Retouren-Optimierung im E-Commerce

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Retouren-Quote reduzieren & Kosten senken

Eine Steigerung des Bestellvolumens zu erzielen ist nicht sonderlich schwer. Incentivierungen wie z.B. Versandkostenbefreiung sind ein bewährtes Mittel. Die Retourenquote in den Griff zu bekommen ist jedoch eine Sisyphus Aufgabe. Für die Reduzierung der Retouren-Quote mittels Früherkennung müssen Sie unter Ihren Kunden die verschiedenen Retouren-Typen und ihre individuellen Retouren-Gründe erkennen können. Zugleich müssen Sie verstehen, wie sich das kundenindividuelle Retouren-Verhalten im Zeitablauf entwickelt. Mithilfe von datengetriebenem Retouren-Management reduzieren Sie die Retouren-Quote, senken die Kosten und Erhöhen den Deckungsbeitrag Ihrer Kampagnen. Zusätzlich profitieren Sie mit einer aussagekräftigen Retouren-Prognose von einer besseren Planbarkeit des Lagerbestands.

Analytisches Vorgehen zur Senkung der Retouren

Der analytische Prozess zur Senkung der Retouren im E-Commerce und Versandhandel erfolgt in sechs Schritten.

Die Analyse beginnt mit der Kundendaten-Exploration: Welche Kunden retournieren viel, welche wenig und wie entwickelt sich die Kundenbasis im Zeitablauf? Das Ergebnis: Identifizierung relevanter Retouren-Merkmale.

Diese Informationen fließen in die Modellierung des Retouren-Forecast ein, der eine kundenindividuelle Prognose des zukünftigen Retouren-Verhaltens darstellt. Sie erhalten pro Kunde einen Scorewert, der sein individuelles Retouren-Risiko darstellt.

Mittels Data Mining-Verfahren wird eine Kundenwert-Prognose für die folgenden 12 Monate rollierend erstellt. Der Kundenwert setzt sich aus der individuellen Wahrscheinlichkeit zusammen, in den kommenden 12 Monaten erneut zu kaufen und der individuelle zu erwartenden Warenkorbgröße.

Die Ergebnisse aus dem Retouren-Forecast und der Kundenwert-Prognose fließen in die Entwicklung einer multivariaten Scorerkarte ein und werden in der Matrix-Steuerung miteinander kombiniert. Dank der Scorerkarten lässt sich der vergebene Scorerwert für jeden Kunden individuell und transparent nachvollziehen. Bei der Matrix-Steuerung folgt eine Einteilung der Kunden in Gruppen. Kunden mit niedriger Kundenwert-Prognose bei hohem Retouren-Risiko bilden einen Quadranten, der nach einer besonderen Kundensteuerung verlangt.

Für die gebildeten Gruppen definieren Sie jetzt Maßnahmen zur Kundensteuerung, die kurz-, mittel- und langfristig angelegt sind.

Beispiele für kurzfristige Maßnahmen: Kunden aus schlechten Quadranten werden aus retouren-fördernden Marketingkampagnen komplett ausgeschlossen. Beispiel: keine Versandkostenbefreiung, keine Aktionen xx EUR Rabatt ab einem Bestellwert von xx EUR. Sie bekommen präferiert Aktionen zugesteuert, die retouren-minimierend sind, z.B. 3 Artikel zum Preis für 2.

Beispiele für mittelfristige Maßnahmen: Versuchen Sie Ihre kritischen Kunden zu erziehen und setzen Sie gezielte Maßnahmen für Hochretournierer und Auswahlkäufer auf. Beispiel: Kampagne zur Bewerbung der Größentabellen mit individuell berechneter Größenempfehlung für jeden Kunden. Zweistufige Rabattaktion für Hochretornierer mit Staffelrabatten. Je niedriger die Reourenquote desto höher der Rabatt auf die nächste Bestellung.

Der analytische Prozess endet mit der Erfolgsmessung. Durch die Cost-Benefit-Messung profitieren Sie von der Möglichkeit, schnell auf ein sich änderndes Kundenverhalten reagieren zu können.

Mit unserem intelligenten, datengetriebenen Retouren-Management reduzieren Sie Retouren, senken die Kosten und Erhöhen den Deckungsbeitrag Ihrer Kampagnen meßbar.

Der Mehrwert für Sie liegt auf der Hand

Retouren-Optimierung reduzieren Sie die Retouren-Quote, senken die Kosten und Erhöhen den Deckungsbeitrag Ihrer Kampagnen.

Vertrauen Sie in Sachen Retouren-Optimierung im E-Commerce auf DYMATRIX!


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