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Wer Kleidung gern online bestellt, kennt das Problem: Welche Größe ist die passende? Tatsächlich besteht im Online-Handel seit jeher immer noch das Problem, dass Passgrößen und Passformen je nach Artikel für alle Käufer:innen variieren. So bestellt man oft seine Standardgröße und dann fällt der eine oder andere Artikel doch wieder größer oder kleiner aus. Bisher gestaltet sich die E-Commerce-Branche in puncto Retouren aber sehr benutzer:innenfruendlich, denn: Mehr als 90 Prozent der Händler:innen in Deutschland bieten Retouren noch immer kostenfrei an. Im internationalen Vergleich ist das nicht selbstverständlich, die Rate in den Vereinigten Staaten liegt bei nur 56 Prozent, in China ist es sogar nur ein Viertel aller Händler:innen.

Mit gestiegenen Transportkosten und der aktuellen Inflationsproblematik stellt sich der Branche aber auch hierzulande die Frage, wie man Retouren am besten minimieren könnte, um so Kosten einzusparen. Amazon stellte in diesem Zusammenhang erst kürzlich sein Konzept für Retourenminimierung vor: Smarte Lösungen, die den Kund:innen bei der Auswahl der richtigen Passgröße helfen sollen und damit gleichzeitig die Einkaufserfahrung verbessern.

Amazon setzt dort an, wo es zählt

Einer der wichtigsten Aspekte im Online-Handel ist das Retourenmanagement im Bekleidungssegment. Denn hier entstehen für Anbieter:innen enorme Kosten, die weitestgehend von ihnen selbst getragen werden müssen. Amazon gilt hier als Vorreiter und hat in einem erst kürzlich veröffentlichten Blogpost erläutert, wie Künstliche Intelligenz dem Unternehmen dabei hilft, dessen Retourequoten nachhaltig zu senken. Doch das ist nicht das einzige Ziel: Durch die Reduzierung der Retouren und der damit einhergehenden Kostenersparnis soll die Technologie auch dazu beitragen, für mehr Zufriedenheit bei Sellern und Kund:innen zu sorgen und ein verbessertes Einkaufserlebnis zu bieten. Durch die Nutzung von insgesamt vier unterschiedlichen KI-Tools sammelt das System wichtige Daten und wertet sie in einer eigens angelegten Datenbank aus, um schlussendlich personalisierte Produkt- und Größenempfehlungen für alle Nutzer:innen anbieten zu können.

 „Deep Learning“

Alle genutzten Tools sollen kurz gesagt vorausgegangene Bewertungen und Empfehlungen über die Passform der Bekleidung vergleichbarer Kund:innen als Informationsquelle nutzen, um dann personalisierte Empfehlungen abgeben zu können. Die Grundlage für das KI-Programm besteht im Algorithmus. Mit „Deep Learning“ werden Größenverhältnisse zwischen Marken und ihren jeweiligen Größensystemen berücksichtigt und anhand der Produktbewertungen und Passformpräferenzen ausgewertet. Im Nachgang generiert der Algorithmus dann eine optimierte Größentabelle und Produktbeschreibung, die es Kund:innen einfacher macht, sich für die passende Größe zu entscheiden.

Large Language Models (LLM)

Die von der KI generierte Größentabelle speist sich hauptsächlich aus der Analyse von vorausgegangenen Größenempfehlungen der Kund:innen für das Produkt. Hier kommt dann das sogenannte Large Language Model Tool zu Gebrauch, das diese zusammengefassten Empfehlungen aus vorhandenen Datenbanken analysiert. Beispielsweise unterstützt das LLM-Tool dabei, auch herauszufinden, ob ein Produkt aus vorherigen Produktbewertungen als „dehnbar“ bezeichnet wird. Damit würde nämlich gegebenenfalls auch eine kleinere Größe ausreichen. Auch andersrum wäre es möglich: Das Tool filtert aus den Produktbewertungen heraus, dass das jeweilige Produkt oft klein ausfällt und empfiehlt Kund:innen daher, dieses Produkt eine Nummer größer zu ordern.

