Expert Talk: "Close the loop! Wie aus Produktdaten Product Experience wird"
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Product Experience statt simpler Beschreibungstexte: Wer mit Produktinformationen arbeitet und dabei Nutzer-Feedback und Channelsignale berücksichtigt, kann ein fortschrittliches Kundenerlebnis gestalten. Wie das genau funktioniert, erklärt Contentserv-Chef Michael Kugler im iBusiness Expert Talk. Video-Podcast ansehen
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Predictive Analytics: Otto senkt Retourenquote per Big Data
von Markus Howest
30.11.2012 In den Kategorien Sortiment, Logistik und Kunde wurden wesentliche Retourentreiber festgemacht, so fand der Versandhändler Otto 
gemeinsam mit Big-Data-Spezialist Blue Yonder
heraus. So bestellen etwa die Kunden immer mehr Waren zur Auswahl. Das können Artikel in unterschiedlichen Größen oder verschiedenen Farben sein. Häufig bestellen Kunden auch eine Ware wie etwa Blue Jeans in unterschiedlichen Ausführungen oder von mehreren Herstellern. Hier beginnt Otto derzeit, den spezifischen Nutzen von Predictive Analytics im Retourenmanagement auszuschöpfen:
Die Bestätigung bereits bekannter Ursachen für Rücksendungen schafft die Voraussetzungen, um Gegenmaßnahmen zu entwickeln. Wie sich eine Maßnahme in Prozent am Tag x auf die Retourenquote auswirken wird, verrät die Software. Und: Mit der Lieferzeit steigt die Retourenquote. Auch die werbliche Darstellung eines Artikels wirkt sich unmittelbar auf die Retourenquote aus.
Erkenntnisse werden in Maßnahmen umgesetzt
Otto wird nun gezielte Maßnahmen einleiten um die Retourenquote zu senken. So lässt sich der Anteil der Auswahlbestellungen beispielsweise senken, indem der Versandhändler den Kunden bei der Bestellung optimal unterstützt. Auf Basis der Blue-Yonder-Prognosen lässt sich darüber hinaus einschätzen, welche Investitionen in eine Verringerung der Lieferzeiten betriebswirtschaftlich sinnvoll sind. Eine Individualisierung, virtuelle Ankleidekabinen sowie eine Erhöhung des Bildanteils führen dazu, dass die Kunden bei ihren Bestellungen seltener "daneben greifen".
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