Sandra Dirks
Warum der wirksamste Hebel gegen Retouren in der Datenbasis liegt
Kurz gesagt: Saubere Produktdaten aus PIM und DAM reduzieren vermeidbare Retouren und sorgen dafür, dass KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity Produkte korrekt verstehen und empfehlen.
Retouren gar nicht erst entstehen zu lassen, ist für den Versandhandel ein wirksamer Hebel. Bessere Produktdaten führen zu weniger Fehlkäufen und damit zu weniger Verpackung, Transport und Bearbeitungsaufwand. Zugleich entscheiden sie zunehmend darüber, wie gut ein Produkt in KI-gestützten Kaufprozessen sichtbar ist.
Inhaltsverzeichnis
Was kostet eine Retoure im Versandhandel?
Die EHI-Befragung 2024 unter 146 Onlinehändlern aus der DACH-Region zeigt, wie stark die Kosten je Retoure schwanken:
- 30 % der befragten Händler schätzen sie auf 5-10 €
- 26 % schätzen sie auf 10-20 €
- einzelne Händler geben bis zu 50 € oder mehr an
Zusammen liegen also 56 % der Händler im Bereich von 5–20 € je Retoure. Als Planungsannahme lassen sich rund 10 € ansetzen, je nach Sortiment, Versandweg und Bearbeitungsprozess auch mehr oder weniger.
Rechenbeispiel: Bei einer Million versandten Artikeln pro Jahr, einer Retourenquote von 30% und 10 € Kosten je Retoure bringt eine Senkung um nur einen Prozentpunkt rund 10.000 weniger Retouren und damit etwa 100.000 € weniger Kosten pro Jahr.
Welche Produktdaten senken die Retourenquote?
Vermeidbare Retourengründe lassen sich gezielt über bessere Produktinformationen reduzieren. Die wichtigsten Ansatzpunkte:
- Größen- und Passformangaben: detaillierte Maßtabellen, Passformhinweise, Modellgrößen
- Produktbilder: aussagekräftige, detaillierte, produktgenaue Aufnahmen statt generischer Bebilderung
- Produktvideos, 360°-/3D-Ansichten: realistischer Eindruck von Form, Volumen und Details
- Material- und Farbangaben: präzise statt beschönigender Beschreibungen
- Technische Daten: eindeutige, fehlerfreie technische Angaben
Welche Rolle spielen Produktdaten für Kaufempfehlungen von KI-Systemen?
Produktdaten wirken inzwischen auf zwei Ebenen gleichzeitig. Gute Produktdaten beeinflussen direkt die Kaufentscheidung von Menschen. Gleichzeitig greifen immer mehr Kundinnen und Kunden bei ihrer Kaufentscheidung auf KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity zurück – als Rechercheinstanz, als Empfehlungsgeber oder perspektivisch als ausführender Agent im Rahmen von Agentic Commerce.
KI-Suchsysteme wie ChatGPT oder Perplexity fassen Informationen aus mehreren Quellen zu einer einzigen Antwort zusammen, statt zehn Links zur Auswahl anzuzeigen. Damit ein Produkt darin korrekt eingeordnet und empfohlen wird, braucht ein KI-System belastbare, strukturierte und über alle Kanäle konsistente Daten, zum Beispiel:
- eindeutige Produktattribute statt reinem Marketingtext
- korrekte Maße und Materialangaben
- aktuelle Verfügbarkeiten
- aussagekräftige Bildmetadaten
Fehlen diese Informationen oder widersprechen sie sich zwischen Onlineshop, Marktplatz und Datenblatt, improvisiert ein Sprachmodell im Zweifel – mit dem Risiko falscher oder unpassender Angaben. Das Ergebnis sind nicht nur schlechtere Kaufempfehlungen, sondern genau die Fehlkäufe, die anschließend als Retoure zurückkommen. Produktdatenqualität ist damit nicht länger nur ein Thema für den eigenen Shop, sondern auch eine Voraussetzung dafür, in KI-gestützten Kaufprozessen überhaupt genannt und korrekt dargestellt zu werden.
Warum sind PIM und DAM die Grundlage für Retourenvermeidung und KI-Sichtbarkeit?
Produktdaten lassen sich nicht an einzelnen Touchpoints reparieren, sondern müssen an der Quelle stimmen. Ein Product Information Management System (PIM) bündelt Produktdaten strukturiert und stellt sie konsistent für alle Kanäle bereit, ein Digital Asset Management System (DAM) übernimmt dieselbe Aufgabe für Bilder, Videos und zugehörige Metadaten. Wer auf lückenhaften oder inkonsistenten Daten aufsetzt, automatisiert mit KI-Tools vor allem Fehler – schneller und in größerem Maßstab als zuvor. Saubere, detaillierte Produktdaten aus PIM und DAM sind deshalb die eigentliche Grundlage für die Retourenreduzierung – und der erste Ansatzpunkt für alle, die jetzt in KI-gestützte Kaufprozesse und Content-Erstellung investieren.
Sind deine Produktdaten bereit?
Sind deine Produktdaten bereit, Retouren zu vermeiden und auch von KI-Systemen verstanden zu werden? Wir begleiten dich dabei, deine PIM- und DAM-Systeme sowie dein datenbankgestütztes Dynamic Publishing entsprechend optimal aufzusetzen.
FAQ
Wie viel kostet eine Retoure im Versandhandel?
Die Kosten schwanken stark: 56 % der Händler in der EHI-Befragung 2024 nennen 5-20 € je Retoure. Als Planungsannahme gelten rund 10 €, je nach Sortiment, Versandweg und Bearbeitungsprozess auch mehr oder weniger. Grundlage ist die EHI-Befragung 2024 unter 146 Onlinehändlern aus der DACH-Region.
Welche Produktdaten senken die Retourenquote am stärksten?
Vor allem präzise Größen- und Passformangaben, produktgenaue Bilder, 360°-/3D-Ansichten sowie eindeutige Material-, Farb- und Kompatibilitätsangaben.
Warum sind PIM und DAM auch für Sichtbarkeit in KI-Systemen relevant?
Weil KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity für Kaufempfehlungen auf strukturierte, konsistente Produktdaten angewiesen sind. PIM und DAM liefern genau diese Datenbasis kanalübergreifend.
