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Erfolgreiche Reaktivierung von inaktiven Kunden

Warum Reaktivierung inaktiver Kunden ein wichtiges Thema ist?
Es kostet bis zu sechsmal mehr, einen Neukunden zu gewinnen, als einen bestehenden Kunden zu halten. Die Kaufwahrscheinlichkeit bei einem Bestandskunden bis zu 14-mal höher. Und auch die Loyalität ehemaliger Kunden ist deutlich höher als bei Neukunden.

Dies sind nur drei gute Gründe, warum es wichtig ist, inaktive Kunden wieder zu reaktivieren. Was man bei einer Reaktivierung bedenken muss, wie man sie umsetzt und was es für konkrete Maßnahmen für eine Reaktivierung gibt – mehr dazu im folgenden Artikel.

Einführung Reaktivierung von Kunden

Neukunden zu gewinnen ist super, aber auch super teuer. Trotzdem konzentrieren sich viele Unternehmen für die Steigerung ihres Umsatzes hauptsächlich auf die Akquise von Neukunden – und vergessen dabei, dass die Bindung und Reaktivierung bereits vorhandener Kunden viel lukrativer sein kann.

Warum? Weil es viel einfacher ist, etwas an einen bereits bestehenden Kunden zu verkaufen. Eine der größten Herausforderungen, um jemanden zu einem Kauf zu bewegen, besteht darin, Vertrauen zwischen ihm und dem Unternehmen aufzubauen. Ein Kunde, der bereits etwas gekauft hat, weiß aus Erfahrung, dass die Marke vertrauenswürdig ist. Da dieses Vertrauen bereits hergestellt wurde, hat man quasi schon den halben Weg geschafft, damit ein Kunde erneut kauft.

Doch was tun, wenn der Kunde irgendwann aufhört zu kaufen?

1. Identifikation der inaktiven Kunden

Jedes Geschäftsmodell ist anders. So kaufen Stammkunden beim Bäcker jeden Sonntag ihre Brötchen, das Netflix-Abo wird jeden Monat bezahlt und das Jahresticket für den Nahverkehr – guess what – einmal im Jahr. Unabhängig von der durchschnittlichen Kaufhäufigkeit des Geschäftsmodells sollte man wissen, wann der durchschnittliche Kunde wahrscheinlich wieder einkaufen wird.

Ist diese durchschnittliche Kaufhäufigkeit bekannt, so kann man diejenigen Kundenidentifizieren, die sich deutlich weniger intensiv mit dem Unternehmen befassen.

Mit diesen Informationen wird es viel einfacher, Kunden anhand ihres Verhaltens und ihrer Kaufmuster zu segmentieren. Um zum Bäcker-Beispiel zurückzukehren: Bemerkt man, dass Kunden, die ehemals jeden Sonntag gekauft haben, nun seit über einem Monat nicht mehr aufgetaucht sind, so kann man deutlich sehen, dass diese inaktiv wurden und wieder gezielt angesprochen werden müssen.

Es ist also wichtig zu wissen, wann ein Kunde vom Radar gefallen ist, wenn man ihn erneut aktivieren möchten.

Reaktivierung Kunden

2. Potentialanalyse der inaktiven Kunden

Macht es Sinn, all diese inaktiven Kunden zu reaktiveren? Nein! Den ehemaligen Stammkunden, welcher über zwei Stunden lang jeden Sonntag zur Hauptbetriebszeit im Café an einer einzigen Tasse Tee nippt – den vermisst der Cafébetreiber schätzungsweise nicht schrecklich. Die Großfamilie, die jeden Samstagvormittag zum Brunchen vorbeikommt, wahrscheinlich schon eher.

Doch wie identifiziert man diejenigen Kunden, bei denen sich eine Reaktivierung wirtschaftlich gesehen lohnt?

