Retouren kosten Geld – sind aber ein Datenschatz. Wie Händler in Österreich mit KI Retouren reduzieren, Prozesse optimieren und ihre Logistik stärken können.
Retouren als Chance: Mit KI zur smarten Logistik
Jede dritte Online-Bestellung im Fashion-Bereich wird in der DACH-Region zurückgeschickt. Dahinter steckt nicht nur ein Kostenfaktor, sondern ein Datenschatz – gerade für Händler in Österreich, die ihre Logistik mit KI zukunftsfähig machen wollen.
Die neue Untersuchung von EHI und KPMG zum Retourenverhalten zeigt sehr klar, wo Kund:innen abspringen: mangelhafte Qualität, falsche Größen, ungenaue Produktinfos, komplizierte Rücksendeprozesse. Genau an diesen Stellen kann moderne KI in der Logistik ansetzen – von der intelligenten Größenberatung bis zur dynamischen Retourensteuerung im Warehouse.
In diesem Beitrag aus der Serie „KI in der österreichischen Logistik: Supply Chain Excellence“ geht es darum, wie Sie Retouren nicht nur reduzieren, sondern gezielt als Feedback- und Optimierungsquelle nutzen – und wie KI-Anwendungen in Lagerverwaltung, Nachfrageprognose und Transportmanagement dabei helfen.
1. Was die Studie zeigt: Retouren sind Symptom, nicht Ursache
Die EHI/KPMG-Befragung von 500 Konsument:innen macht deutlich: Retouren entstehen vor allem dort, wo Erwartung und Realität auseinanderlaufen.
Top-5-Retourengründe – klarer Handlungsauftrag
Die Studie nennt folgende HauptgrĂĽnde fĂĽr RĂĽcksendungen:
- Qualitätsmängel – 73,8 %
- Falsche Größe – 72,6 %
- Beschädigung am Produkt – 71,2 %
- Ungenaue Beschreibung oder abweichende Produktbilder – 60,4 %
- Bewusste Doppelbestellung (z. B. Größen/Farben) – 46,2 %
Diese fünf Punkte zeigen: Das Problem sitzt an der Schnittstelle Produktdaten – Logistik – Kundenerwartung. Wer hier nur an der Retourenquote dreht (z. B. durch Gebühren), behandelt Symptome, nicht Ursachen.
Gerade im österreichischen Onlinehandel, wo viele Händler im Wettbewerb mit deutschen und internationalen Playern stehen, ist das riskant. Wer beim Rücksendeerlebnis enttäuscht, verliert Kund:innen schneller, als er sie über Marketing zurückgewinnen kann.
Retouren als direktes Kundenfeedback begreifen
Retouren zeigen sehr präzise,
- welche Größen systematisch nicht passen,
- welche Lieferanten Qualitätsschwankungen haben,
- welche Produktbeschreibungen oder Bilder in die Irre fĂĽhren,
- bei welchen Kategorien Verpackungen zu Transportschäden führen.
Hier liegt die eigentliche Chance: Wer Retourendaten strukturiert in seine Supply-Chain- und KI-Systeme einspeist, kann Produktqualität, Einkaufsstrategie und Logistikprozesse messbar verbessern.
2. Retouren vermeiden: Datenqualität und KI im E-Commerce
Der direkteste Hebel zur Reduktion von Retouren liegt in besseren Produktinformationen – und genau hier spielt KI ihre Stärken aus.
Präzisere Produktdaten als Retourenbremse
Laut Studie wĂĽnschen sich Konsument:innen vor allem:
- verlässliche Größenangaben,
- detaillierte, ehrliche Beschreibungen,
- realistische Produktbilder.
Für Händler heißt das: Produktdatenmanagement ist kein „Nice-to-have“, sondern Kern der Retourenstrategie.
KI-gestützte Systeme können hierbei unterstützen, zum Beispiel durch:
- Automatische Qualitätsprüfung von Produktdaten: KI erkennt fehlende Attribute, Widersprüche oder unklare Formulierungen in Beschreibungen.
- Bildanalyse: Modelle prĂĽfen, ob Bild und Beschreibung wirklich zusammenpassen (Farbe, Material, Muster, Einsatzzweck).
- Standardisierte Größentabellen: KI harmonisiert Größenangaben über Marken hinweg und gleicht sie mit realen Retourendaten ab.
Gerade in Kategorien mit hohen Retourenquoten wie Bekleidung, Schuhe und schnell verderbliche Lebensmittel ist so ein System Gold wert.
Intelligente Beratung: Mensch + KI statt Entweder-oder
Die Studie zeigt einen spannenden Spagat:
- 54,4 % der Kund:innen wĂĽnschen sich bessere Kommunikation mit echten Menschen.
- 42,4 % können sich KI-basierte Beratungsassistenten vorstellen.
