Retourenmengen sollten gut prognostiziert sein, genau wie Bestellmengen. Um diese zu erstellen braucht es verschiedene Datenquellen. Dazu zählen unter anderem vergangene Bestell- und Rückläufermengen, Lagerbestände oder bekannte Daten zu Marketingaktionen und Feiertagen. Machine Learning Algorithmen werden darauf ausgerichtet, datenbasierte Muster zu identifizieren, die Prognosen hinsichtlich der Bestell- und Retourenmengen erlauben.