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Retoure
Logistik 13.08.2021
Logistik 13.08.2021

Retouren-Boom 4 Tipps, wie Händler Rücksendungen vermeiden können

shutterstock.com/Fotomowo
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Retouren sind ein leidiges Thema für jeden Händler, sowohl aus Kostensicht als auch in Sachen Umweltschutz. Wir nennen Tipps, wie Händler der Rücksendung einer Ware vorbeugen können.

Retouren zu minimieren hilft dabei, den CO2-Ausstoß zu verringern. Und es spart Händlern Kosten: Diese liegen pro zurückgegebenem Artikel bei bis zu 35 Euro laut ibi research. Tipps, wie Händler der Rücksendung einer Ware vorbeugen können, hat epoq, Anbieter von Online-Shop-Personalisierung.

1. Der Kunde weiß genau, was er will 

Je nachdem, ob die Anforderungen des Kunden bekannt oder unbekannt sind, können gezielte Maßnahmen ergriffen werden.

Hatte ein Kunde bereits Berührungspunkte mit einem Produkt, sei es durch vorangegangene Käufe oder durch Informationen, weiß er bereits mit ziemlicher Sicherheit vor der Suche, wie ein Produkt aussehen muss, damit er es nach dem Kauf behält. Er wählt also mit hoher Wahrscheinlichkeit die Such- oder Navigations-Funktion des Online-Shops, um das passende Produkt zu finden. 

Es ist für Shop-Betreiber somit wichtig, möglichst eine intuitive und personalisierte Benutzerführung bereitzustellen. Mit einer intelligenten Suche, die Funktionen wie Fehlertoleranz, Autosuggest oder Semantik beherrscht, können Online-Händler ihre Kunden außerdem dabei unterstützen, schnell und einfach zum gewünschten Produkt zu finden.

2. Der Kunde weiß gar nicht so genau, was er will

In diesem Fall gilt es erst einmal die Anforderungen und den Bedarf zu ermitteln. Hier kommt der digitale Produktberater ins Spiel. Im stationären Handel suchen viele Kunden gezielt den Fachverkäufer auf, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen. Ist der Verkäufer kompetent, empfiehlt er den Kunden genau das richtige, sodass es sehr unwahrscheinlich ist, dass sie das Produkt wieder zurückbringen. Diese Aufgabe übernimmt im Online-Shop der digitale Produktberater. Ausgerüstet mit künstlicher Intelligenz, nimmt er den Wunsch des Online-Kunden auf und führt ihn mithilfe eines visuellen und interaktiven Dialogs Schritt für Schritt zum passenden Produkt. Je nach Produktart (erklärungsbedürftig, funktional oder selbsterklärend, präferenzbasiert) kommt eine passende Beratungsstrategie zur Anwendung.

3. Dem Kunden kontextbezogen helfen

Im stationären Handel gibt es einen realen Verkäufer, der den Kunden berät. Dies lässt sich auch auf den Onlinehandel übertragen, wenn hier ein Dialog entsteht, der auf intensiven Kontaktpunkten mit dem Kunden basiert. Händler sollten dabei den kontextbezogenen Dialog im Rahmen von selbsterklärenden Produkten mithilfe von Tags aufbauen. Denn klickt der Kunde im Online-Shop auf diese bestimmten Tags, erhält er mithilfe von KI eine passende Ergebnisliste. So kann der Verkäufer auf die Produkteigenschaften einer Ware eingehen, indem er dem Kunden zum Beispiel eine Hose - ein selbsterklärendes Produkt - zeigt, die in Bezug auf Schnitt und Farbgebung dem entspricht, was dem Kunden schon bei einem vorherigen Einkauf gefallen hat. Hierbei erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde eine Produktempfehlung erhält, die zu ihm passt und die er nach dem Kauf nicht wieder zurückgeben will. Bei erklärungsbedürftigen Waren, wie speziellen Laufschuhen, erfolgt die Entwicklung des kontextbezogenen Dialogs mithilfe von Fragestellungen und KI.

4. Der trendbezogene Kunden-Dialog 

Ist der Kunde im Shop bisher unbekannt, erhöht der trendbezogene Dialog die Wahrscheinlichkeit, dass er ein passendes Produkt angeboten bekommt. Im stationären Handel ist der trendbezogene Dialog eine Situation, bei der sich der Kunde zum Beispiel ein bestimmtes Produktsortiment an Oberteilen ansieht. Ein Fachverkäufer unterstützt ihn dabei. Im Zuge dessen sucht dieser eine dem Trend entsprechende Bluse aus dem Ständer aus, zeigt sie dem Kunden und schlägt sie als passendes Produkt vor.

Auch dieses Prinzip lässt sich auf den Onlinehandel übertragen. Hierbei geht es vor allem darum, die aktuell am häufigsten verkauften Produkte auszuspielen und dem Kunden vorzuschlagen. Der Unterschied zum kontextbezogenen Dialog ist, dass die KI die Produktauswahl anhand der beliebtesten Produkte statt nach den Präferenzen jedes einzelnen Kunden trifft.

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