Die sinnvollste Lösung ist nicht entweder Callcenter oder Chatbot, sondern eine hybride Beratung:
- KI-basierte Assistenten beantworten Standardfragen (Passform, Material, Pflege, Lieferzeit) rund um die Uhr.
- Komplexere Fälle werden mit allen Kontextdaten (Warenkorb, Retourenhistorie, Präferenzen) an menschliche Mitarbeitende übergeben.
In der Praxis im österreichischen Handel habe ich gesehen: Wenn KI den First-Level-Support übernimmt, sinken Bearbeitungszeiten deutlich, während die Zufriedenheit steigt – vorausgesetzt, die Übergabe an echte Menschen funktioniert friktionsfrei.
3. Logistik im Hintergrund: Wie KI Retourenströme steuert
Retouren sind kein reines Customer-Service-Thema. Sie sind ein knallharter Logistikkostenblock – und gleichzeitig ein Hebel für Supply Chain Excellence.
KI in der Lagerverwaltung: Retouren als Input, nicht Störung
In klassischen Lagerverwaltungen gelten Retouren oft als „Störgröße“. KI-gestützte Warehouse-Management-Systeme können das Muster drehen:
- Automatisierte PrĂĽfung und Klassifizierung: Bilderkennung und Sensorik entscheiden, ob ein Artikel direkt wieder in den Verkauf kann, aufbereitet werden muss oder ausgeschieden wird.
- Optimierte Einlagerungsstrategien: KI analysiert, welche retournierten Artikel sich im Anschluss besonders schnell wieder verkaufen – und lagert diese automatisch an Schnellläufer-Positionen.
- Dynamische Bestandsbewertung: Retourendaten fließen in die Disposition ein. Wenn eine Größe häufig retourniert wird, reduziert das System Nachbestellungen oder passt Einkaufsmengen an.
Gerade in Österreich, wo viele Fulfillment-Center sowohl den nationalen als auch süddeutschen Markt bedienen, ist diese Feinsteuerung entscheidend, um Lagerflächen effizient zu nutzen.
Nachfrageprognose mit Retourendaten verknĂĽpfen
Gute Nachfrageprognosen berücksichtigen nicht nur Verkäufe, sondern auch zu erwartende Rückläufer. KI-Modelle können auf Basis historischer Daten recht genau kalkulieren:
- welche Artikel mit welcher Wahrscheinlichkeit zurĂĽckkommen,
- in welchem Zustand,
- in welchem Zeitraum.
So entstehen realistischere Planungen fĂĽr:
- Bestände (vermeidet Über- und Unterdeckung),
- Mitarbeiterplanung im Retourenlager (z. B. nach Saisons wie Weihnachten und Wintersale),
- Transportmanagement (Bündelung von Retourenströmen in der österreichischen Paketlogistik).
Wer seine Nachfrageprognosen nicht um Retouren bereinigt, steuert blind – und wundert sich dann über volle Lager und trotzdem fehlende Größen.
4. Reibung im Retourenprozess: Wo Kund:innen abspringen
Die Studie zeichnet ein deutliches Bild: Fast ein Drittel der Befragten empfindet den Rücksendeprozess als „kompliziert“ oder „sehr kompliziert“. Bei den 35–44-Jährigen steigt dieser Anteil auf bis zu 44,2 %.
Komplexe Abläufe kosten Umsatz
Komplizierte Prozesse – unklare Fristen, versteckte Kosten, unübersichtliche Formulare – haben zwei Folgen:
- 36,0 % der Kund:innen behalten Produkte „regelmäßig“ oder „häufig“, obwohl diese nicht passend sind.
- 36,6 % kaufen nach einer negativen Retourenerfahrung nicht mehr beim gleichen Händler.
Das ist aus Logistik-Sicht trĂĽgerisch: Weniger Retouren aufgrund von Frust bedeuten nicht mehr Kundenzufriedenheit, sondern stille Abwanderung.
Wie KI den Retourenprozess vereinfacht
Digitale Retourenportale können mit KI deutlich verbessert werden:
- Geführter Retourenprozess: Ein KI-Assistent fragt Schritt für Schritt die relevanten Infos ab (Grund, Zustand, Präferenz für Ersatz/Erstattung) und schlägt die passende Option vor.
- Automatisierte Regelprüfung: Ob Frist, Produkttyp oder Aktionsbedingungen – KI prüft in Echtzeit, was möglich ist, statt Kund:innen im Kleingedruckten suchen zu lassen.
- Optimierte Transportoptionen: Auf Basis von Standort, Paketdichte und CO₂-Daten schlägt das System die nachhaltigste und bequemste Rücksendemöglichkeit vor (Paketshop, Abholung, Locker-System etc.).
