamt ist die Mutter und Unternehmerin sehr zufrieden mit ihrem eBay Shop. „Wir haben viele Stammkunden bei eBay, teilweise sogar aus nicht-europäischen Ländern. Wir sind stolz darauf, bei eBay als Verkäufer mit Top-Bewertung geführt zu sein – mit 100% posi-tiven Bewertungen“, freut sie sich.


Nachdem erst kürzlich die Homepage überarbeitet und ein neues, zeitgemäßes Logo ent-worfen wurde, plant Meike Fehr als nächsten Schritt die Umgestaltung des Lagengeschäftes und ein Redesign des eBay Shops. „Außerdem planen wir die Erweiterung unseres Angebo-tes, um noch mehr Vielfalt in das Sortiment zu bekommen“, erzählt sie.


Die KfW unterstützt seit dem 1. Juli 2017 gezielt die digitale Transformation und die Innovationstätigkeit des Mittelstandes mit neuen Förderprogrammen. Wie Untersuchungen von KfW-Research zeigen, schöpfen weite Teile der mittelständischen Unternehmen in Deutschland das Potenzial der Digitalisierung bei Weitem nicht aus. Der Anteil der innovativen Unternehmen ist zuletzt auf einen Tiefststand gesunken.


Wie weit ist die Digitalisierung in der FMCG-Branche derzeit im Kontext Endverbraucher fortgeschritten? Welche Wege gehen Lebensmittelhandel und Ernährungsindustrie in der direkten Kundenansprache und wie werden E-Commerce-Aktivitäten verfolgt? Um mehr Transparenz in der angeheizten Diskussion zu schaffen, beauftragte der Handelsverband Deutschland das Institut für Handelsforschung Köln (IFH Köln), eine detaillierte Analyse der Kommunikations- und E-Commerce-Aktivitäten der Top 20 Vertriebslinien und der Top 150 Lieferanten des LEH durchzuführen.


Am Abend des 28. November 2017 brachte der Handelsverband Deutschland (HDE) im Rahmen der Veranstaltungsreihe Forum Handel 4.0 Handelsenthusiasten, Digitalexperten und Politiker im Smart Data Forum in Berlin zusammen, um über die Zukunft der Branche, spannende Innovationen und politische Rahmenbedingungen zu diskutieren. Im Zentrum stand dabei die Frage: Von Big Data zu Künstlicher Intelligenz – Welches Potenzial haben Daten für den Handel der Zukunft?


Die Digitalisierung und der Einsatz von Algorithmen und künstlicher Intelligenz bieten große Chancen für den Handel.

Das machte der stellvertretende HDE-Hauptgeschäftsführer Stephan Tromp anlässlich des gestrigen HDE-Forums Handel 4.0 in Berlin deutlich: „Die Händler können mit Hilfe von künstlicher Intelligenz besser auf die Bedürfnisse ihrer Kunden eingehen und beispielsweise ihre Bestell- und Lieferprozesse weiter optimieren.“


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