Erstellen Sie einen maßgeschneiderten Kauf

Stellen Sie sich Folgendes vor: Sie haben bei Ihrem Lieblingshändler ein Hemd bestellt, das Ihnen wirklich gut gefallen hat. Wenn es dann endlich ankommt, passt es nicht richtig und Sie müssen sich nun durch den Rückgabeprozess navigieren. Dies kann einige Hürden beinhalten, um die Rückgaberichtlinien des Einzelhändlers zu erfüllen: Müssen Sie die Ware im Geschäft zurückgeben? Ist die Rücksendung des Shirts kostenlos oder müssen Sie die Versandkosten bezahlen? Dieses allzu bekannte Szenario kann das Kundenerlebnis erheblich beeinträchtigen.

Darüber hinaus ist dies ein wachsendes Problem im Einzelhandel. Laut dem von Appriss Retail und Incisiv veröffentlichten Bericht „Returns as an Engagement Strategy“ sind die Retouren seit 2020 um 78 Prozent gestiegen. Während Einzelhändler in Passform- und Größentechnologie investieren und Kundenbewertungen fördern, um die Gesamtzahl der Retouren zu reduzieren, sind diese Strategien können die Beziehung, die durch das oben beschriebene Beispiel beeinträchtigt wurde, möglicherweise nicht wiederherstellen.

Die Lösung für dieses unmittelbare Problem ist ein maßgeschneidertes Anreizprogramm für den Kauf nach der Rückgabe. Manchmal sind Retouren unvermeidlich, aber Einzelhändler haben die Möglichkeit, diese oft unangenehme Erfahrung zu nutzen und den Käufer mit personalisierten Angeboten erneut anzusprechen, um den Verkauf zu retten. Dieses Programm nutzt künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um automatisch den besten Weg zu ermitteln, um sicherzustellen, dass die Kundenbeziehung nicht ins Wanken gerät. So können Sie dieses Programm in nur drei einfachen Schritten einrichten.

Bei der Implementierung von KI- oder ML-Technologie ist es wichtig, die Erwartungen an die Tools zu verstehen. Welche Kennzahlen möchten Sie am meisten verbessern? Für einige Einzelhändler ist das Anreizprogramm darauf ausgelegt, die Margen oder den Traffic zu steigern, während andere sich möglicherweise auf die Kundenbindung oder die Rentabilität beim Online-Kauf und der Rückgabe im Geschäft konzentrieren. Diese Ziele können je nach Geschäft oder Region leicht variieren, Sie sollten jedoch auch übergreifende Ziele und Schlüsselkennzahlen für alle Vertriebs- und Retourenkanäle in Ihrem Unternehmen berücksichtigen.

Sobald Sie Ihre Ziele festgelegt haben, ist es an der Zeit, das Anreizprogramm zu entwickeln. Das Programm sollte auf dem individuellen Verhalten Ihrer Kunden in der Vergangenheit basieren – z. B. deren Anmeldung zum Treueprogramm, Transaktionsdaten/-zeiten, Produktkategoriepräferenzen, Rückgabehäufigkeit usw. Anschließend kann die KI- und ML-Lösung bestimmen, welchen Käufern ein Anreiz geboten werden soll für ihre Schirmherrschaft und die möglicherweise keinen Anreiz benötigen, den Verkauf nach einem wiederkehrenden Erlebnis aufzubewahren.

Jetzt können Sie KI und ML nutzen, um Kaufanreize nach der Rückgabe zu optimieren. Die besten Anreize fördern die Kundenbindung, ohne die Margen übermäßig zu schmälern. Dies ist kein einheitlicher Ansatz, und KI und ML werden dabei helfen, dieses Gleichgewicht zu finden.

Sie können sich darauf verlassen, dass das datengesteuerte Programm Anreize mit spezifischem Einkaufsverhalten in Einklang bringt, um die in Schritt eins festgelegten Ziele zu erreichen. Das Programm prognostiziert die Chancen des Käufers, nach dem Verkauf mit und ohne Anreiz einen weiteren Kauf zu tätigen, und wählt die beste Aktion aus.

Für einige Käufer ist möglicherweise ein Rabatt erforderlich, um sie nach einer Retoure im Geschäft zu behalten, während andere möglicherweise bereits auf dem Weg zur Theke von neuen Produkten fasziniert sind. Kunden, die einen Anreiz brauchen, um den Verkauf zu retten, reagieren möglicherweise stärker auf einen prozentualen Rabatt, einen BOGO-Deal oder ein kurzfristiges Angebot zur Verdoppelung der mit einem Kauf gesammelten Treueprogrammpunkte. KI und ML helfen dem Einzelhändler dabei, den optimalen Ansatz zur Wiederherstellung und Aufrechterhaltung der Kundenbeziehung nach einer Retoure zu wählen und gleichzeitig die Auswirkungen auf das Endergebnis zu minimieren.

Trotz der Verfügbarkeit dieser Technologie glauben nur 22 Prozent der Einzelhändler, dass sie über ein wirksames Anreizprogramm für den Kauf nach der Rückgabe verfügen. Durch die Implementierung dieser Technologie haben Sie die Möglichkeit, sich abzuheben und dauerhafte, positive Kundenerlebnisse zu schaffen und gleichzeitig Ihre Margen vor kostspieligen Retouren zu schützen.

Peter Barker ist Produktdirektor für Engage bei Appriss Retail.

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Pete Barker ist Produktdirektor für Engage bei Appriss Retail. Er verfügt über eine lange Erfahrung in der Schadensverhütung im Einzelhandel, vor allem 11 Jahre bei Dick's Sporting Goods und die letzten 6 Jahre in der Rolle des Senior Managers für digitale Schadensverhütung.