Brooks Running verzeichnet einen Rückgang der Rücklaufquote um 80 %

Brooks Running senkt Retourenquote

Für Einzelhändler geht es bei der Optimierung nicht nur um die Steigerung der Konversionsrate oder des durchschnittlichen Bestellwerts. Viele haben erkannt, dass die Optimierung über Konversionsrate und durchschnittlichen Bestellwert hinaus entscheidend für den Erfolg im E-Commerce ist.

Nehmen wir Brooks Running als Beispiel. Das Laufschuhunternehmen analysierte kürzlich das Kaufverhalten von Kunden, die Artikel zurückschickten, und testete, wie sich Kundenzufriedenheit und Umsatz durch die Antizipation und Vermeidung von Schuhretouren verbessern lassen.

Warum der Fokus auf Retouren und nicht auf der Konversionsrate? Weil Retouren Kosten verursachen – Zeit-, Geld- und Umsatzkosten für Unternehmen und Kunden.

Es kann mehrere Wochen dauern, bis der Kunde die Retoure versendet, Brooks die Artikel neu bearbeitet und die Regale wieder auffüllt. Außerdem verschlechtert eine Retoure das Kundenerlebnis. Ein zurückgesendeter Artikel bedeutet, dass andere Kaufinteressenten möglicherweise die Meldung erhalten, dass der gewünschte Artikel nicht verfügbar ist, während er sich im Umtauschprozess befindet. Niemand mag Retouren. Auch wenn Retouren kostenlos sind, sind sie für Kunden ärgerlich und schmälern die Gewinnmargen der Händler. Wie schafft man also ein Einkaufserlebnis, mit dem Kunden zufrieden sind und das die Wahrscheinlichkeit einer Retoure verringert? Brooks fand heraus, dass es eine Kombination aus dem Verständnis des individuellen Kaufentscheidungsprozesses für jedes Produkt, der Erfassung der richtigen Daten und dem Einsatz von Optimizely ist, um dem richtigen Kundensegment ein zielgerichtetes Erlebnis zu bieten. Die versteckten Kosten großer Bestellungen Das Brooks-Team begann mit der Analyse von Bestellungen mit hohem Wert. Auf den ersten Blick ist ein hoher durchschnittlicher Bestellwert positiv, und viele Händler streben danach, diese Kennzahl zu steigern. Ein hoher Wert bei den falschen Produkten kann jedoch problematisch sein. Das Team erkannte ein Muster bei diesen großen Bestellungen: Viele davon betrafen Schuhe desselben Modells, die sich nur um eine halbe Größe oder Weite unterschieden. Die Datenanalyse ergab, dass statistisch gesehen mindestens ein Paar Schuhe zurückgeschickt wird, wenn jemand zwei oder mehr Paar Schuhe kauft, die sich um eine halbe Größe oder Weite unterscheiden. Der Kunde sucht nach der optimalen Passform. In diesem Fall ist ein hoher durchschnittlicher Bestellwert (AOV) nicht von Vorteil.

„Viele unserer Schuhkäufe betreffen dasselbe Modell, unterscheiden sich aber in der Weite oder einer halben Größe“, sagte David Kornfield, Marketing Manager für Optimierung und Analyse bei Brooks Running. „Wir wissen mit nahezu hundertprozentiger Sicherheit, dass einer dieser Schuhe zurückgeschickt wird.“

Da Retouren bekanntermaßen kostspielig sind, konzentrierte sich das Team darauf, die Retourenquote dieser Bestellungen zu senken.

Das Einkaufserlebnis im stationären Handel online übertragen

Um die Retourenquote bei Kunden zu senken, die ähnliche Größen desselben Schuhs kaufen, ließ sich das Team vom Einkaufserlebnis im Geschäft inspirieren. Was tun Sie, wenn Sie Hilfe bei der Größenwahl benötigen? Sie sprechen mit einem Verkäufer. Deshalb beschlossen sie, das Einkaufserlebnis online zu übertragen.