Hier kann der Einsatz von künstlicher Intelligenz helfen, um Prognosen zu treffen, welche der inaktiven Kunden am besten auf neue Kaufreize anspringen. So lässt sich identifizieren, für welchen Kunden bei einer geringen Investition ein großer Umsatz zu erwarten ist. Hierbei spielt der Customer Lifetime Value eine Rolle. Ist dieser laut Prognose positiv, so rentiert sich eine Reaktivierung.

Durch Prognosen können auch rechtzeitig mögliche Brüche einer Kundenbeziehung erkannt, sowie typische Profile und Muster abwandernder Kunden generiert werden. Dies hilft bei der frühzeitigen Erkennung von gefährdeten Kunden und bietet dadurch die Möglichkeit, schneller gegenzusteuern. Dabei lassen sich die inaktiven Kunden nach ihren Abwanderungsgründen segmentieren: gab es eine Veränderung der familiären Situation, des Berufes, ein Interessenswandel oder liegt eine Unzufriedenheit mit dem Service oder den Produkten des Unternehmens vor?

3. Maßnahmen zur Reaktivierung inaktiver Kunden

Sind nun die Kunden identifiziert, welche zurückgewonnen werden sollen, so gibt es verschiedene Möglichkeiten, Maßnahmen dahingehend umzusetzen. Da die Anzahl möglicher Maßnahmen sehr hoch ist, betrachten wir im Folgenden nur einige davon.

Der große Vorteil an ehemaligen Kunden gegenüber Neukunden ist, dass bereits eine Historie über ihn existiert. Man kennt Kaufgewohnheiten, Präferenzen, Bedürfnisse. Heißt, wieder zu aktivierende Kunde können genau mit den Produkten angesprochen werden, die sie in ihrem bisherigen Kundenleben häufig gekauft haben.

Zudem weiß man meistens, auf welchen Kanälen man effektiv mit diesem Kunden kommunizieren kann.

Ein mit am häufigsten genutzter Kommunikationskanal ist die E-Mail.

E-Mail-Reaktivierungsstrategien

E-Mail-Marketing ist einer der profitabelsten digitalen Marketingkanäle. Für jeden dafür ausgegebenen Dollar wird eine durchschnittliche Rendite von 38 US-Dollar erzielt.

Dies macht ihn zu einem leistungsstarken Tool für Ihre Kundenreaktivierungsstrategie.

Hier gibt es die Möglichkeit, nach Kundenaktivitäten zu segmentieren und dadurch eine gezielte Win-Back-E-Mail-Kampagne einzurichten. Studien zeigen, dass nur ein Viertel der inaktiven Kunden die erste Rückgewinnungs-E-Mail öffnen, bis zur Hälfte jedoch nachfolgende. Daher macht es Sinn, mehrere Mails für solch eine Kampagne anzulegen.

Strategien zur Reaktivierung sozialer Medien

Für manchen Zielgruppen sind E-Mails inzwischen eine veraltete Technik. Diese erreicht man eher über Social Media. Über gezieltes Targeting kann man erfolgreich die Kunden ansprechen, welche aktiv auf den verschiedenen Plattformen sind. Hierfür gibt es zumeist auch die passenden Kampagnenmanager, welche eine automatisierte Aussteuerung der Kampagne ermöglichen.

Belohnungen für Feedback

Eine der besten Möglichkeiten, einen inaktiven Kunden zu reaktivieren, besteht darin, einfach zu fragen, warum er gegangen ist. Vielleicht haben sich ihre Bedürfnisse oder Gewohnheiten geändert. Ohne tatsächlich nachzufragen, kann man nur Mutmaßungen anstellen, welche keine gute Basis für Marketingentscheidungen darstellen.

Eine Kundenumfrage lässt sich beispielsweise sehr gut in ein Prämienprogramm (siehe unten) integrieren, um dadurch einen erhöhten Anreiz für die Beantwortung zu setzen.

Durch Umfragen setzt sich der Kunden mit dem Unternehmen auseinander, wodurch es wieder bei ihm präsenter wird. Zudem liefert er dadurch die Antworten, die man braucht, um ihn wieder zu reaktivieren und seine Bedürfnisse anzusprechen.