Fit Insights Tool

Bei diesem Tool werden die Retourengründe der Kund:innen analysiert. Das hilft Online-Händler:innen dabei herauszufinden, warum Produkt XY beispielsweise eine relativ hohe Rückgaberate aufweist. Außerdem werden aber auch Informationen zu den bevorzugten Größenangaben der Kund:innen festgehalten. Die dadurch gewonnenen Erkenntnisse nutzt das Tool im Nachgang dazu, verbesserte Produktbeschreibungen anzubieten. Der Algorithmus gruppiert hier anonym Kund:innen mit ähnlichen Größen- und Passformvorlieben und ordnet Einkaufsprofilen, die genau auf diese Beschreibung passen, ausgewählte Produkte mit entsprechender Passformbeschreibung zu. Das KI-Tool nutzt ausgewählte Produkteinkäufe anhand der gesammelten Daten zu Stil, bevorzugter Größenauswahl und Bewertung und spielt Kund:innen mit ähnlichen Vorlieben passende Produktempfehlungen aus. Als Begründung gibt Amazon an, dass Kund:innen eher dazu bereit sind, online einzukaufen, wenn Ihnen bestimmte Größen bereits empfohlen werden. Amazons Datenbanken speisen sich aus insgesamt 19 Ländern.

Fit Review Highlights

Das Tool Fit Review Highlights (FRH) präsentiert Kund:innen beim Online-Shopping eine Übersicht zu der eigenen Passform und Größe. Das Tool wertet hierfür nur Bewertungen von Online-Shoppern, basierend auf der eigenen Standard-Größe aus. Das bedeutet, wenn Kunde XY standardmäßig Größe M trägt, werden ihm oder ihr automatisch Bewertungen zu genau dieser Größe ausgespielt. Das Tool ermöglicht so eine personalisierte Größenberatung für alle Kund:innen. Zusätzlich nutzt der zugrunde liegende Algorithmus aber auch vorausschauende Technologie, die beispielsweise beim Kauf einer Hose für ein Kleinkind oder Baby ein paar Monate später automatisch größere Größen als Empfehlung ausspielt.

Künstliche Intelligenz in der Branche – Trend oder bereits Realität?

Erste Anzeichen für die Etablierung von KI-Tools haben sich bereits durch die Nutzung von Alexa, Google Assistant und Apples Siri abgezeichnet – auch SmartHome Funktionen der verschiedenen Anbieter:innen sind bereits voll etabliert. Doch spätestens mit ChatGPT von OpenAI sind KI-Tools in ihrem vollen Nutzungsumfang auch der breiten Masse zugänglich gemacht worden. Viele Unternehmen nutzen bereits Künstliche Intelligenz, um beispielsweise ihre Transportwege in der Logistik zu verbessern oder um Kund:innenrezensionen besser auswerten zu können – so auch Amazon. KI-Tools sind weder im Alltag noch in der Welt des Online-Handels eine Trenderscheinung – viel mehr sind sie bereits fester Bestandteil der E-Commerce-Branche.


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Der Umsatzeinbruch der E-Commerce Branche 2022 hat Spuren hinterlassen: Kostensteigerungen, die Inflation, sinkende Konsum- und Kaufbereitschaft der Konsument:innen, sowie die Energiekrise und Lieferkettenprobleme. Das sind nur einige wenige Beispiele der Herausforderungen, die auf Online-Händler:innen 2023 zukommen. Und dennoch gibt es ein Lichtblick am Ende des Tunnels: nach Einschätzung des Instituts der Deutschen Wirtschaft wird für 2023 eine positive Entwicklung des Online-Handels prognostiziert. Wie du am besten auf die anstehenden Herausforderungen reagierst und auf was du besonders achten musst, erfährst du hier im fynax-Blog.

Rebound 2023?

Die knapp zwei Jahre anhaltende Sonderkonjunktur des E-Commerce hat durch die Inflation und Energiekrise im Zuge des Ukraine-Krieges ein jähes Ende gefunden. Trotzdem gehen Expert:innen des Bundesverbands für E-Commerce und Versandhandel Deutschland (BEVH) davon aus, dass die Branche sich nach dem Umsatzeinbruch 2022 wieder auf einen Rebound im neuen Jahr freuen darf. Der signifikante Vorteil des E-Commerce im Vergleich zum stationären Handel liegt vor allem bei der Einsparung der Personalkosten. Online-Händler:innen haben vergleichsweise weniger Personalausgaben, sind daher nicht an die inflationäre Gehaltsspirale gebunden und können entsprechend günstigere Angebote in ihren Online-Shops ermöglichen. Auch deshalb gehen Expert:innen mit einer Wachstumsrate der E-Commerce-Branche von bis zu fünf Prozent im neuen Jahr aus.

