Herr Asdecker, in welchen Bereichen des Retourenmanagements lässt sich KI im Online-Handel sinnvoll einsetzen?
Björn Asdecker: Mit KI haben wir die Möglichkeit, dass sich Grundlegendes verändert. Beispielsweise im Bereich Mode, wo allein 85 bis 90 Prozent des Retourenaufkommens entstehen. Mehr als ein Drittel davon sind Auswahlbestellungen, bei denen Kund*innen Artikel in unterschiedlichen Größen bestellen. KI löst dieses Problem beispielsweise in Form von Größenempfehlungen oder einer virtuellen Ankleidekabine. Einige große Händler praktizieren das bereits.
Wie genau sieht das aus?
Björn Asdecker: In der einfachsten Variante beantworten die Besteller*innen präzise Fragen zu ihrem Körperbau und erhalten dann einen Größenvorschlag, den die KI aus Erfahrungswerten ermittelt hat. Es gibt aber auch schon Apps, mit denen man sich komplett scannen kann. Ich schätze, dass wir damit bis 2030 die Zahl der größenbedingten Retouren um ein Drittel reduzieren können.
Nach der Zustellung an den Kundenbedürfnissen dranbleiben
Schauen wir auf die Logistik: Ist auch der Ablauf der Lieferung relevant für Retouren?
Björn Asdecker: Es ist ganz eindeutig, dass die Retourenquote mit der Lieferzeit zusammenhängt. Wir haben herausgefunden, dass die Retourenquoten bei sehr kurzen und sehr langen Lieferzeiten geringer sind. Letzteres, weil Käufer*innen, die etwas bestellen, obwohl eine sehr lange Lieferzeit angekündigt wird, dieses Produkt auch wirklich haben wollen.
Anders zeigt sich das Bild für die Versender bei mittellangen Lieferzeiten. Wenn mehrere Tage nach der Bestellung vergehen, kann man sich seine Entscheidung noch einmal überlegen oder ein günstigeres Angebot suchen.
Und wie ist es, wenn die Ware bereits ausgeliefert ist?
Björn Asdecker: Dann geht es darum, an den Bedürfnissen der Empfänger*innen dranzubleiben, um sie glücklich zu machen. Ein gutes Beispiel dafür sind Elektrogeräte. In dem Bereich werden viele Produkte zurückgeschickt, weil sie angeblich defekt sind. Oft ist das aber gar nicht der Fall. Nach unseren Recherchen ist es häufig so, dass die Besteller*innen das Produkt einfach nicht richtig verstehen.
Mit KI kann man einen regelrechten Dialog eröffnen: Kund*innen können der KI sagen, was genau sie mit einem Produkt vorhaben, die KI beantwortet konkrete Fragen, erklärt in einem Film, wo sich bestimmte Funktionen befinden, oder leitet direkt zur Gebrauchsanweisung weiter. Obendrein haben wir mit KI die Möglichkeit, diesen Dialog automatisch auszuwerten. So erfahren Hersteller, was genau Kund*innen nicht an dem Produkt verstehen, und können auf Dauer das Produkt selbst verbessern. Und nicht zuletzt reduziert man so den Ausschuss deutlich.
KI als Game Changer auch beim Wiederverkauf von retournierter Ware
Warum reduziert das den Ausschuss?
Björn Asdecker: Weil es bei vielen Artikeln zu aufwendig ist, sie einzeln zu überprüfen. Also werden viele Geräte, die als defekt retourniert werden, ohne Prüfung entsorgt. Obendrein gibt es Händler, die auf eine Rücksendegebühr verzichten, wenn Kund*innen als Grund einen Defekt angeben. Nach unserer Erfahrung führt das meist dazu, dass nun sehr viele Geräte als defekt zurückgeschickt werden – obwohl viele davon vermutlich funktionieren. Durch KI lassen sich solche Prüfungen automatisieren. Sie kann auch gezielt nachfragen: Worin besteht der Defekt? Das reduziert nicht nur den Ausschuss, sondern erleichtert auch die Wiedervermarktung von Rücksendeartikeln.
Sie meinen, dass Händler ihre retournierten Produkte zu reduzierten Preisen verkaufen?
Björn Asdecker: Genau. Heute wird meist noch von Hand erfasst, in welchem Zustand sich die retournierte Ware befindet. Wenn ein Artikel in der Beschaffung weniger als 20 Euro kostet, lohnt sich das kaum. Obendrein sind die Angaben, die den Käufer*innen zur Verfügung stehen, oft sehr oberflächlich. Da steht dann etwas wie „Verpackung wurde geöffnet“ oder „Artikel hat leichte Gebrauchsspuren“ oder Ähnliches. Mithilfe von KI kann man die Ware automatisch erfassen, etwaige Mängel gezielt fotografieren und beschreiben und diese Texte automatisch hochladen. Damit lohnt es sich auf einmal, Artikel mit niedrigem Warenwert noch einmal anzubieten.
Damit stehen Besteller*innen mehr Angebote von retournierten Artikeln zur Auswahl, oder?
Björn Asdecker: Richtig. Und mithilfe von KI kann der Anbieter auch „Dynamic Pricing“-Modelle nutzen, um herauszufinden, welchen Preis die Kund*innen akzeptieren – und wie hoch der preisliche Unterschied sein darf, damit das Angebot an Gebrauchtware nicht die Nachfrage nach Neuware kannibalisiert.
Vielen Dank für das Gespräch!