Prämienprogramme

Was die Chance einer Rückgewinnung nochmals erhöht, sind Prämienprogramme. Diese sind mit einer der erfolgreichsten Tools zur Kundenbindung. Vorallem solche, welche mit verschiedenen Ebenen aufgebaut sind und dadurch zum Erreichen der nächsten Stufe motivieren. Wer möchte denn nicht gerne VIP-Status haben?! Diese gamifizierten Aspekte steigern die Attraktivität und reizen zum erneuten Kauf an.

Übringens, laut Studien der Harvard Business School kann bereits eine Steigerung der Kundenbindung um 5% den Gewinn um bis zu 95% erhöhen.

Fazit Reaktivierung von Kunden

Es gibt also viele Möglichkeiten inaktive Kunden zurückzugewinnen. Und auch viele gute Gründe. Die bereits vorhandenen Kenntnissen über die Kunden, welche zu einer gezielteren Ansprache bei der Reaktivierung und somit zu Kosteneinsparungen führen, ist einer davon. Auch das bereits vom Kunden aufgebaute Vertrauen zum Unternehmen erleichtert eine Reaktivierung im Vergleich zu einer Kundengewinnung.

Wichtig ist vorallem, dass man die Reaktivierung nicht zu lange aufschiebt. Je länger es her ist, dass jeder Kunde inaktiv geworden ist, desto schwieriger wird es, ihn wieder zu aktivieren.

Sie brauchen Hilfe bei der Auswahl Ihrer zu reaktivierenden Kunden? Kontaktieren Sie uns!

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RFM Analyse für den Customer Lifetime Value

Der Customer Lifetime Value ist ohne Frage eine der wichtigsten Steuerungsgrößen im Marketing und CRM. Doch wie kann man ihn berechnen? In diesem Fall führen viele Wege nach Rom. Eine der am häufigsten angewandte Methode ist die sogenannte RFM Analyse. Diese betrachtet drei wichtige Kennzahlen der Kunden und kombiniert sie in einem dreidimensionalen Modell miteinander.
Wie man sie genau anwendet und wie sich die Ergebnisse nutzen lassen, erfahrt ihr jetzt.

Was ist die RFM Analyse?

Die RFM-Methode ist ein Modell zur Ermittlung der Kundenqualität, wodurch sich Kunden in verschiedene Kategorien einteilen lassen. Ziel der Analyse ist es, ein Bild der Kundenlandschaft zu schaffen, von welchem sich konkrete Marketingmaßnahmen für die einzelnen, ermittelten Segmente ableiten lassen. Durch diese kann eine Erhöhung des Return on Investment erreicht werden. Die Analyse stellt somit eine wichtige Grundlage für die Allokation des Marketingbudgets dar. Zudem lassen sich Rücklaufquoten von Kampagnen näherungsweise durch die Analyseergebnisse prognostizieren.


Die Analyse nutzt vergangenheitsbezogene Daten zu den Kunden, welche aufbereitet werden, um Referenzwerte zu ermitteln. RFM steht dabei für Recency, Frequency und Monetary. Der Ansatz berücksichtigt also neben Umsatzwerten auch die zeitliche Komponente, indem der Zeitpunkt des letzten Einkaufs und die Zahl der Einkäufe pro Kunde einbezogen werden.

Recency: Wann hat der Kunde zuletzt gekauft?

  • Je aktueller der letzte Kauf zurückliegt, desto wahrscheinlicher ist ein Kauf in Zukunft
  • Je länger der letzte Kauf her ist, desto unwahrscheinlicher ist ein zukünftiger Kauf

Frequency: Wie häufig hat ein Kunde gekauft?

  • Je öfter ein Kunde kauft, desto wahrscheinlicher ist ein Kauf in Zukunft
  • Je seltener ein Kauf getätigt wird, desto unwahrscheinlicher ist ein zukünftiger Kauf

Monetary: Wie viel Geld gibt ein Kunde aus?

