Neben der Qualität der Produkte, einer optimierten Logistik und dem Rest der Klaviatur sind es nicht selten die Produktdaten, die ordentlich Auswirkung auf Retourenquote, Marge und Customer Experience haben. Ein Grund, genauer hinzuschauen!

73 Milliarden Online-Umsatz in Deutschland: der Druck steigt

Neben vielen anderen Dingen hat sich in den letzten Jahren eines nochmals stark beschleunigt: Die Verlagerung von Kaufprozessen ins Web. Dieser Shift hat Einfluss auf den Umsatz von Online-Shops, auf die Retourenquote - und erhöht damit auch den Druck auf alle Prozesse rund um die Online-Shops, Marktplätze und Produktdaten.

Ein paar Zahlen gefällig?

• Mehr als jeder achte Euro der Haushaltsausgaben für Waren wurde laut Bevh-Erhebung im E-Commerce ausgegeben - etwa 73 Mrd EUR allein in 2020. 2022 waren es fast 90 Mrd. EUR, in 2023 dann immerhin noch knapp 80 Mrd. EUR.
• Gut 25 Mrd. davon allein entfallen auf amazon
• Über alle Warensegmente hinweg liegt die Retourenquote bei über 6 Prozent - wobei Deutschland mit geschätzt etwa 315 Millionen Paketen der Spitzenreiter in Europa ist.

(Quellen: Absatzwirtschaft.de; collect.ai; businessinsider.de)

Wichtige Fragen in diesem Zusammenhang

• Wie kann der USP meiner Produkte kreativ und überzeugend dargestellt werden - gerade bei hoher Vergleichbarkeit mit Wettbewerber-Produkten?
• Die Retourenquote ist ein Margenkiller - was können meine Produktdaten und was nicht? und worauf muss ich achten?
• Wie können unsere Daten so strukturiert und aufbereitet werden, dass sie den Standards von Fremdsystemen genügen, so dass meine Platzierung ideal ist?

Bedeutung aus Daten-Sicht und für die Hersteller-Sicht

Nun könnte man über verschiedene Aspekte dieser Entwicklung viel schreiben. Zum Beispiel, dass unter den eCommerce Nutzern die Altersgruppe 65+ mit etwa 160% am schnellsten wächst. Oder, dass z.B. amazon offenbar immer noch Retouren vernichtet. Aber bleiben wir mal bei unseren Haupt-Themen...

Aus Datensicht bedeutet die zunehmende Dominanz der Marktplätze nämlich vor allem, dass Produktdaten zunehmend von Fremdsystemen verarbeitet werden und externen Standards genügen müssen.

Aus Hersteller-Sicht wird die Entscheidung, "selbst eCommerce zu machen" maßgeblich beeinflusst von den Möglichkeiten und Zwängen der Marktplätze, oft ergänzt um große Handelspartner. Damit einher geht häufig eine erzwungene Transparenz und Vergleichbarkeit mit Wettbewerber-Produkten, und die kreative Darstellung von USPs wird zunehmend schwierig.

Große Plattformen skalieren gut - und zwar auch negativ: Schlecht gepflegte oder kommunizierte Inhalte können bei schnell drehenden Produkten und hohen Absätzen schnell zu heftigen Retourenquoten führen, die die Marge zerstören - gerade, wenn man mit aggressiver Preisstrategie unterwegs ist.

Was ist zu tun?

Was gibt es also zu tun, wenn wir die aktuellen Marktbedingungen mit einbeziehen und als Chance für den eCommerce sehen?

1. Produktdaten-Pflege und Modellierung als direkt umsatzrelevant verstehen - und immer wieder hinterfragen.
2. Ein Datenmodell umsetzen, das anpassungsfähig in der Ausgabe ist: Idealerweise ist es möglich, neben der Haus-Klassifizierung noch weitere Standards abzubilden.
   • Produkte müssen in verschiedene Kontexten unterschiedlich beschrieben werden können, ohne Daten unnötig doppelt zu pflegen
   • Bilder und Medien allgemein müssen flexibel exportierbar sein, was Format, Benamung usw. angeht
3. Wachsam bleiben: Fehler in der Datenpflege passieren. Kritisch wird's, wenn diese die komplette Lieferkette lang unbemerkt bleiben. Für den Fall ist es gut, wenn man schon vorab den kompletten Publikationsprozess so aufgebaut hat, dass man im Zweifelsfall Abkürzungen nehmen kann.