Künstliche Intelligenz in der Verwaltung der Retourenlogistik
Es besteht kein Zweifel daran, dass die Logistik ein Schlüsselelement der Lieferkette ist und direkten Einfluss auf die Kundenzufriedenheit und somit auf die Kundenbindung und den Erhalt des Kundenstamms hat. Dass ein Artikel innerhalb der veranschlagten Frist und in optimalem Zustand bei seinem Bestimmungsort ankommt, macht zweifellos den Unterschied zwischen einem Unternehmen mit Zukunft und einem ohne Zukunft aus.
In letzter Zeit, vor allem aber in den vergangenen zwei Jahren mit dem Ausbruch der Pandemie, haben wir eine explosionsartige Entwicklung und Festigung der Online-Märkte erlebt, die die digitalen Transaktionen vervielfacht hat. Heute werden – was vor einem Jahrzehnt noch undenkbar war – über das Internet Produkte aller Art gekauft und verkauft, wobei Frischwaren einen besonders bemerkenswerten Aufschwung erfahren haben, da sie eine noch schnellere Abwicklung der Transaktion erfordern.
Die Einkaufskanäle haben sich vervielfacht, die Lagerbestände sind gestiegen, und in der Regel besteht eine hohe Variabilität an Artikeln, was die Unternehmen dazu gezwungen hat, nach Lösungen zu suchen – und sie haben sie in der Verbindung mit Künstlicher Intelligenz und Datenanalyse gefunden. Systeme zur Bedarfsprognose, Flottenmanagement, Ladungsoptimierung und Routenplanung sind heute im Tagesgeschäft von Unternehmen, die ihre Prozesse effizienter gestalten und dabei an Qualität, Rentabilität und Kundenservice gewinnen wollen, längst Realität – in einem Arbeitsbereich, in dem sehr viel Geld auf dem Spiel steht.
Wenn sich, wie wir sehen, die Käufe in den letzten Jahren exponentiell vervielfacht haben und sich in den letzten Monaten aufgrund der neuen Realität, die uns COVID-19 gebracht hat, weiter verbreitet haben, liegt es nahe, anzunehmen, dass die Retouren die gleiche Entwicklung durchgemacht haben. Je höher der Anteil der Online-Verkäufe, desto größer die Notwendigkeit, die komplexe Retourenlogistik zu verwalten.
Was ist Retourenlogistik?
Wir nähern uns einer Zeit, die zwar für Unternehmen, die in den letzten Monaten des Jahres bedeutende Umsätze erzielen, einen echten Schub bedeutet, sie aber auch dazu zwingt, sich den komplexen und zahlreichen Retouren zu stellen. Der Black Friday und die Weihnachtssaison bewegen weltweit Tausende von Produkten und Milliarden an Umsatz, mit denen letztlich nicht alle Kunden zufrieden sein werden. Und so beginnt eine neue logistische Abwicklung, in diesem Fall in umgekehrter Richtung, also eine Retourenlogistik.
Die Rückgabe eines Produkts vom Verbraucher an das Lager – zur Reparatur, falls erforderlich, zur erneuten Einlagerung in den Bestand oder, in bestimmten Fällen, zur Entsorgung – verursacht Kosten, die deutlich über denen des Versands liegen. Konkret ist eine Retoure oder Rückgabe allein in Bezug auf die Transportkosten dreimal teurer als der gewöhnliche Versand (Lager–Kunde). Und diese Kosten lassen sich nicht nur monetär beziffern, sondern auch zeitlich, da sie eine Überprüfung, Reparatur oder Wiedereinlagerung der Ware sowie die Abwicklung administrativer und finanzieller Vorgänge bei Wareneingang und Rückerstattung erfordern.
Folglich sind Retouren äußerst kostspielige Vorgänge, da nicht nur das Produkt nicht verkauft wird, sondern zusätzlich Kosten im Prozess anfallen (Transport, Neuverpackung, entgangene Verkaufschancen usw.). So sehr, dass große Unternehmen wie Amazon in vielen Fällen bereits dazu übergehen, bestimmte unerwünschte Artikel nicht mehr zurückzunehmen und dem Kunden stattdessen den Kaufpreis zu erstatten, um die Kosten der Rücksendung an das Unternehmen zu vermeiden.
Diese neue Praxis, die nicht auf alle Produkte übertragbar ist und auch nicht pauschal angewendet werden kann, um Missbrauch zu vermeiden, beruht auf einem klaren Prinzip: Kostensenkung. Aber wie wird beurteilt, ob der Einsatz dieser Methode sinnvoll ist oder nicht? Schauen wir uns das genauer an.
Künstliche Intelligenz und Retourenlogistik
Wie bereits erwähnt, stützt sich die Logistikverwaltung zunehmend auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Big Data, um ihre Abläufe effizienter zu gestalten – und dieser Trend setzt sich auch in der Retourenlogistik fort. In diesem Fall vereinfacht die KI die Entscheidungsfindung, indem sie analysiert, bewertet und aufzeigt, ob die Durchführung jeder einzelnen Rückgabeoperation sinnvoll ist oder nicht.
Dabei spielen Parameter wie die Versandkosten, das Volumen des Pakets, der Produktpreis, der Abholort, die Wahrscheinlichkeit eines späteren Weiterverkaufs und der Lagerbestand eine Rolle – all diese Daten hängen zusammen und definieren das Produkt selbst, sind jedoch nicht die einzigen berücksichtigten Faktoren. Die Künstliche Intelligenz analysiert auch den Käufer anhand seiner bisherigen Beziehung zum Unternehmen, seines Kaufverhaltens oder seiner Treue, zum Beispiel. Diese Parameter sind ebenso entscheidend dafür, ob der Kunde dazu angehalten wird, das erworbene Produkt zu behalten und den Betrag erstattet zu bekommen, oder ob der Artikel zur Rückgabe zurückgefordert wird.
Angesichts der hohen Rücksendekosten gilt daher: Ist der Produktpreis niedrig, sind die Wiederverkaufsmöglichkeiten begrenzt und bestehen hohe Chancen auf weitere Verkäufe mit dem Kunden – um ein klares Beispiel zu nennen –, so wird in der Regel entschieden, den geringstmöglichen finanziellen Verlust in Kauf zu nehmen, indem keine Rücksendung an das Unternehmen erfolgt und der Verbraucher das betreffende Produkt behält.
Wie bereits erwähnt, handelt es sich jedoch nicht um eine Praxis, die sich verallgemeinern lässt, um betrügerische Handlungen zu vermeiden. Die Pandemie, die wir derzeit erleben, sowie die geringe Bereitschaft der Käufer, zurückzusendende Artikel zu Abgabestellen wie Geschäften oder Postämtern zu bringen, haben der Politik der Rückerstattung ohne Rücksendung zusätzlichen Auftrieb gegeben. Diese muss jedoch noch eingehend untersucht werden, um ihre Wirksamkeit, Vor- und Nachteile sowie die damit verbundenen Betrugsraten zu überprüfen.
Wie dem auch sei – derzeit erleichtert die Künstliche Intelligenz die Entscheidungsfindung in diesem Bereich, indem sie nach rentablen Geschäften mit Kunden sucht, die ebenfalls profitabel sind oder voraussichtlich sein werden. Die Bewertung der Werte erfolgt vollkommen objektiv, basiert nicht auf subjektiven Kriterien und zielt somit auf die Vorgänge ab, die für das Unternehmen tatsächlich das geringere Übel darstellen – denn bei einer Rückgabe entsteht immer ein Verlust.