Das Problem mit Online-Retouren: 75% schneller analysiert und gelöst mit KI

Überblick

Einzelhändler weltweit geraten zunehmend unter Druck: Retouren haben massive finanzielle, operative und ökologische Auswirkungen. Dies gilt insbesondere für den Online-Handel. Vor diesem Hintergrund hat Zühlke ein Proof-of-Concept entwickelt. Die Zielsetzung: mithilfe von KI und unserer Cybernetic Delivery Platform (CDP) die Discovery-Phase erheblich beschleunigen, die Lösungsqualität verbessern und eine positive Auswirkung auf die Geschäftsergebnisse erzielen.   

In nur fünf Tagen – und damit 75 % schneller als üblich – konnte Zühlke mittels Research, neu generierten Insights und Prototypen die wichtigsten Ursachen für Online-Retouren ermitteln und daraus erste Lösungsideen ableiten. 

Unser Ansatz zeigt: Der eigentliche Mehrwert von KI-Assistenten liegt nicht in kleinen Effizienzgewinnen auf Task-Ebene. Ausschlaggebend ist vielmehr, wie interdisziplinäre Teams zusammenarbeiten. Hier braucht es eine Transformation der Workflows. Nur so lässt sich gerade in frühen Phasen der Produkt- und Serviceentwicklung die Produktivität signifikant steigern.  

Eine KI, die für den Einsatz im Unternehmen konzipiert wurde, kann große Datenmengen effizient analysieren. Dadurch ist sie in der Lage, komplexe Herausforderungen zu lösen, mit messbarem Mehrwert für das Unternehmen: geringere Kosten, schnellere Ergebnisse und fundiertere, verkürzte Entscheidungsprozesse. 

Go-to-Market-Ansatz für den Einzelhandel: Discovery neu gedacht

Das Digital Consulting Team von Zühlke nahm sich einer der kostspieligsten Herausforderungen im Online-Handel an: die Rücksendung von Waren. Der Vergleich mit ähnlichen Projekten zeigt dabei: Eine klassische Discovery-Phase dauert üblicherweise etwa 30 Tage. 

Gestützt auf seine langjährige Beratungs- und Engineering-Erfahrung konnte das Team seine ganze Innovationskraft ausspielen. Mit der Cybernetic Delivery Method™ (CDM) als Teil der Cybernetic Delivery Platform sollte gezeigt werden, wie KI-gestützte Delivery die frühe Konzeptions- und Research-Phase deutlich beschleunigt, bei gleichbleibender Qualität. Für Kunden ergeben sich daraus schnellere Insights, die zu besseren Entscheidungen führen. 

Diese Entscheidung für den Einsatz der CDM bestimmte die Struktur des gesamten Projekts und zeigte anschaulich, wie sich die Discovery-Phase in Kundenprojekten massiv beschleunigen lässt.

Unser Ziel: Riesige Datenmengen in umsetzbare Insights zu verwandeln und so schnellere, datenbasierte Entscheidungen von Business- und Tech-Teams herbeizuführen. 

Ein hochrelevantes Thema - weit über den Einzelhandel hinaus

Retouren stellen ein massives Problem dar. Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: 

• Retouren im Online-Handel verursachen weltweit Kosten in Höhe von 7,6 Mrd. € pro Jahr
• 40 % aller online bestellten Kleidungsstücke werden zurückgeschickt
• Die Bearbeitung einer einzelnen Retoure kostet zwischen 6 € und 18 €
• Allein im Jahr 2020 produzierten Retouren 2,6 Milliarden Kilogramm Müll

Das Ausmaß des Problems ist riesig. Für unsere Retail-Kunden bedeuten Retouren ein erhebliches Risiko für Profitabilität, Nachhaltigkeit und Kundenzufriedenheit. 

Schneller zu einem gemeinsamen, datenbasierten Verständnis

Jede erfolgreiche Beratung beginnt mit den richtigen Fragen:

• Welches Business-Ziel soll erreicht werden?
• Welches Problem steht derzeit dem Erfolg im Weg?
• Warum ist gerade jetzt der richtige Zeitpunkt, es zu lösen? 

Um diese Fragen zu beantworten, müssen alle Beteiligten von der Geschäftsleitung bis zum Engineering-Team die Datenlage verstehen. Hier zeigt sich der Mehrwert von KI: Sie schafft schnell Klarheit, fördert Zusammenarbeit und damit die Grundlage für skalierbare Innovation. 

Unser Fokus: 5 Hebel für mehr Effizienz in der Discovery-Phase  

Zühlke setzte KI gezielt ein, um typische Ineffizienzen im Projekt-Workflow zu eliminieren, insbesondere in der Discovery-Phase. Fünf Fokusbereiche standen dabei im Mittelpunkt: 

• Zeit sparen: Deutlich kürzere Discovery-Phasen durch KI-Tools für Research, Prototyping und Testverfahren.
• Abläufe effizienter gestalten: die Automatisierung monotoner und wenig anspruchsvoller Aufgaben schafft Raum für wertschöpfende Arbeit.
• Optimale Leistung sicherstellen: Systematischer Vergleich verschiedener KI-Tools mit klassischen Methoden zur Auswahl der besten Ergebnisse.
• Vorausschauend handeln: Proaktive Berücksichtigung ethischer Fragen wie Fairness, Bias und Datenschutz, ein entscheidender Faktor für eine verantwortungsvolle Einführung von KI.
• Risiken erkennen: Sensibler Umgang mit vertraulichen Informationen zur Vermeidung von Risiken. 

Mehrwert bei KI-gestützter Discovery-Phase mit CDP

Das Projekt war in zwei Arbeitspakete gegliedert: Einerseits sollten konkrete, in der Praxis getestete Lösungsansätze für das Branchenproblem „Retouren“ entstehen. Andererseits lag der Fokus auf dem Business-Mehrwert von KI. Dafür kam die CDP als modulare Self-Service-Plattform zum Einsatz. 

