Amazon reduziert Rücksendungen mit KI-gestützter Innovation

In Deutschland sind die Retourenzahlen in den letzten Jahren erheblich gestiegen: Nahezu jede 4. Bestellung wird von den Deutschen zurückgesendet. Der Hauptgrund: Kleider- und Schuhgrößen sind von Hersteller zu Hersteller unterschiedlich skaliert. Für viele Verbraucher:innen ist es also schwierig, online ein Produkt mit der richtigen Größe zu finden. Viele Rücksendungen aufgrund der Passform sind die Folge. Eine Retoure mag für Konsument:innen zwar sehr praktisch sein, ist jedoch mit einer hohen CO2-Bilanz verbunden.

Um diesem Dilemma entgegenzuwirken, hat der Onlineversandriese Amazon nun eine innovative Lösung implementiert: Künstliche Intelligenz (KI)-unterstützte Passformberatung.

Das Wichtigste auf einem Blick:

• Etwa jede vierte Bestellung wird in Deutschland zurückgesendet, hauptsächlich aufgrund von Schwierigkeiten bei der Größenauswahl
• Amazon implementierte daraufhin KI-unterstützte Funktionen, darunter personalisierte Größenempfehlungen, Fit Review Highlights durch Kundenbewertungen, verbesserte Größentabellen und ein Fit Insights Tool
• Obwohl die KI-Initiative dazu beitragen kann, die Retourenquote zu verringern und somit CO2-Emissionen zu reduzieren, sind weitergehende Maßnahmen im Bereich der Nachhaltigkeit erforderlich

Die vier aktuellen KI-Funktionen:

Die neuen Funktionen der von Amazon generierten KI umfasst vier Funktionen, die Rücksendungen langfristig eindämmen sollen

1. Personalisierte Größenempfehlungen:

Die KI- und Machine-Learning-Modelle von Amazon berücksichtigen Größenbeziehungen zwischen Marken und die Bewertungen sowie Passformpräferenzen der Endkonsument:innen. Durch anonyme Gruppenbildungen werden Größen und Passformen von unterschiedlichen Marken zusammengefasst. Ein Beispiel: Wenn der Hoodie einer Marke in L gepasst hat, findet die KI-Funktion heraus, welche Größe dieser Passform bei einer anderen Marke entspricht.

2. Fit Review Highlights:

Kund:innen, die bereits ein Kleidungsstück erworben haben, haben die Möglichkeit, das Produkt nach Größengenauigkeit, Passform und Material zu bewerten. Eine sogenannte Large Language Model (LLM) KI generiert aus diesen Informationen übersichtliche Rezensionshighlights. So müssen Verbraucher:innen keine Rezensionen mehr durchkämmen, um herauszufinden, ob die angegebene Größe auch der wirklichen Größe entspricht.

3. Größentabellen:

Die KI-Form des Large Language Models (LLMs) wird außerdem verwendet, um Größentabellen noch übersichtlicher und differenzierter zu gestalten. Überflüssige oder doppelte Informationen werden herausgefiltert und die wichtigen Informationen besser angeordnet. Somit sollen Größentabellen in Zukunft leichter verständlich sein.

4. Fit Insights Tool:

Doch nicht nur für Verbraucher:innen, sondern auch für die Marken selbst sind die neuen KI-Funktionen von Vorteil: Durch mehr Daten seitens der Konsument:innen können Marken nämlich besser erkennen, woran eine Retour wirklich gelegen hat. Somit können sie auch in Zukunft ihre Passform, Größe oder ihr Material an die Wünsche ihrer Kund:innen anpassen.

Reduzierung der Retourenflut - Doch Nachhaltigkeit erfordert mehr

Eine KI-gestützte Beratung in Form von Daten ist für einen Online-Giganten wie Amazon genau das Richtige, denn gerade er verfügt über unzählige Informationen von Personen auf der ganzen Welt. Somit kann die neue Form der Größenberatung in jedem Fall erfolgreich werden. Auch für sämtliche weitere Unternehmen aus der Modeindustrie kann diese Form von Emissionseinsparung ein geeignetes Verfahren darstellen.

Mit einer Minimierung der Rücksendungen kann der Onlinehändler zumindest einen kleinen Schritt Richtung CO2-Reduktion gehen. Trotzdem ist damit noch nicht genug getan: Um als wirklich nachhaltiges Unternehmen zu gelten, muss Amazon bis auf weiteres seine CO2-Emissionen drastisch senken, sein grundsätzliches Retourenmanagement überdenken, Arbeitsbedingungen verbessern und deutlich weniger Verpackungsmüll produzieren.