Brooks zeigte diese Pop-up-Nachricht Kunden an, die zwei oder mehr Paar Schuhe im Warenkorb hatten, die eine halbe Größe auseinander lagen.

Das Brooks-Team nutzte Optimizely, um diese Herausforderung zu meistern. Sie erstellten eine Zielgruppe von Kunden, die folgende Kriterien erfüllten: zwei oder mehr Paar Schuhe im Warenkorb, die eine halbe Größe auseinander lagen. Für dieses Segment erstellten sie eine spezielle Pop-up-Nachricht mit folgendem Inhalt: „Sie sind sich nicht sicher, welche Größe Sie benötigen? Unser Kundenservice hilft Ihnen gerne, die richtige Größe zu finden, damit Sie später keine Schuhe zurücksenden müssen.“ Rufen Sie 1-800-2-BROOKS an oder chatten Sie jetzt mit uns, um sich beraten zu lassen.

Ergebnisse

Die Kampagne war außerordentlich erfolgreich. Im Testsegment sank die Retourenquote um fast 80 %. Brooks hatte nicht nur mehr Produkte auf Lager, sondern die Kunden schätzten auch den persönlichen Service: 88 % gaben an, das Hilfsangebot des Kundenservice zu begrüßen.

Die Conversion-Rate stieg leicht um 2 %. Das Team führt dies auf weniger „Webrooming“ zurück – also darauf, dass Kunden Produkte online suchen und sie dann doch in einer Filiale kaufen –, da die Kundendienstmitarbeiter Größenfragen direkt klären konnten. Wie erwartet sank der durchschnittliche Bestellwert, die Anzahl der Zusatzkäufe von Produkten stieg jedoch, möglicherweise weil die Käufer nicht mehr auf die Gutschrift für Rücksendungen warten mussten, um ihre Laufschuhkollektion zu vervollständigen.

Brooks analysierte außerdem die Kosten für den Kundenservice … Ist die Beantwortung von Kundenfragen durch Mitarbeiter teurer als die Kosten für Retouren? Die Antwort lautet: Nein. Die Interaktion mit dem Kundenservice dauerte durchschnittlich fünf Minuten, was günstiger war als die reinen Kosten für die Auftragsabwicklung und den Rückversand jeder einzelnen Retoure. „Anstatt unsere Retourenquote als konstant hinzunehmen, konnten wir die allgemein übliche Quote hinterfragen und die für Retouren vorgesehenen Mittel in neue Programme und Initiativen investieren“, fügte Kornfield hinzu. Als Ergebnis dieser Kampagne: Kunden freuen sich, dass das Brooks-Team ihnen im Kundenservice zur Seite steht. Kunden müssen keine Zeit mehr für Retouren aufwenden. Es stehen mehr Produkte für den Weiterverkauf zur Verfügung. Für Brooks bedeutet die Optimierung über die Conversion-Rate hinaus, den Fokus auf das Kundenerlebnis zu legen, um den Gewinn zu sichern. Es ist ein Wandel von A/B-Tests hin zu personalisierten Erlebnissen für verschiedene Kundensegmente.

„Nachdem grundlegende Website-Verbesserungen vorgenommen wurden, verliert A/B-Testing seine pauschale Bedeutung und konzentriert sich stärker auf das Nutzerniveau und das Nutzerverhalten“, sagte Kornfield. „Sie müssen Ihre Leistungsdaten genau analysieren und auf die spezifischen Bedürfnisse einzelner Kundengruppen eingehen.“

Wichtigste Erkenntnisse

1. Optimieren Sie das gesamte Nutzererlebnis, nicht nur die Klicks
2. Identifizieren Sie ein relevantes Segment und verstehen Sie dessen Verhalten, indem Sie sich fragen: Wer sind meine Kundensegmente? Was wollen sie erreichen? Wo gibt es Verbesserungspotenzial?
3. Richten Sie Maßnahmen in Echtzeit ein und messen Sie wie immer die Auswirkungen.