Fashion: Der Kampf mit den Retouren.

von Andre Schreiber am 05.Juli 2017 in News, Trends & Analysen
Fitanalytics nutzt Big Date gegen Retouren

Quelle: Fitanalytics

Eine zentrale Aufgabe des Verkäufers im traditionellen Modehandel bestand darin, den Kunden davon abzuhalten, in nicht passende Kleidungsstücke zu schlüpfen. Im Zeitalter von Multichannel, Digital Commerce und Click & Collect fehlt diese Instanz. Die Lösung des Retourenproblems beschäftigt die gesamte Branche.

Retouren sind teuer. Die Ware wird zweimal transportiert, muss gesichtet und erneut verpackt werden, bevor sie dann (hoffentlich) unbeschädigt wieder dem Lager eingegliedert werden kann. Nur leider genügt das oft nicht. Und so muss der Artikel auch noch aufbereitet werden. Wenn die Menschen alle gleich und ehrlich wären, dann gäbe es das Problem mit den Retouren gar nicht. Nur sind wir alle (zum Glück) unterschiedlich gebaut. Und wahrscheinlich wird bei keinem Thema dermaßen viel „geschwindelt“ wie bei Gewicht und Größe. Und während bei dem einen der Anzug in Größe 48 perfekt sitzt, spannt das Sakko bei dem anderen. Und das muss gar nicht immer am Kunden selbst liegen. Auch die Hersteller interpretieren die Größen teilweise sehr unterschiedlich.

Diese Erfahrung hat wohl schon jeder beim Kauf von Turnschuhen gemacht. Während das Modell A in Größe 42 wie angegossen sitzt, lässt sich Modell B des gleichen Herstellers nicht einmal über die Zehen ziehen. Die Rücksendung bestellter Ware ist frustrierend. Für den Händler, der den Aufwand der Wiederaufbereitung hat, und für den Kunden, der sich auf das Produkt gefreut hatte, es jetzt aber doch nicht tragen kann. Das Ausmaß des Problems lässt sich erahnen, wenn man einen Blick auf die Zahlen des Forschungsprojekts an der Universität Bamberg wirft. Hier gehen die Wissenschaftler etwa von einer Retourenquote bei Fashion von über 55 Prozent aus, wenn die Kunden per Rechnung bestellen können. Bei Vorkasse sind es immerhin noch 30 Prozent. Kein Wunder, dass sich eine ganze Reihe von Firmen immer wieder daran wagt, das Problem lösen zu wollen.

Eigentlich einfach, und doch so schwer

Noch einmal zurück zum klassischen Modekauf im Warenhaus oder Boutique. Was einen guten Verkäufer auszeichnet, ist die Erfahrung. Er schaut sich den Kunden genauer an und kann dessen Konfektionsgröße erkennen. Zum anderen besitzt er aber auch die Kenntnis über sein Warensortiment. Er weiß, wenn etwas „knapper ausfällt“ und greift dann gleich zum richtigen Stück. IT-Systeme besitzen diese Erfahrungswerte nicht, sondern müssen diese erst erlernen. In der typischen Verkaufssituation liegt aber der Schlüssel, auf dem alle aktuellen Systeme zur Retourenvermeidung basieren.

Der Kunde muss möglichst exakt vermessen werden, zum anderen sind Informationen über das Kleidungsstück nötig. Das klingt einfach, ist aber enorm schwierig. Denn für einen Computer ist die Information darüber, dass etwas knapper ausfällt, ohne Wert. Wie sich ein Kleidungsstück am Körper verhält, muss er errechnen und bedarf dazu etwa Informationen über die Gewebeeigenschaften, Dehnbarkeit und detaillierte Abmessungen. Das sind für eine durchschnittliche Kollektion eines Herstellers bereits einige Tausend Informationen.

Mit Bodyscannern zum Bild des Kunden

Ein dreidimensionales und exakt vermessenes Bild des Konsumenten wäre die Basis, um dazu passende Stücke aus dem Sortiment des Händlers zu finden. Mit Bodyscannern haben eine ganze Reihe von Unternehmen experimentiert. So richtig durchgesetzt haben sie sich bisher aber noch nicht. Das liegt zum einen am Preis für die Installation und Wartung entsprechender Technik. Zum anderen beanspruchen solche Scan-Stationen Platz. Und der fehlt dann wieder an der Verkaufsfläche.

