Technologieschub im Retourenmanagement

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.

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.

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.

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"-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

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.

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.

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.