Retouren haben sich schnell von einem routinemäßigen Kostenfaktor zu einem zentralen Faktor für eine präzise Einzelhandelsplanung entwickelt. Angesichts einer durchschnittlichen Rücklaufquote von 40 % bei Bekleidung und Schuhen und einem Warenrückgabevolumen von insgesamt 890 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 ist dies kein Problem mehr, das Einzelhändler ignorieren können. Zu jedem beliebigen Zeitpunkt halten Kunden Lagerbestände im Wert von mehreren Millionen Dollar – blinde Flecken, die Nachfragesignale und Lagerentscheidungen verzerren. Wenn zurückgegebene Artikel über getrennte Systeme verarbeitet werden, sind sie für die Planung häufig unsichtbar. Dies führt zu einer Kettenreaktion: Überkäufe, um „fehlende“ Lagerbestände zu decken, eskalierende Preisnachlässe, um Überbestände zu beseitigen, und Lagerausfälle, wenn zurückgegebene Lagerbestände nicht sichtbar sind.
Zukunftsorientierte Einzelhändler wissen, dass die Integration von Retourendaten für eine präzise Planung und höhere Margen unerlässlich ist. Indem sie Renditetrends, Saisonalität und prädiktive Analysen nutzen, verwandeln sie Betriebskosten in einen strategischen Vermögenswert.
Die versteckten Auswirkungen von Retouren auf die Bestandsplanung
Die meisten Einzelhändler überwachen die Retourenquoten, aber nur wenige integrieren diese Datenpunkte vollständig in Planungs- und Lieferkettensysteme. Diese Diskrepanz verstärkt sich mit der Zeit, führt zu Prognose- und Nachschubfehlern und hat erhebliche Auswirkungen auf die Rentabilität.
Planung ohne Transparenz bei den Retouren führt zu kostspieligen Überkäufen
Wenn Planer nicht wissen, wie viele Retouren wieder ins Lager gelangen, bestellen sie häufig zu viel. Wenn die Systeme beispielsweise 100 verkaufte Einheiten anzeigen, ohne die 30 Einheiten im Rücktransport zu berücksichtigen, müssen die Planer einer „Geisternachfrage“ hinterherjagen. Dies führt zu einem sich wiederholenden Muster: übermäßige Käufe, anschwellende Lagerbestände und Margenverlust.
Einzelhändler, die eine integrierte Retourentransparenz einführen, können ihre Lagerbestände um bis zu 30 % senken und die Genauigkeit ihrer Zusagen verbessern. Der Durchbruch gelingt, wenn jede eingeleitete Retoure als Wartebestand behandelt wird und von Anfang an in die Verfügbarkeitsliste einbezogen wird.
Retourenmuster ermöglichen eine bessere Nachfrageprognose
Retourendaten enthalten wichtige Signale zur tatsächlichen Kundennachfrage – Details, die in herkömmlichen Verkaufsdaten fehlen. Hohe Retourenzahlen bei bestimmten Größen, Farben oder Produkten decken Größenprobleme, Qualitätslücken oder falsch ausgerichtete Sortimentsstrategien auf. Die Rückführung dieser Erkenntnisse in die Planung gewährleistet eine intelligentere Beschaffung, gezieltere Käufe und weniger Abfall.
Eine Analyse könnte beispielsweise ergeben, dass 40 % der kleinen Oberteile zur Größenänderung zurückgeschickt werden. Ausgestattet mit diesem Wissen können Einkäufer künftige Bestellungen anpassen und Lieferanten Spezifikationslücken schließen. So werden wiederkehrende Fehlkäufe, die allein auf historischen Verkäufen beruhen, vermieden.
Integration von Retouren in die Omnichannel-Planung
Rücksendungen sollten als strategischer Bestandsstrom behandelt werden und nicht nur als Problem der Rückwärtslogistik. Durch die Verknüpfung von Retourendaten über alle Systeme und Kanäle hinweg können Einzelhändler intelligentere Prognosen erstellen und eine schnellere, präzisere Lagerbestückung gewährleisten.
Echtzeit-Renditetransparenz optimiert die Allokation
Wenn zurückgegebene Produkte verfolgt und in Echtzeit angezeigt werden, können sie sofort zugeteilt werden. Es gibt keinen Grund, einen verkaufsfähigen Artikel unbemerkt liegen zu lassen, während Kunden anderswo mit Lieferengpässen zu kämpfen haben. Durch KI-gestütztes Routing können Retouren an die Standorte mit der höchsten Nachfrage umgeleitet werden, wodurch Ineffizienzen der Standard-Hub-Verarbeitung vermieden werden.
Angenommen, eine Jacke wird in Boston zurückgegeben, aber in Philadelphia besteht eine starke Nachfrage nach dieser Artikelnummer. Durch intelligentes Routing wird die Einheit dorthin geschickt, wo sie am dringendsten benötigt wird – nach Philadelphia –, wodurch der Abverkauf beschleunigt und die Verfügbarkeit maximiert wird.
Retourenprognosen als Kaufempfehlung
Rücksendungen sind, wie Verkäufe, saison- und produktabhängig. Mithilfe von Machine-Learning-Modellen, die auf das Retourenverhalten – nach Produkt, Ereignis oder geografischer Lage – trainiert wurden, können Einkäufer Mengen anpassen und Überbestände reduzieren, lange bevor sie sich aufbauen. Mithilfe prädiktiver Analysen können Stile oder Lagereinheiten gekennzeichnet werden, die wahrscheinlich zu Retouren führen, sodass Planer handeln können, bevor sich der Lagerbestand anhäuft.
