Warum ist die Retourenquote so hoch?
61% aller Retouren sind vermeidbaren Ursachen zuzuschreiben: falsche Größenangaben, irreführende Produktfotos oder unrealistische Erwartungen. Das sind Probleme, die du direkt beheben kannst.
Retouren sind einer der größten Kostenpunkte für Webshops. Nicht nur die direkten Logistikkosten (im Schnitt 8-15 € pro Retoure), sondern auch indirekte Kosten: Bearbeitungszeit, Wertminderung der Produkte und das Risiko, dass die Kundin oder der Kunde nicht zurückkommt.
Trotzdem wissen die meisten Webshops nicht genau, warum Kund:innen retournieren. Sie sehen die Retourenquote im Dashboard, aber nicht die zugrundeliegenden Gründe. Ohne diese Information ist strukturelle Verbesserung unmöglich.
Die 5 häufigsten Retourengründe
Analysiere deine Retourendaten und du wirst diese Muster erkennen:
- 1Größe oder Passform stimmt nicht (am häufigsten: 34% aller Retouren)
- 2Produkt weicht von Beschreibung oder Fotos ab (28%)
- 3Qualität enttäuscht im Verhältnis zum Preis (18%)
- 4Falsches Produkt durch Pick- oder Packfehler erhalten (12%)
- 5Beschädigtes Produkt erhalten (8%)
Von diesen fünf Ursachen sind die ersten drei direkt durch bessere Produktinformationen beeinflussbar und über gezielte Feedback-Fragen identifizierbar.
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Wie nutzt du Kund:innenfeedback, um Retourengründe zu identifizieren?
Der Schlüssel ist ein gezielter Retouren-Feedback-Flow: ein kurzer Fragebogen, der automatisch versendet wird, sobald eine Kundin oder ein Kunde eine Retourenanfrage stellt.
- Was ist der wichtigste Grund für deine Retoure?
- Stimmten die Größenangaben auf der Produktseite?
- Entsprachen die Produktfotos dem tatsächlichen Produkt?
- Wie einfach war der Retourenprozess?
- Würdest du trotz dieser Retoure wieder bei uns bestellen?
Durch die Auswertung dieser Fragen pro Produktkategorie deckst du strukturelle Probleme auf. Wenn 40% der Retourenkund:innen in der Kategorie 'Damenschuhe' angeben, dass die Größenangaben nicht stimmten, ist das ein direkter Handlungspunkt.
5 bewährte Strategien, um Retouren zu senken
1. Verbessere Größenangaben auf Basis von Feedback-Daten
Analysiere, welche Produkte die meisten 'Größe stimmt nicht'-Retourengründe haben. Aktualisiere die Größenangaben, füge einen Größentipp hinzu ('fällt klein aus, bestelle eine Größe größer') und erwäge einen Passform-Bewertungsbereich auf der Produktseite.
Ergebnis: Webshops, die Größenangaben auf Basis von Retouren-Feedback aktualisieren, sehen im Schnitt 15-22% weniger Retouren in dieser Kategorie.
2. Füge Nutzerbewertungen mit Passform-Infos hinzu
Aktiviere zufriedene Kund:innen (NPS 9-10), eine Bewertung mit konkreten Passform-Infos zu schreiben. Bewertungen echter Kund:innen sind verlässlicher als Größentabellen und senken die Wahrscheinlichkeit einer Fehlpassung.
3. Verbessere Produktfotos und -videos
Zeigt das Retouren-Feedback, dass Produkte von den Fotos abweichen, investiere in bessere Produktfotografie: mehrere Winkel, Detailaufnahmen und bei Kleidung: Fotos auf verschiedenen Körpertypen.
4. Sende proaktiv eine 'Erwartungsmanagement'-E-Mail
Sende nach dem Kauf aber vor der Lieferung eine E-Mail mit zusätzlichen Produktinfos: Größentipp, Materialinformationen und Nutzungstipps. Das senkt die Enttäuschungswahrscheinlichkeit beim Erhalt.
5. Mache den Retourenprozess einfacher (aber miss ihn)
Paradoxerweise senkt ein einfacher Retourenprozess langfristig die Retourenquote: Kund:innen haben weniger Hemmung zu kaufen. Miss aber immer die Retourengründe, damit du den Retourenprozess als Lerninstrument nutzt.
ROI: Was bringt das Senken von Retouren?
- Durchschnittliche Retourenkosten pro Paket: 11,50 € (Logistik + Bearbeitung)
- Webshop mit 2.000 Bestellungen/Monat und 28% Retourenquote: 560 Retouren = 6.440 €/Monat
- Senkung der Retourenquote von 28% auf 22%: 120 Retouren weniger/Monat
- Ersparnis pro Monat: 1.380 €
- Jährliche Ersparnis: 16.560 €, allein bei Logistikkosten
Fazit: Feedback als Retourenpräventionsstrategie
Retouren senken beginnt damit, zu verstehen, warum Kund:innen retournieren. Gezielte Retouren-Feedback-Flows liefern diese Information: automatisiert, pro Produktkategorie und direkt umsetzbar.
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