Herausforderungen für den Online-Handel

Trotz der positiven Prognose müssen sich Online-Händler:innen allerdings auch auf Herausforderungen in der Branche gefasst machen. Der Zustandsanalyse des ECC Köln und des Zahlungsdienstleisters Mollie zufolge entstehen die größten Herausforderungen für den E-Commerce aufgrund von allgemeinen Kostensteigerungen, erschwerten Wettbewerbsbedingungen und aufgrund des nachlassenden Konsums. Im Zuge des Ukraine-Kriegs sind vor allem auch im Online-Handel die wirtschaftlichen Nachwirkungen durch die andauernde Energie-, Inflations- und Lieferkettenkrise zu spüren.

Nichtsdestotrotz sind aber auch branchenspezifische Gründe für viele Probleme des Online-Handels ausschlaggebend. Dazu gehören unter anderem der Mangel an geeigneten Fachkräften und damit verbunden fehlendes Know-How, sowie eine schlechte Beratungs- und Betreuungsqualität.

Online-Händler:innen reagieren auf die Herausforderungen mit digitalen Maßnahmen, wie zum Beispiel mit dem Ausbau ihres Online-Marketings und der Weiterentwicklung ihrer Webshops. Außerdem sind Verbesserungen der Webservices durch Angebote von flexiblen Bezahlungsmethoden wie „Buy Now, Pay Later“, Betrugsminimierung durch Investitionen in die Cybersecurity und deren schnelle Integration in das Shopsystem erfolgversprechende Lösungsstrategien der Betreiber:innen.

Ein Umdenken in der Branche

Die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen sorgen für ein Umdenken in der Kund:innenbindungsstrategie. Big Player, aber auch kleine und mittelständische Unternehmen im E-Commerce legen den Fokus ihrer Marketingstrategie inzwischen primär auf Kund:innenbindung und nicht wie vorher auf die Kund:innenneugewinnung. Damit reagieren sie auf das veränderte Konsumverhalten, das für den Online-Handel eine große Herausforderung darstellt. Doch wie sieht eine erfolgreiche Strategie zur Kund:innenbindung aus? Und wie können sich Online-Händler:innen frühzeitig anpassen?

Tools und Trends 2023

Wie so oft steht auch im neuen Jahr die Kund:innenzufriedenheit an oberster Stelle und neue Tools und Trends im Online-Handel sollten vor allem für die Verbesserung des Einkaufserlebnisses genutzt werden. Das meint auch Fabian Fischer, CEO der Digitalberatungsplattform Etribes, der für den Erfolg eines Online-Shops das Kund:innenerlebnis als ausschlaggebenden Faktor bezeichnet.

Eine Übersicht über die wichtigsten Tools, mit denen ihr auf die kommenden Herausforderungen reagieren und eure ganzheitliche Cumstomer Journey verbessern könnt, haben wir hier für euch zusammengestellt:

  • Virtual Reality

Das Tool „Virtual Reality“ ist durch 3D-Animationen besonders dazu geeignet, den Kund:innen ein verbessertes Online-Einkauferlebnis zu bieten. Bekannte Beispiele sind digitale Anproben von Kleidungsstücken oder die digital-räumliche 3D-Darstellung von Möbelstücken. Die Integration einer 3D-Ansicht deiner Produkte in deinem Webshop erleichtert deinen Kund:innen die Auswahl und verbessert das Online-Einkaufserlebnis nachhaltig.

  • Künstliche Intelligenz

Programme, die mit künstlicher Intelligenz arbeiten, sind in der Lage zusätzlichen Content bei angebotenen Produkten anzubieten und diese Informationen automatisch zu generieren.

  • Beratungsqualität

Besonders hervorzuheben ist die Relevanz der Beratungsqualität im Online-Shop. Nicht nur die Möglichkeit einer Beratung auf deiner Webpage, sondern auch die Möglichkeit einer schnellen und persönlich-zugänglichen Beratung sollte daher möglich sein. Das kann beispielsweise über eine (Video-) Chat-Funktion, oder aber auch über den klassischen telefonischen Kontakt erreicht werden.

  • Kund:innenbindungsangebote

Du solltest überlegen, deine Produkte community orientiert anzubieten und über spezielle Zielgruppen-Angebote deine Kund:innen an deinen Online-Shop zu binden.

Ein professionelles Datenauswertungsprogramm ist besonders für Online-Händler:innen praktisch, da das Programm dabei hilft, Marketing-Prozesse zu optimieren, die Effizienz des Unternehmens zu steigern und auf Veränderungen im Markt entsprechend reagieren zu können.

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