  • Je höher der Umsatz, desto wahrscheinlicher ist ein höherer Umsatz in der Zukunft
  • Je niedriger der Umsatz, desto unwahrscheinlicher ist ein hoher Umsatz in der Zukunft

Kategorienbildung

Bei der RFM-Analyse werden nun Kategorien gebildet. Die Zahl der Kategorien hängt von den individuellen Anforderungen der Unternehmen ab, sollte aber nicht zu hoch sein. Typisch sind Einteilungen in „hoch“, „mittel“ und „niedrig“, oftmals wird zusätzlich noch „sehr hoch“ genutzt.

Wichtig ist, dass die Kategorisierung nicht nur auf einer einzelnen Kennzahl beruht, sondern auf Kennziffern, die jeweils Recency, Frequency und Monetary widerspiegeln. Es handelt sich beim RFM also um ein dreidimensionales Modell, das abbildet, welchen Wert ein Kunde hat.

Beispielsweise für Recency: Kategorie „niedrig“ für einen letzten Kauf innerhalb den vergangenen 12 Woche, Kategorie „mittel“ für den letzten Kauf innerhalb von mehr als einer bis ca. 52 Wochen und Kategorie „hoch“ für den letzten Kauf von vor mehr als 52 Wochen. Je nach üblicher Kauffrequenz bieten sich andere Einteilungen an. Für die Zahl der Wiederkäufe und den Umsatz werden ebenfalls entsprechende Einteilungen gefunden.

Berechnung der RFM-Klassen

Im nächsten Schritt werden zwei Kategorien statistisch und visuell zusammengebracht. Hier wird beispielsweise angezeigt, welche Kunden in beiden Kategorien in „hoch“ eingestuft sind und welche Kunden in „hoch“ und „mittel“ und so weiter. Aus dem Zweiervergleich lassen sich schon erste Rückschlüsse ziehen, beispielsweise ist ein hoher Umsatz mit hohen Wiederkäufen meistens stark korreliert. Im nächsten Schritt wird die dritte Kategorie hinzugefügt.

Nun lassen sich die Kunden in drei Dimensionen beschreiben und Kundensegmente definieren. Bei drei Kategorien mit jeweils drei Einteilungen sind das maximal neun Segmente. Bei mehr Einteilungen entstehen entsprechend mehr Segmente. Beispielsweise wäre das Segment, in dem die Kunden in allen drei Kategorien „hoch“ sind, das Star-Segment mit den höchsten Kundenwerten. Sinnvollerweise lassen sich einige Kombinationen zu einem Segment zusammenfassen, weil beispielsweise ein ähnlicher Kundentyp unterstellt werden kann oder das Segment eine zu kleine Zahl an Kunden aufweisen würde.

RFM Analyse

Ergebnisse der RFM Analyse richtig nutzen

Mithilfe der Kundensegmentierung können nun unterschiedliche Kundenansprachen und Marketingmaßnahmen gefunden werden, um die einzelnen Kundensegmente gezielter anzusprechen und deren Potentiale voll auszuschöpfen. Während Kunden des einen Segments beispielsweise einen Treuebonus erhalten, gibt es für Kunden eines anderen Segments ein einmaliges Angebot. Wiederum andere Kunden aus eher uninteressanten Segmenten werden bei begrenztem Marketingbudget nicht mehr gezielt angesprochen.

Ob die Maßnahmen dann wirkungsvoll waren, kann an den Kundenbewegungen zwischen den Segmenten in der Folge beobachtet werden. Es ist also wichtig, die Analyse nicht nur einmal durchzuführen und sie als statisches Modell zu betrachten. Sie kann permanent als Screening des Kundenstamms eingesetzt werden, um Erfolge von Marketingmaßnahmen nachzuvollziehen und zu überprüfen.

Sie interessieren sich für das Thema Kundensegmentierung, Customer Lifetime Value und ähnliches und fragen sich, wie Sie diese Themen am besten in Ihrem Unternehmen umsetzten können? Kontaktieren Sie uns jetzt für mehr Infos!