Deswegen erntete das Unternehmen Trupik für seinen Ansatz recht viel Aufmerksamkeit. Die Idee: Der Kunde erstellt einen exakt vermessenen Avatar und speichert diesen in einer App. Auf die Daten können dann auch andere Händler zugreifen, die sich am System beteiligen. Zur Vermessung werden Standardkomponenten verwendet. Die eigentlich für die Xbox zur Bewegungssteuerung konzipierte Kinect-Kamera spielt dabei eine zentrale Rolle.

Das funktioniert auch in der Praxis, aber bisher beteiligen sich nur wenige Händler an dem System. Zum anderen braucht das Scannen des Kunden natürlich seine Zeit. Der Konsument muss also auch erst einmal davon überzeugt werden, hier mitzumachen.

Mit Big Data den Retouren den Kampf ansagen

Auf die exakte Vermessung der Kunden verzichten Ansätze, die auf maschinellem Lernen und großen Datenmengen basieren. Auf der einen Seite stehen die Datensätze der Modehersteller. Sie enthalten exakte Abmessungen, aber auch Informationen zur Stoffqualität. Auf der anderen Seite stehen die Datenmodelle zum Erscheinungsbild des Kunden. Dieser wählt aus einer Reihe von Körpertypen, den ihm entsprechenden aus, oder aber trägt eigens ermittelte Angaben zu Größe, Gewicht, Brust- und Bauchumfang in das System ein. Auf Basis der Körperform kann das System nun ermitteln, welche Artikel wahrscheinlich passen. Es fehlt aber eine Kontrollinstanz, und hier kommt dann Big Data ins Spiel. Aufgrund der Maße von Kunde A könnte die Größe 46 die Richtige sein. Hat aber eine nennenswerte Zahl von Kunden, die die gleichen Angaben wie Kunde A gemacht haben, den Artikel in der Größe wegen mangelnder Passform zurückgegeben, dann scheint die Größe 48 die bessere Variante zu sein.

Basiert das lernende System auf einigen Tausend Datensätzen, kann das Datenmodell immer bessere Vorhersagen treffen. Die IT-Systeme machen also die mangelnde Erfahrung im Vergleich mit dem Verkäufer aus Fleisch und Blut wieder wett.

Das Unternehmen Fitanalytics besitzt bereits einige Tausend solcher Datensätze. Denn das Unternehmen fing bereits 2010 unter den Namen Upcload an. Die Kunden sollte sich mit seiner Laptop-Kamera und einer CD als Maßstab selbst vermessen, um daraus ein Profil anzulegen. Anhand der erfassten Daten sollten sie dann Größenvorschläge bekommen. Das Geschäftsmodell wurde adjustiert, aber die Technik weiterentwickelt. Und diese kommt jetzt in anderer Form als Whitelabel-Lösung bei einer ganzen Reihe von Händlern wie Puma, AboutYou oder auch Globetrotter zum Einsatz. Vermessen muss sich der Kunde jetzt nicht mehr. Einen ähnlichen Weg geht das ebenfalls in Deutschland gegründete Dresslife. Auch hier spielen die Metaparameter der Kleidungsstücke eine wichtige Rolle, um das passende Modell für den Kunden zu finden.

Personalisierung als Retourenkiller

Schuhtingstar

Mit Personalisierung sinkt das Retouren-Risiko.

Die Anfertigung auf Maß wirkt Retouren entgegen. Denn individuell für den Kunden angefertigte Produkte können nicht so einfach wieder zurückgeschickt werden. Schon gar nicht, wenn der Kunde den Artikel selbst zusammengestellt hat. Das neue Angebot von MySchuhtingstar greift gleich zwei Trends auf. Zum einen den Wunsch der Kunden nach personalisierten Angeboten. Der Käufer gestaltet sich sein individuelles Paar Schuhe. Aber Schuhtingstar will nicht ein Pure Player bleiben, sondern sein Angebot auch im stationären Handel verbreiten. Der Kunde kann sich vor Ort von Material und Passform der Modelle überzeugen. Entwickelt danach am Computerterminal dann aber sein individuelles Paar. Der Bildschirm wird so zur virtuellen Regalverlängerung. Und ganz nebenbei ist zumindest für diese Modelle das Problem der Retour gelöst. Das Konzept des Start-ups wurde bereits in einem Innovationswettbewerb ausgezeichnet.

Das Thema Retouren wird den Handel ohne Zweifel noch eine Weile beschäftigen. Aber Technologien, die auf maschinellem Lernen basieren, scheinen ein vielversprechender Ansatz, die Retourenquote deutlich senken zu können.

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