Für österreichische Händler, die häufig mit mehreren Carriern und grenzüberschreitenden Retouren arbeiten, reduziert ein KI-gestütztes Transportmanagement massiv Komplexität.
5. Nachhaltigkeit & Haltung: Was Kund:innen wirklich wollen
Ein spannender Punkt der Studie: 59,0 % der Konsument:innen fühlen sich persönlich dafür verantwortlich, Retouren im Sinne von sozialer und ökologischer Nachhaltigkeit zu vermeiden.
Damit ist klar: Wer Retouren smart steuert, punktet nicht nur bei Kosten, sondern auch beim Markenimage.
Nachhaltigkeit sichtbar machen – aber ehrlich
Digitale oder emotionale Maßnahmen wie virtuelle Anproben oder reine Nachhaltigkeitshinweise schneiden in der Studie eher schwächer ab als harte Fakten. Heißt für die Praxis:
- Ehrliche Informationen über CO₂-Auswirkungen von Retouren können das Verhalten beeinflussen – aber nur, wenn der Rest des Prozesses kundenfreundlich bleibt.
- Übertriebene „Green Claims“ ohne echte Maßnahmen führen eher zu Misstrauen.
KI kann hier unterstĂĽtzen, indem sie:
- im Checkout transparente Umweltinformationen zu Liefer- und Retourenoptionen anzeigt,
- anhand des Kundenverhaltens passende Hinweise gibt (z. B. Empfehlung zur Größentabelle vor Abschluss der Bestellung),
- in der Supply Chain die ökologisch günstigsten Transportrouten und Bündelungen wählt.
Vom Kostenfaktor zur Lernschleife
Wenn Retouren als Lernschleife in die gesamte Supply Chain integriert werden, entsteht echter Fortschritt:
- Produktentwicklung erhält klares Feedback zu Passform und Qualität.
- Einkauf erkennt systematische Schwächen bei Lieferanten.
- Logistik optimiert Verpackungen und Handling.
- Marketing schärft Zielgruppen- und Produktansprache.
Die Realität: Die Daten sind fast immer da – sie werden nur nicht strukturiert ausgewertet. Genau hier setzen KI-Lösungen für den Handel an.
6. Konkrete Schritte für österreichische Händler
Wie lässt sich all das pragmatisch angehen, ohne ein mehrjähriges IT-Großprojekt zu starten? Ein möglicher Fahrplan:
1. Retourendaten zentral erfassen
- GrĂĽnde (standardisiert, nicht als Freitext)
- Artikel, Größe, Farbe, Lieferant
- Bestell- und Retourendatum, Kanal
- Prozessdaten (Bearbeitungszeit, Kosten, Transportweg)
Ohne saubere Datengrundlage bringt die beste KI wenig.
2. Quick Wins mit KI identifizieren
Typische Einstiegspunkte:
- Größenempfehlung im Shop auf Basis historischer Käufe und Retouren
- Automatische Klassifizierung von Retouren im Warehouse (wiederverkaufbar/aufbereiten/aussortieren)
- Prognosemodelle fĂĽr Retourenquoten nach Kategorie und Saison
Gerade mittelständische Händler in Österreich profitieren von Lösungen, die sich an bestehende Shop- und WMS-Systeme andocken lassen.
3. Kundenerlebnis im Retourenprozess neu denken
- Klarer, digital gefĂĽhrter Prozess statt Papierformular im Paket
- Transparente Fristen und Kosten
- Option zur Retoure-Vermeidung (z. B. Gutschein, Teilgutschrift bei Behalten trotz kleiner Mängel)
Erfahrungsgemäß steigt die Loyalität deutlich, wenn Kund:innen spüren: Dieser Händler will mein Problem wirklich lösen – nicht nur meine Kosten senken.
Ausblick: Retouren als Treiber fĂĽr Supply Chain Excellence
Retouren werden nicht verschwinden – gerade nicht im Onlinehandel. Der Unterschied liegt darin, wie professionell Händler mit ihnen umgehen.
Wer Retouren nur als lästigen Kostenblock betrachtet, verliert Marge, Kund:innen und Nachhaltigkeitsziele. Wer sie als Datenquelle und Optimierungsmotor begreift, baut Schritt für Schritt eine robuste, KI-gestützte Supply Chain auf – von der Nachfrageprognose über die Lagerverwaltung bis zum Transportmanagement.
Für den österreichischen Handel ist das eine echte Chance: Wer jetzt seine Retourenprozesse data-driven und KI-fähig aufstellt, positioniert sich in der DACH-Region als verlässlicher, nachhaltiger Partner – für Kund:innen genauso wie für Lieferanten.
Die spannende Frage für Ihr Unternehmen: Nutzen Sie Ihre Retouren bereits als strategisches Asset – oder liegen die wichtigsten Hinweise Ihrer Kund:innen noch ungenutzt im Lager?