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Was ist Hyperpersonalisierung? Erfolgreiches Marketing mit KI!

Hast du schon einmal auf Spotify deinen persönlichen Mix der Woche gehört und dich gefragt, wie gut dich die App wirklich kennt? Bieten Händler wie Amazon dir vor dem Checkout regelmäßig attraktive Angebote an, die du zusammen mit deiner Auswahl günstiger erwerben kannst? Dann ist Hyperpersonalisierung bereits Bestandteil deines Alltags. So nutzt du Hyperpersonalisierung effektiv im Marketing, ohne Kunden durch die Datennutzung abzuschrecken.

Maximal 8 Sekunden hast du Zeit, um einen Interessenten von deiner Website oder deinem Onlineshop zu begeistern. In diesen 8 Sekunden nimmt der Besucher alle relevanten Informationen auf, begutachtet unterbewusst das Design und schätzt für sich ab, ob die Website seriös ist. Dazu tragen in Europa beispielsweise Zertifizierungen wie Trusted Shops bei. Am Ende dieser wenigen Sekunden entscheidet der Nutzer, ob er bei dir kaufen und sich weiter informieren möchte. Wiederkehrende Besucher hingegen achten nur auf Neuerungen. Je flexibler deine Website sich nach ihnen richtet, desto mehr gibt es zu entdecken. Hier kommt Hyperpersonalisierung ins Spiel.

Was ist Hyperpersonalisierung?

Beim Begriff der Personalisierung denken die meisten Nutzer vor allem an Angebote wie „Kunden, die diesen Artikel kauften, interessieren sich auf für“. Tatsächlich handelt es sich dabei um eine Personalisierung auf Basis des angesehenen Artikels, wie sie ohne viel Aufwand in Shops einpflegbar ist. Auch ein Newsletter, der sich mit Nennung deines Namens an dich richtet, ist personalisiert. Hyperpersonalisierung geht einen Schritt weiter. Hier richtet sich alles danach, wonach du suchst, was du magst und was du zuletzt gekauft hast. So sieht beispielsweise die Startseite des Streaminganbieters Netflix für jeden Kunden anders aus. Natürlich haben alle Kunden deiner Region Zugriff auf das gleiche Angebot. Aber nur du hast zuletzt „Nailed it!“ geschaut und bekommst dafür nun auch „Chef’s Table“ vorgeschlagen. 

Der Unterschied zwischen Personalisierung und Hyperpersonalisierung

Noch vor wenigen Jahren war die gewöhnliche Personalisierung der absolute Standard im Marketing. Eine persönlich formulierte und an eine Zielgruppe angepasste Mail wirkte vertrauenserweckend, die „Related“ Vorschläge im Netz waren oft relevanter als der Inhalt, den der Nutzer gerade betrachtete. Ein in die Suche im Shop eingegebener Begriff konnte beispielsweise alle Stiefel in der Größe des Kunden ausgeben. Die Personalisierung reduzierte die Zeit bis zum Vertragsabschluss in Onlineshops und konnte allgemeine Discounte anbieten, wenn der Käufer sich beispielsweise für ein reduziertes Schuhpaar zum eigentlichen Kauf hinzuzukaufen entschied. 

Hyperpersonalisierung kann mehr, denn sie arbeitet nicht nur mit Namensdatenbank und Suchhistorie. Stattdessen nehmen Unternehmen aller Branchen sich die Freiheit, von Anfang an die Daten aus Käufen, Suchen, weiterleitenden Medien und Warenkorb auszuwerten. Das Ergebnis ist Marketing, das oft wie Gedankenlesen wirkt. Ein paar Monate nach dem Kauf einer Pflanze kann so beispielsweise ein Gartenmarkt einen Newsletter versenden, dass der Kunde jetzt für diese Pflanze einen passenden Dünger erwerben sollte. Möglich macht das ein Hinterlegen großer Datenmengen von Online und Offline-Daten zu jedem einzelnen Nutzer und Kunden.

