Retourenoptimierung bei Otto Ein datenanalytischer Ansatz in Zusammenarbeit mit Blue Yonder

Transkript

1 Retourenoptimierung bei Otto Ein datenanalytischer Ansatz in Zusammenarbeit mit Blue Yonder Customer Analytics Day Frankfurt, Otto (GmbH & Co KG) Alexander Pompös

2 Das vielfältige Portfolio der Otto Group Die Geschäftstätigkeit der Otto Group erstreckt sich auf die drei Segmente: Multichannel-Einzelhandel mit Kataloggeschäft, E-Commerce und stationärem Einzelhandel. Finanzdienstleistungen mit handelsnahen Finanzdienstleistungen entlang der Wertschöpfungskette. Service mit dem kompletten Portfolio an Handelsdienstleistungen entlang der Wertschöpfungskette sowie Reisedienstleistungen. Seite 1

3 Mit vielfältigen Marken zum Erfolg Multichannel-Einzelhandel Seite 2

4 Retouren und deren Management entwickeln sich zunehmend zum erfolgskritischen Faktor Nr. 1 im Distanzhandel. Deutsche erliegen dem Rückschickwahn Wirtschaftswoche, Retouren sind ein wesentliches Element des Onlinehandels Die Welt, Neuer Rekord bei Rücksendungen erwartet Handelsblatt, Seite 3

5 Der Retourenprozess aus Kundensicht Fotos detailgetreu? Seite 4

6 Im Rahmen eines gemeinsamen Projekts zwischen Otto und Blue Yonder wurden die wesentlichen Aspekte des Retourenmanagements durchleuchtet. Senkung der Retourenquote Projektauftrag durch die Otto Geschäftsführung Verifizierung bekannter Retourentreiber und Identifizierung neuer Maßnahmenfelder Ganzheitliche Betrachtung aller Dimensionen (z.b. Kunde, Artikel, Zeit, Vertriebsweg, Zahlweise ) Ableiten konkreter Maßnahmen auf Basis der im Rahmen des Projekts ermittelten Optimierungspotenziale Datenanalytischer Projektansatz in Zusammenarbeit mit Blue Yonder unter Zuhilfenahme verschiedener statistischer Verfahren (z.b. NeuroBayes). Seite 5

7 Blue Yonder wurde aufgrund der immensen Datenmengen, der Notwendigkeit der Verknüpfung verschiedener Datenquellen und der fortschrittlichen Analyse-Methodik als Partner genutzt. NeuroBayes zeichnet sich durch Mustererkennung in komplexen Datenstrukturen und eine präzise Prognoseableitung aus Ermittlung der Wahrscheinlichkeit einer Retoure mit Hilfe von NeuroBayes Datenerfassung und Standardisierung der Inputwerte Training von linearen und nicht-linearen Zusammenhängen Input aktueller Daten Ableitung der Prognose» Umfassendes Preprocessing» Korrelationsmatrizen, Textprozessing» Multidimensionale Zusammenhänge werden gelernt» Aktuelle Daten aus Datawarehouse des Kunden liefern neuen Input» und werden zur Ableitung einer Wahrscheinlichkeitsaussage genutzt Seite 6

8 Im Rahmen von Expertenworkshops wurden gemeinsam mit dem interdisziplinären Projektteam Arbeitshypothesen formuliert. Kunde Retourentreiber identifiziert Arbeitshypothesen formuliert Interdependenzen untersucht Sortiment Logistik Seite 7

9 Die benötigten Datenquellen wurden Blue Yonder im Laufe des Projekts sukzessive zur Verfügung gestellt. Einkaufsrechner Vertriebsdaten Weitere Blue Yonder Seite 8

10 Die Top 10 Hypothesen wurden durch Blue Yonder bestätigt bzw. widerlegt und das Verbesserungspotenzial abgeleitet. Themengebiet Hypothese KUNDE LOGISTIK SORTIMENT Vollretouren Auswahlbestellungen Vertriebsaktionen Lieferzeit/-aussage Lieferbündelung Hermes-Depots Sternebewertung Werbliche Darstellung Sortimentsquellen Belieferung aus Retouren Die neue Gesetzeslage zur Rückerstattung von Versandkosten bei Vollretournierern führt zu einer erhöhten RQ. Eine kontinuierliche Zunahme von Auswahlbestellungen ("Schrei vor Glück oder schick's zurück"- Mentalität) führt zu steigenden Retouren. Im Vergleich zu Pull-Marketing führt Push-Marketing zu höheren Retouren (z.b. versandkostenfreie Lieferung (an Paketshops), 0%-Finanzierung, Zahlpause). - Je höher die absolute Lieferzeit, desto höher die RQ. - Je genauer die Vorab-Auskunft bezüglich der Lieferzeit (ELA Ehrliche Lieferauskunft), desto niedriger die RQ. Die gleichzeitige Auslieferung aller Artikel einer Bestellung führt im Vergleich zur einzelnen Lieferung zu niedrigeren Retouren. Die Quote der Annahmeverweigerung bei Hermes-1MH-Lieferungen unterscheidet sich je nach Depot. Eine systematische Optimierung der regionalen Schwachstellen führt zu sinkenden Retouren. Je schlechter ein Artikel auf otto.de bewertet wird, desto höher die RQ. Die Optimierung der werblichen Darstellung (auf otto.de) führt zu niedrigeren Retouren. Verschiedene Anbieter auf otto.de (Töchter, OSS, OTTO) haben unterschiedliche Standards (z.b. Qualität, Passform, Verpackung, Lieferzeiten). Es gibt keine Harmonisierung. Artikel, die bereits retourniert und aufgearbeitet wurden, haben eine höhere RQ als "frische Ware". Zudem ist die Qualitätsprüfung bei Wiedereinlagerung nicht ausreichend. Seite 9

11 Unter Berücksichtigung der individuellen Fragestellung wurde für jede Hypothese eine geeignete Herangehensweise entwickelt. Seite 10

12 Auf Basis der Projektergebnisse wurden umfangreiche Maßnahmen entwickelt, die nun sukzessive umgesetzt werden. Seite 11

13 Ausblick Umsetzung der abgeleiteten Maßnahmen Weiterführende Nutzung der gewonnenen Erkenntnisse Vorgehensweise im Projekt für weitere Fragestellungen nutzen Seite 12

14 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Alexander Pompös Projektleiter Angebots- und Category Steuerung, Otto (GmbH & Co KG) Tel: (040) Seite 13