Data Value Management als Basis für die digitale Transformation in Vertrieb und Marketing Anmelden und live dabei sein
Anhand von Kundencases erfahren Sie, wie Sie mit der richtigen Datenstrategie die KI füttern, um richtige Entscheidungen zu treffen, das Thema hybrider Vertrieb zu bearbeiten aber auch Lösungen wie generative KI einsetzen zu können.
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Erfolgsstrategien und Stolperfallen bei der Einführung von KI im Kundenservice Anmelden und live dabei sein
Der Vortrag liefert konkrete Handlungsempfehlungen, um die Potenziale einer optimal integrierten KI voll auszuschöpfen und den Kundensupport langfristig zukunftssicher zu gestalten.
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Predictive Analytics: Otto senkt Retourenquote per Big Data

30.11.2012 In den Kategorien Sortiment, Logistik und Kunde wurden wesentliche Retourentreiber festgemacht, so fand der Versandhändler Otto zur Homepage dieses Unternehmens Relation Browser gemeinsam mit Big-Data-Spezialist Blue Yonder zur Homepage dieses Unternehmens Relation Browser 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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