ANWENDUNGSBEISPIELE in der Praxis

Möchtest du durch eine KI oder einen einfachen Algorithmus ein neues Kauferlebnis für deine Kunden schaffen, solltest du zunächst wissen, mit welchen Daten du arbeiten möchtest. Für die personalisierte Ansicht von Start- und Shopseiten sind beispielsweise wichtig:

  • Von welchem Gerät mit welcher Internetgeschwindigkeit greift der Kunde zu?
  • Ist der Kunde angemeldet, oder kann ihm die Registrierung angeboten werden?
  • Wann hat der Kunde zuletzt den Shop besucht?
  • Hat der Kunde ungekaufte Artikel im Warenkorb oder einer Merkliste liegen?
  • Welche Inhalte mag der Kunde für gewöhnlich und welche kauft er tatsächlich?
  • Welche legt er sich in den Warenkorb und welche werden retourniert?

Nicht deine Mitarbeiter verarbeiten diese Daten, sondern das Datawarehouse oder Shopsystem selbst. Möglich macht es eine KI, die deine Kunden im Blick behält oder ein Algorithmus, der auf jede Änderung adäquat reagieren kann. Eines der besten Beispiele sind Netflix, Spotify und andere Streaminganbieter, die den Kunden auch per Mail oder Push-Notification informieren, wenn es mit seinen angesehenen Serien weitergeht oder neue Dokus und Filme nach seinem Geschmack hinzugefügt wurden. So lockt die Seite oder App den Besucher zurück auf die Plattform.

Vorteile im Marketing

Bestimmt hast du schon einmal den Spruch gehört, dass Daten die neue Währung unseres Jahrhunderts sind. Tatsächlich gibt es für dich als Unternehmer nichts spannenderes, als deine Kunden vollkommen zu kennen. Kein Raten und Kalkulieren mehr, welche Zielgruppe angesprochen werden sollte. Keine gerade so passenden Angebote per Newsletter. Durch Hyperpersonalisierung weiß deine Website besser als der Kunde selbst, was er gerade wirklich sucht. Der Datenschutz lässt uns als Marketing Experten nicht unbegrenzt mit den Daten der Besucher arbeiten. Doch gerade anonymisiert in tagesaktuellen Statistiken unterstützen dich die Zahlen und Fakten auch dabei, zukünftige Werbung gezielt auszuspielen. Du investierst weniger in breit gestreutes Marketing und mehr in den perfekten Service für deine Website- und Shopbesucher.

Auch die Verkaufszahlen von Shops mit Hyperpersonalisierung können sich sehen lassen. Kunden lieben es, maßgeschneiderte Angebote vorgelegt zu bekommen. Passende Ersatzteile, Zubehör zu gekauften Artikeln oder Dinge, die ihnen gefallen könnten, werden eher angeschaut und öfter gekauft. Dabei macht der Algorithmus keinen Unterschied zwischen alten Ladenhütern und brandneuen Artikeln. Du verkaufst alles – und davon mehr. Dadurch steigen die Conversions und du verzichtest auf die altbekannten Streuverluste.

Künstliche Intelligenz als Motor für Hyperpersonalisierung

Menschen lieben es, wenn du persönlich auf sie zugehst und ihnen echten Mehrwert bietest. Eine Studie von Epsilon zeigte 2019 auf, dass Besucher 80% häufiger in Shops bieten, die sie als Konsumenten wirklich kennen. Je besser die Technologie dahinter wird, desto effizienter können hyperpersonalisierte Angebote ausgespielt werden. Die Echtzeit-Analyse des Kaufverhaltens ist nur durch eine hochentwickelte KI möglich, die sämtliche Aktivität auf deiner Website im Blick behält. Paraboost entwickelt eine solche KI für dich mithilfe von AutoML und gibt dir ein übersichtliche Lösung an die Hand, in dessen KI Dashboard du nachverfolgen kannst, worauf die KI wie reagiert hat. So lassen sich beispielsweise unpassende und taktlose Vorschläge von Anfang an verhindern. 