Die sichere, skalierbare Plattform unterstützt alle Projektbeteiligten und lässt sich flexibel einsetzen: Je nach Projekt wird entschieden, ob die CDP vollumfänglich implementiert wird, oder ob einzelne Module (wie etwa CDM) ausreichen. 

Ergebnis 1: Discovery-Phase in nur 5 statt 30 Tagen

Dank CDM konnte Zühlke die Discovery-Phase von 30 auf nur 5 Tage verkürzen – bei gleichbleibender Qualität. KI-Tools unterstützen bei folgenden Aufgaben: 

• Umfassende Kundenrecherche und Marktforschung durchführen und schnell zu Key Insights verdichten,
• Personas entwickeln und validieren,
• Konzepte in Wireframes und Prototypen übertragen,
• Schnelleres Testen von Prototypen gemeinsam mit Stakeholdern und Endkunden, um datengestützt über Prioritäten bei der Entwicklung zu entscheiden,
• Zusätzliche Assets wie Playbacks und Retrospektiven erstellen.

Das führte zum Erfolg: Die Discovery-Phase konnte um 75 % beschleunigt werden, ohne Einbußen bei der Qualität oder den Ergebnissen.

Ergebnis 2: Probleme werden gelöst, bevor sie eskalieren

Zühlke beließ es nicht bei der Statusanalyse, sondern nutzte die eingesparte Zeit, um strategische Erkenntnisse zu gewinnen: Dabei ging es nicht nur um die Frage, was bei Retouren passiert, sondern warum diese Dinge passieren und wie sie sich vermeiden lassen. 

Aus der Research-Phase und der Datenanalyse ergaben sich zwei zentrale Erkenntnisse: 

1. Größenberater und -tabellen werden häufig ignoriert, weil Kunden sie zu unpersönlich und unzuverlässig vorkommen.
2. Oft sind sich Konsument:innen der ökologischen Auswirkungen von Retouren nicht bewusst. Schon kleine Hinweise können das Kaufverhalten beeinflussen und nachhaltigere Entscheidungen fördern.

75 % Zeitgewinn - mit diesen Methoden und Tools

Klassische Discovery-Phasen stoßen selbst mit KI schnell an ihre Grenzen. Das gilt insbesondere, wenn sich die zugrundeliegenden Daten ändern. Deshalb setzte Zühlke die eigens entwickelte Cybernetic Delivery Method™ (CDM) ein: ein strukturierter, aber flexibler Ansatz innerhalb der CDP zur Entwicklung KI-gestützter Lösungen. 

CDM basiert auf vier Prinzipien: 

• Menschliche Intuition,
• Systemisches Denken,
• Ethische Innovation,
• Pattern-basierte Vorgehensweisen für wiederkehrende Herausforderungen. 

CDM begleitet den gesamten Produkt-Lifecycle und sorgt so für Konsistenz, Nachvollziehbarkeit und verantwortungsvollen KI-Einsatz. In diesem Projekt haben wir CDM gezielt und kontrolliert mit ausgewählten KI-Tools kombiniert. 

Schon jetzt erzielt Zühlke in KI-gestützten Projekten dank CDM, Produktivitätsgewinne von rund 30 %. Derzeit visieren wir eine Zielgröße von 50 % und mehr an. Erfolgserlebnisse wie hier, mit einer Zeitersparnis von 75 % bestätigen uns in unserem Ansatz.

Wirkungsvoll, nicht nur im Retail-Sektor

Auch wenn sich unser Experiment auf Retouren im Online-Handel konzentrierte, sind die Erkenntnisse daraus branchenübergreifend relevant. Denn überall dort, wo fragmentierte Daten, Altsysteme oder langsame Discovery-Phasen Innovationen ausbremsen, etwa in den Bereichen Logistik, Gesundheitswesen oder Finanzdienstleistung, bietet sich der KI-gestützte Beratungsansatz an.

Die modulare Struktur der CDP macht sie besonders flexibel: Verantwortungsvoll eingesetzte KI modernisiert Infrastrukturen, verbessert das Kundenerlebnis und identifiziert versteckte Ineffizienzen. Auf diese Weise ermöglicht sie messbare Ergebnisse – zuverlässig und schnell.

Fazit

Es besteht kein Zweifel: KI-Tools steigern die Effizienz bei wiederkehrenden Engineering-Aufgaben. Copilot & Co. entlasten den Mitarbeitenden und schaffen Raum für wichtigere Aufgaben, etwa eine intensive Auseinandersetzung mit den Herausforderungen des Kunden. Allerdings stellen diese vereinzelten Produktivitätssteigerungen noch keine grundlegende Veränderung der Arbeitsweise dar. 

Der eigentliche Durchbruch zeigt sich, wenn KI-Assistenten die Zusammenarbeit interdisziplinärer Teams grundlegend verändern – und so echte Produktivitätssprünge auf Team- oder Organisationsebene realisiert werden. Wie sinnvoll sich das in der Praxis auswirken kann und auch wie diese Transformation gelingt, das zeigt das vorliegende Projekt. 

Kurz gesagt: KI beschleunigt nicht nur die Discovery. KI macht sie besser. 

KI durchdacht eingesetzt, schafft Klarheit, beschleunigt Prozesse und verbessert Geschäftsergebnisse messbar. Die Cybernetic Delivery Method^TM (CDM), das in diesem Fall eingesetzte Modul der Cybernetic Delivery Platform (CDP) von Zühlke, konnte ein komplexes Problem unserer Kund:innen im Einzelhandel schnell, präzise und wirkungsvoll lösen.