Retouren bleiben eine der größten operativen Herausforderungen im E-Commerce und verursachen Kosten durch Rücktransport, Prüfung, Neuverpackung und Wiedereinlagerung. Ein verhaltensbasierter Ansatz (Behavioral Returns / Behavioral Design) kann Händler:innen helfen, Einkäufe mit erhöhtem Retourenrisiko bereits vor dem Versand zu erkennen und gezielt darauf zu reagieren, ohne die Rückgabebedingungen für alle Kundinnen und Kunden zu verschärfen.
Warum einheitliche Retourenrichtlinien an ihre Grenzen stoßen
Einheitliche Retourenrichtlinien sind einfach, behandeln jedoch sehr unterschiedliche Kundenverhalten auf die gleiche Weise. Reagieren Händler:innen auf hohe Retourenquoten mit Gebühren, kürzeren Rückgabefristen oder weniger flexiblen Bedingungen, betreffen diese Maßnahmen auch Kundinnen und Kunden, die nur selten retournieren. Dadurch entsteht unnötige Reibung für zuverlässige Kund:innen, ohne gezielt dort anzusetzen, wo das vermeidbare Retourenrisiko tatsächlich konzentriert ist.
Retourenmuster lassen sich zudem anhand der Daten eines einzelnen Handelsunternehmens oft nur schwer erkennen. Kauft eine Kundin oder ein Kunde nur gelegentlich in einem Shop ein, bleiben wiederkehrende Verhaltensweisen möglicherweise unsichtbar. Über mehrere Händler:innen hinweg werden Muster wie häufige Retouren oder wiederholtes Bracketing (Mehrfachbestellungen) jedoch deutlicher. Gemeinsame Verhaltenssignale können insbesondere kleineren Händlern und Händlerinnen zusätzlichen Kontext liefern, während sie weiterhin selbst über ihre eigenen Richtlinien entscheiden.
Von festen Gruppen zu nachvollziehbaren Verhaltenssignalen
Die Bewertung des Retourenrisikos erfordert weder starre Kundengruppen noch Black-Box-Modelle. Eine regelbasierte Bewertung kann klare Signale aus früheren Bestellungen und dem aktuellen Warenkorb kombinieren: Retourenhäufigkeit, Retourengründe, wiederholte Bestellungen mehrerer Varianten oder Warenkorbstrukturen, die mit einer höheren Retourenwahrscheinlichkeit verbunden sind. Diese Signale können händlerübergreifend standardisiert werden, wobei Produkt- und Kategoriekontext weiterhin berücksichtigt werden. Das Ergebnis ist eine dynamische Bewertung auf Transaktionsebene statt einer dauerhaften Einstufung.
Vermeidbare Retouren verhindern, bevor Kosten entstehen
Der größte Wert dieses Ansatzes liegt im richtigen Zeitpunkt. Sobald eine Retoure das Lager erreicht, sind Kosten für Transport, Handling und Bearbeitung bereits entstanden. Werden Einkäufe mit erhöhtem Retourenrisiko vor dem Versand erkannt, können Händler:innen früher reagieren – beispielsweise mit besserer Größenberatung, Hinweisen beim Kauf mehrerer Varianten oder angepassten Retouren- und Versandbedingungen. Maßnahmen können gezielt auf Bestellungen mit höherer Retourenwahrscheinlichkeit ausgerichtet werden, während zuverlässige Kund:innen weiterhin von einem komfortablen Einkaufserlebnis profitieren.
Verhaltensbasiertes Retourenmanagement verlagert den Fokus von der Reaktion auf bereits entstandene Retouren hin zur Vermeidung unnötiger Rücksendungen. Die Kombination aus Kundenhistorie, Warenkorbsignalen und händlerübergreifendem Kontext kann bessere Entscheidungen bereits vor dem Versand unterstützen. Mit Transparenz und geeigneten Datenschutzmaßnahmen können Händler:innen operative Kosten und unnötige Warenbewegungen reduzieren, ohne alle Kundinnen und Kunden gleichermaßen einzuschränken.
Über den Autor
Sergey Bezborodov ist Unternehmer und Mitgründer von Xpeer, einem Schweizer Technologieunternehmen mit dem Ziel, Retouren im E-Commerce zu reduzieren. Er beschäftigt sich mit Datenanalyse, Kundenverhalten und digitalem Handel und entwickelt Lösungen, mit denen Onlinehändler:innen Retourenrisiken bereits vor dem Kauf erkennen und gezielt reduzieren können.
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