Lass dich von unseren Experten beraten und erfahre, was Hyperpersonalisierung für dein Business tun kann! Jetzt Kontakt aufnehmen.

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Retouren – Top 9 Facts und wie man sie vermeidet

Eine Mottoparty steht an und Dir fehlt noch das perfekte Kostüm? Kein Problem, mit ein paar Klicks ist dieses Online bestellt und schon auf dem Weg zu Dir. Doch was, wenn es nicht passt? Oder Du doch lieber ein Pirat anstatt einem Vampir sein möchtest? Du packst es einfach wieder ein und schickst es zurück.

Retouren sind heutzutage völlig normal und nehmen in den letzten Jahren immer mehr zu.

Wir haben dazu die größten Fakten zusammengetragen und uns angeschaut, wie man als Handelsunternehmen am besten mit dem Thema umgeht.

Fakt #1

Erst einmal trockene Theorie am Anfang. Man unterscheidet bei Statistiken in Alpha- und Beta-Retourenquote. Die Alpha-Retourenquote betrachtet hierbei die kompletten Pakete, welche zurückgeschickt werden, bei der Beta-Retourenquote werden die einzelnen Artikel ausgewertet.

Fakt #2

Die Ursache für Retouren hat zwei Haupttreiber: einmal die Warengruppe, aus welcher der bestellte Artikel stammt und die Kundengruppe, welche ihn bestellt. Die anfälligste Warengruppe ist Kleidung. Häufig werden Artikel in verschiedenen Größen oder Farben bestellt, was zu einer höheren Retourenquote führt. Junge Frauen bis Mitte 30 sind zudem die Kundengruppe, welche die meisten Produkte retourniert.

Fakt #3

Dass die falsche Größe bestellt wurde, ist einer der Hauptgründe für Retouren. Besonders bei Frauen – Sie verschätzen sich beim Bestellen einer Größe bis zu 20% häufiger als Männer.

Fakt #4

Die Zahlungsart spielt übrigens auch eine Rolle bei den Retouren. Die Quote ist bei Käufen auf Rechnung höher als bei E-Payment oder Vorkasse. Verständlich – wer auf Rechnung bestellt, hat eher das Gefühl von einem „Probekauf“. Der Artikel gehört einem noch nicht wirklich, daher überlegt man öfter, ob man ihn wirklich behalten möchte oder nicht.

Fakt #5

Circa 6% haben schon mal einmal Artikel in dem Wissen bestellt, dass sie ihn wieder zurückschicken werden. Motivation dafür ist häufig, dass der Mindestwert für den kostenlosen Versand erreicht wird.

Fakt #6

Retouren sind kulturabhängig. Die Mentalität der Menschen beeinflusst Retouren sehr. So werden anderenorts nicht passende Kleider einfach umgenäht, anstatt zurückgesendet.

Fakt #7

Würde man alle innerhalb eines Jahres in Deutschland zurückgesendeten Pakete aneinanderreihen, so käme man in etwa auf eine Länge von 114 400 Kilometern. Das entspricht 2,86 Erdumrundungen. Für den Transport der Rücksendungen werden dabei ca. 143 000 Tonnen CO--<sub>2</sub> ­­ freigesetzt.

Fakt #8

Rücksendungen gehen aber nicht nur auf Kosten der Umwelt, sondern verursachen auch viel Aufwand für die Unternehmen. Im Schnitt kommen auf ein Unternehmen Prozesskosten in Höhe von 5,18 Euro pro Rücksendung zu. Bei unter 10 000 Retouren im Jahr sogar bis zu 17,70 Euro. Die größten Kostentreiber sind dabei die Sichtung, Identifikation und Qualitätskontrolle der Artikel. Nicht nur die Abwicklung der Retouren, sondern auch der Wertverlust der zurückgesendeten Artikel können ganz schön teuer werden. Fast jede zweite Rücksendung ist beschädigt, was Unternehmen dazu zwingt, einen Preisnachlass von bis zu 35%, bei Textilien sogar bis zu 42% zu gewähren. Im Schnitt beträgt der Wertverlust pro Retoure ca. 7 Euro.

