Wie KI Schuh-Retourenquoten senkt und Einzelhandelsprofitabilität steigert

Weihnachten naht, und Händler kämpfen bereits, Nachfrage zu bedienen – wegen anhaltender Pandemie-Auswirkungen auf Lieferketten. Zum Jahresende, wenn Feiertagsverkäufe und -einkäufe dominieren, brauchen Unternehmen proaktive Strategien zur Bestandsmaximierung – oder stehen vor margenzerstörenden Versorgungsherausforderungen. Künstliche Intelligenz könnte die Lösung sein.

Der Schuh-Einzelhandel stellt einzigartige Herausforderungen ans Bestandsmanagement – durch Größenvariabilität und Retourenmuster. KI kann transformieren, wie Schuhunternehmen diese Herausforderungen lösen: Bestandsmanagement, Marktnachfrage-Prognose, Margen-Monitoring.

Wäre Prognostizieren ein Puzzle: Sales Forecasting wären die Randstücke, Return Forecasting das Zentrum. Ohne beide – Sales und Returns Data – kein umfassendes Bild des Retail Forecasting. Leider antizipieren die meisten Systeme Verkäufe und vernachlässigen Retouren – wahrscheinlich weil Retourenanalyse weit komplexer ist.

Gerade für Schuhunternehmen, wo Retourenquoten prä-pandemisch bei 40 % lagen, liefert Sales Forecasting allein ein extrem begrenztes Bild der Gesamtaktivität. Seit 2020-Lockdowns stiegen Online-Verkäufe UND Retouren weiter.

Einige Schuhunternehmen erkennen spezifisches Verbraucherverhalten: Kunden kaufen drei Paar Schuhe in verschiedenen Größen, probieren zu Hause an, retournieren die zwei, die nicht passen. Riesiger Profitkiller – Schuhhändler können Retouren aus Online-Käufen nicht so einfach weiterverkaufen wie Ladenkäufe, wo Anprobe kontrollierter stattfindet. Retouren auch durch Farb-/Stilunterschiede, wenn Käufer denken, Schuh sieht persönlich anders aus als online.

Um diesen Trend zu navigieren, begannen Läden, „Open-Box“-Schuhe rabattiert weiterzuverkaufen. Strategie half, blutende Profite zu stillen, aber Retouren und Rabatte in eine hochkomplexe Mathe-Gleichung zu packen, macht das große Bestandsbild fast unmöglich verständlich.

Hier ändert KI das Spiel. Alle Händler brauchen präzise Prognosen basierend auf verfügbaren Daten, um Performance jedes Retail-Kanals vorherzusagen und zu planen – Online, In-Store, blended BOPIS (Buy Online, Pickup In Store). Riesiger Datenberg, aber KI vereinfacht: liefert und interpretiert Bestandsinsights bis auf Store-, SKU-, Größen-, Farb-, Stil-Ebene. Nur mit diesem Detailgrad können Schuhunternehmen akkurate Vorhersagen zu Verkäufen und Retouren treffen und Bestand entsprechend planen.

Größenoptimierung mit KI bestimmen

Größenoptimierung ist kritisch in der Schuhbranche, aber viele Händler haben nicht die Tools für informierte Entscheidungen. Ein einzelner Schuhstil kann in 15+ Größen kommen. Wenn Kunden mehr Größen kaufen als sie behalten, werden Prognosen noch komplizierter.

KI zieht kritische Daten aus multiplen Quellen – nicht nur historische Verkäufe –, um Händlern zu helfen, zu bestimmen, welche Größen mehr oder weniger gestockt werden sollen. KI-generierte Prognosen werden durch Machine Learning weiter verbessert – wird schlauer über Zeit dank neuer Daten und Updates. Beste KI-Prognosesysteme liefern präzisere Vorhersagen, weil sie ständig aus jedem Prognoseergebnis lernen und für weitere Genauigkeit anpassen. Ideal für Händler: automatisiertes, „No-Touch“-Demand-Forecasting, gibt menschlichen Planern mehr Zeit für Ausnahmen.

Lieferkettenverzögerungen warfen einen Schraubenschlüssel in Replenishment-Planung. Die meisten Merchandiser prognostizieren früh in der Saison, was und wie viel sie verkaufen, und machen Langzeitplan basierend auf dieser Prognose. Ohne detaillierte Echtzeit-Prognose – besonders bei Lieferkettenvolatilität – sind frühe Vorhersagen bestenfalls Ratespiel.

KI liefert detaillierte Sales-Insights und hilft Händlern, Pre-Season-Allokationsstrategie zu optimieren. Unternehmen bestimmen Kauftrends und -muster, analysieren Bestand, integrieren tatsächliche Verkäufe und Retouren für akkuratere In-Season-Vorhersagen.

Mit KI erhalten Händler diese Infos in Echtzeit – können prompt handeln, statt zu warten oder auf veralteten Infos basierende Moves zu machen. Mit Woche-für-Woche-Sales-Insights können Händler proaktiver an Replenishment rangehen: Was nachbestellen? Was könnte ausverkauft sein? Retourenrate pro Produkt? So wird Retail Replenishment transformiert, Margen expandieren für bessere Profite.

Store-by-Store-Ansatz

Um in dieser post-pandemischen Shopping-Umgebung zu gedeihen und zu wachsen, brauchen Schuhhändler Store-by-Store-Ansatz bei Prognose, Allokation, Replenishment-Strategie. Man kann sich nicht auf Vorjahresdaten, Regionaldaten oder übergreifende Prognosen verlassen – granulare Insights nötig, die datengetriebene, nutzbare Empfehlungen generieren. Leichte demografische Unterschiede können signifikant impacten, welche Größen und Styles in einer Region zu einem Zeitpunkt beliebter sind.

Das mag für Schuhhändler mit vielen Stores landes-/weltweit einschüchternd klingen, aber KI macht den Prozess machbar: Automatisierung von Datensammlung und Modellierung. Händler verbringen mehr Zeit mit akkuraten Prognosen und Schritten basierend auf verlässlichen Daten – statt Vorhersagen aus educated guesses.

Viele Branchen – Retail, Fashion, Food – verfolgen seit zu langer Zeit reaktive Ansätze bei Inventory-Retail-Strategien. Wir haben Technologie und Tools für akkurate Prognosen und Profitmaximierung in extremer Marktvolatilität. Zeit für Händler, in wissenschaftliche Methodik und KI-gestützte, omnichannel-fokussierte Strategien zu investieren, die Forecasting, Allocation, Replenishment präziser und effektiver machen. KI macht es möglich – und wird täglich schlauer.

Yogesh Kulkarni ist Co-CEO von antuit.ai, Teil von Zebra Technologies.