Retouren senken, Margen steigern: So wirken smarte Preise

Retouren sind für Onlinehändler ein leidiges Thema, das hohe Kosten verursacht und das Potenzial hat, die Kundenzufriedenheit zu dämpfen. Gerade im Mobile Commerce werden Kaufentscheidungen oft sehr spontan getroffen. Das erhöht gleichzeitig die Wahrscheinlichkeit von Impulskäufen und Fehlentscheidungen – mit entsprechenden Folgen für Retourenquoten und Margen. Laut einer EHI-Studie aus dem letzten Jahr liegen bei einer Mehrheit der Händler die Kosten pro retourniertem Artikel bei über fünf Euro, bei einem Viertel sogar bei über zehn Euro. Andererseits sind kostenfreie Retouren für Verbraucher:innen ein wichtiges Kriterium: In einer Bitkom-Umfrage gaben kürzlich 94 Prozent der Befragten an, eine kostenfreie Rücksendung sei ihnen wichtig.

Für Händler gilt es also, die Kundenwünsche zu erfüllen, aber gleichzeitig Kosten aufzufangen oder zu vermeiden. Ein wichtiger Hebel dabei ist die Preisgestaltung. Denn es gibt einen Zusammenhang zwischen dem Preis und der Retourenquote – zumindest bei einigen Produktgruppen.

Entscheidend für die Marge: Überrabattierung vermeiden

In einer aktuellen Datenanalyse haben wir untersucht, wie sich unterschiedliche Rabattstrategien auf Retourenquoten auswirken – mit einem differenzierten Blick auf verschiedene Produktgruppen im Fashion-Bereich. Dabei zeigte sich: Vor allem bei bestimmten Warengruppen wie Winterjacken und Sommerkleidern können sehr hohe Rabatte mit erhöhten Rücksendequoten einhergehen. In diesen Segmenten entstehen jährlich rund elf Millionen Euro an vermeidbaren Kosten – nicht pauschal durch Rabatte, sondern durch nicht-strategisches, flächendeckendes Rabattieren in besonders rücksendeanfälligen Sortimenten. Andere Produktkategorien wie Regenjacken sind davon weniger betroffen: Hier blieb die Retourenquote trotz Rabatt stabil.

Großangelegte Rabattaktionen auf ganze Sortimente können also zwar ein wirksames Mittel sein um den Umsatz kurzfristig anzukurbeln, sie haben aber gerade im Mobile Commerce einen großen Haken: Sie fördern Spontankäufe und ungeplante Ergänzungen im Warenkorb, und gerade diese Produkte sind mitunter von hohen Retourenquoten betroffen. Um nun Kosten und Retourenquoten besser steuern zu können, liefern datenbasierte Einblicke in den Zusammenhang zwischen Produktpreis, Rabattierung und Retourenwahrscheinlichkeit wertvolle Anhaltspunkte.

Erste Analysen zeigen beispielsweise, dass pauschale Preisnachlässe nicht nur teuer, sondern oft auch kontraproduktiv sein können. Besonders im Mobile Commerce, wo Kaufentscheidungen oft impulsiv getroffen werden, können übermäßige Rabatte zu unüberlegten Käufen führen – mit entsprechend hohen Rücksendequoten. Händler sollten Rabatte gezielt einsetzen; nicht pauschal über das gesamte Sortiment hinweg, sondern abgestimmt auf Warengruppen und produktspezifische Retourenwahrscheinlichkeiten. Dabei geht es nicht um personalisierte Preise auf Nutzerebene, sondern um produktbezogene Optimierung: Alle Kund:innen sehen denselben Preis. Dieser basiert jedoch auf datenbasierten Prognosen zu Nachfrage, Retourenrisiko und Marge des jeweiligen Artikels.

Dynamisches Pricing im Mobile Commerce

Statt pauschaler Preisnachlässe auf ganze Sortimente ist es aus Margensicht sinnvoller, für jedes Produkt den optimalen Preis datenbasiert zu ermitteln. Im Mobile Commerce bietet sich eine dynamische Preisgestaltung besonders an: Hier lassen sich Parameter wie Saison, Lagerbestand, Nachfrageentwicklung oder auch externe Faktoren wie Wetter und Wochentag einbeziehen. Auf diese Weise können Händler gezielt Produkte rabattieren, die mit geringer Retourenwahrscheinlichkeit einhergehen, während rücksendeanfällige Artikel eher preislich stabil bleiben.

Ziel ist eine kontextabhängige Optimierung: Statt „mehr Rabatt für alle“ geht es darum, smarte Preisimpulse dort zu setzen, wo sie Absatz, Marge und Retourenverhalten in ein besseres Verhältnis bringen – unabhängig vom jeweiligen Nutzerprofil.

Erfolgreiches Retourenmanagement im E-Commerce basiert zunehmend auf präzisen Prognosemodellen. Mithilfe von KI-gestütztem Pricing können Händler nicht nur Nachfrage und Conversion-Raten, sondern auch die Retourenwahrscheinlichkeit einzelner Produkte zuverlässig vorhersagen.

Grundlage sind historische Daten, Produktattribute und externe Einflussfaktoren wie Saisonalität oder Wettbewerbsaktivitäten. Auf dieser Basis lassen sich Preisstrategien entwickeln, bei denen die erwarteten Retourenkosten bereits in die Margenplanung einfließen, etwa indem stark retourengefährdete Artikel nur rabattiert werden, wenn ihre Profitabilität es zulässt. Alternativ können bewusst andere Produkte in den Fokus gerückt werden, um die Rücksendequote insgesamt zu senken.

Mit smarter Preisstrategie zu profitablerem E-Commerce

Diese Systeme greifen auf historische Daten, Produktmerkmale und externe Faktoren wie Wetter oder Wettbewerbsdaten zurück. Ziel ist es, Preise so zu setzen, dass sie Nachfrage und Margen optimieren, ohne unnötige Rücksende-Kosten zu riskieren. Eine zukunftsweisende Strategie kann sein, Retourenkosten bei der Marge eines Produkts von Anfang an einzupreisen oder dynamisch in die Preisgestaltung einzubeziehen – immer auf Produktebene. So kann z. B. ein Artikel mit hohem Retourenrisiko nur rabattiert werden, wenn seine Marge es zulässt. Ist das nicht der Fall, rücken gezielt alternative Produkte in den Fokus.

Bild: AS Photograpy / Pixabay