Fakt #9

Ein weiterer Punkt, welcher Unternehmen viel Geld kosten kann, ist Retourenbetrug. Besonders bei Schmuck oder Kosmetikartikeln werden immer wieder ähnliche, günstigere Artikel zurückgesendet, um den eigentlich höheren Betrag des ursprünglich bestellten Artikels zurückerstattet zu bekommen.

Ein anderer Weg, auf dem Onlinehändler ausgetrickst werden, ist die Ausnutzung der kulanten Rückgabebedingungen. So nimmt Amazon nicht alle Artikel zurück, wenn der Aufwand dafür zu hoch ist – die Kosten werden dennoch zurückerstattet. Dies hier soll allerdings keine Anleitung zum betrügerischen Shoppen sein. Als Käufer sollte man sich im Klaren sein, dass man zwar viele Rechte hat, damit aber auch Pflichten bei einem Kauf eingeht.

Doch was hilft nun, um Retouren zu vermeiden und damit Kosten einzusparen?

Artikelbeschreibungen und Kundenfeedback

Man setzt am Besten an den Punkten an, welche die Hauptgründe für Rücksendungen darstellen. Möglichst genaue Artikelbeschreibungen und vielseitige Fotos des Produktes helfen dem Kunden dabei, sich ein bestmögliches Bild des Artikels zu verschaffen.

Auch die Möglichkeit für Kundenfeedback hilft anderen Kunden, Artikel besser einschätzen zu können. Fällt der Schuh vielleicht eher kleiner aus oder ist der lila Farbton des T-Shirts im natürlichen Tageslicht eher rötlicher.

Dieses Feedback kann auch in dynamische Empfehlungssysteme, zum Beispiel beim Kleidungskauf, eingearbeitet werden. Dir passt die Hose der Marke xy in Größe M wie angegossen? – Perfekt, dann probiere bei dieser Marke doch lieber eine S, denn sie fällt verhältnismäßig kleiner aus.

Timing ist wichtig!

Außerdem wirkt sich die Verarbeitungszeit der Bestellung sowie eine transparente Sendungsverfolgung positiv auf die Zufriedenheit der bestellten Artikel aus. Je schneller ein Kunde sein Paket erhält, desto präsenter ist noch die emotionale Verbundenheit und Vorfreude auf das Produkt. Dauert es lange, bis ein Kunde den bestellten Artikel erhält, so gerät dieses bereits langsam in Vergessenheit und der ursprüngliche Zweck für den Kauf wird eher hinterfragt.

Den gleichen Effekt haben aufgesplittete Sendungen. So ist die Frustration über das Warten auf den letzten Teil der Sendung oft höher, als die Freude über den frühen Erhalt des ersten Teiles.

Qualität, Qualität, Qualität!

Ein besonderes Augenmerk auf die Qualität des Artikels und eine hochwertige Verpackung sind ebenfalls wichtige Punkte der Retouren Vermeidung. Viele Artikel werden retourniert, weil die bereits beschädigt beim Kunden ankommen. Achtet man also darauf, dass das Produkt vor dem Versenden in einem einwandfreien Zustand ist und dass es sicher verpackt ist, können Schäden am Produkt verhindert und dadurch die Retourenquote gesenkt werden.

Zwar bringen diese Maßnahmen einen Mehraufwand und zusätzliche Kosten mit sich. Allerdings lassen sich dadurch Rücksendungen vermeiden und auch die Kundenzufriedenheit steigern.

Falls Du noch mehr zum Thema Retouren lesen magst, schau doch mal bei der Retourenforschung vorbei:http://www.retourenforschung.de/definition_statistiken-retouren-deutschland.html

Unsere Use-Cases zur Vermeidung von Retouren findest Du hier:

6 Use-Cases
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