Zweck: Dieser Artikel hilft dir, das Dashboard Analytics: Retouren und seine KPIs zu verstehen. Er liefert dir einige wichtige Einblicke.Â
Retouren Analytics erklärt
Das Retouren-Dashboard bietet einen Ăśberblick ĂĽber deine Retouren und zeigt Retourenvolumen nach Produkt und Land fĂĽr eine klare AufschlĂĽsselung.
In diesem Artikel erklären wir die verschiedenen KPIs (Key Performance Indicators) und was sie aussagen.
Das Retouren-Dashboard zeigt wichtige Retourenkennzahlen, darunter:
- Retouren im Zeitverlauf – das Volumen der Retouren innerhalb eines bestimmten Zeitraums
- Retourenquote – der Prozentsatz der Sendungen, die retourniert wurden
- Retouren pro Paketdienst – die Anzahl der Retouren je Paketdienst
- Retouren pro Land – die Anzahl der Retouren je Land
- Retournierte Produkte – die Häufigkeit, mit der ein bestimmtes Produkt zurückgesendet wird
- Retourengründe für Produkte – der Grund, warum ein Produkt retourniert wurde, und wie oft dieser gewählt wurde
| Trends | ||
| Pfeile | ↗ Ein Aufwärtspfeil kennzeichnet einen Anstieg im Vergleich zum vorherigen Zeitraum. | ↙ Ein Abwärtspfeil kennzeichnet einen Rückgang im Vergleich zum vorherigen Zeitraum. |
| Farben | ● Ein grüner Pfeil zeigt eine Verbesserung der Performance dieser Kennzahl an. Das bedeutet nicht zwingend, dass der Pfeil nach oben zeigt; in manchen Fällen ist ein Abwärtstrend positiv. | ● Ein roter Pfeil zeigt eine negative Entwicklung der Performance dieser Kennzahl an. Das bedeutet nicht zwingend, dass der Pfeil nach unten zeigt; in manchen Fällen ist ein Abwärtstrend positiv. |
*Was bedeutet „vorheriger Zeitraum“?
Standardmäßig bezieht sich der vorherige Zeitraum auf den Zeitrahmen, der unmittelbar vor dem aktuell ausgewählten Datumsbereich liegt. Er hat die gleiche Länge wie der ausgewählte Zeitraum.
Wenn du einen einzelnen Monat auswählst, ist der vorherige Zeitraum der Monat davor (z. B. Februar 2025 → Januar 2025). Wenn du einen Bereich aus mehreren Monaten auswählst, entspricht der vorherige Zeitraum dem direkt davorliegenden Zeitraum gleicher Länge (z. B. Oktober–Dezember → Juli–September).
Wenn du den Vergleichsfilter verwendest, basieren die Trendmetriken auf dem von dir gewählten benutzerdefinierten Zeitraum und nicht auf dem standardmäßigen „vorherigen Zeitraum“. Das bedeutet, die Trends spiegeln deinen gewählten Vergleichszeitraum wider – nicht den automatisch berechneten Zeitraum vor deinem ausgewählten Datumsbereich.
Filter
Die Analytics-Funktion umfasst mehrere Filteroptionen, mit denen du Daten verfeinern und bestimmte Aspekte deiner Versandaktivitäten analysieren kannst. Eine effektive Nutzung der Filter hilft dabei, Trends zu identifizieren, die Performance zu bewerten und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
KPIs und ihre Beschreibung
Retouren im Zeitverlauf
Was es zeigt: Dieses Diagramm zeigt das Volumen der Retourensendungen im Zeitverlauf und hebt Trends innerhalb eines ausgewählten Zeitraums hervor. Es konzentriert sich ausschließlich auf Retouren und macht Schwankungen und Veränderungen über die Zeit sichtbar.
Nutzen: Durch die Beobachtung dieser Trends kannst du Muster, potenzielle Probleme oder Veränderungen im Kundenverhalten erkennen. Diese Daten ermöglichen fundierte Entscheidungen, helfen dir, den Retourenprozess zu optimieren, die operative Effizienz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
Retourenquote
Was es zeigt: Dieses Kreisdiagramm misst die Retourenquote, ausgedrĂĽckt als prozentualer Anteil der Retouren an allen Bestellungen. Die Retourenquote wird berechnet, indem die Anzahl retournierter Bestellungen durch die Gesamtzahl der Bestellungen geteilt und mit 100 multipliziert wird.
Nutzen: Ein grüner Aufwärtstrend signalisiert einen Rückgang der Retourenquote (positiv) – es gibt also weniger Retouren im Verhältnis zu allen Bestellungen. Ein roter Abwärtstrend zeigt einen Anstieg der Retourenquote (negativ) und damit mehr Retouren. Das Monitoring dieses KPIs hilft dir, Retourentrends zu erkennen und operative Strategien gezielt an das Kundenverhalten anzupassen.
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Retouren pro Paketdienst
Was es zeigt: Dieses
Diagramm zeigt die Paketdienst zusammen mit der Anzahl der von ihnen bearbeiteten
Retourensendungen und liefert so eine klare Aufschlüsselung der Retourenaktivität
pro Paketdienst.
Nutzen: Es hilft dir, das Retourenvolumen je Paketdienst zu verfolgen und liefert wertvolle Einblicke in deren Performance und Beitrag zu deinem gesamten Retourenprozess.
Retouren pro Land
Was es zeigt: Diese Tabelle umfasst vier Spalten: Land, Gesamtsendungen, Gesamtrücksendungen und die Retourenquote (Prozentsatz). Sie bietet eine klare Sicht auf Retourendaten pro Land und hebt die wichtigsten Kennzahlen je Land hervor. Ein horizontaler Bildlauf erleichtert die Navigation, wenn zusätzliche Zeilen vorhanden sind.
Nutzen: Die Daten helfen dir zu analysieren, wo Retouren am häufigsten auftreten und wie sie mit dem gesamten Sendungsvolumen zusammenhängen. Die flexible Ansicht nach Land oder Versandroute ermöglicht tiefere Einblicke in regionale Muster und Versandperformance und unterstützt fundiertere Entscheidungen.
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ZurĂĽckgesandte Produkte
Was es zeigt:Â Diese Tabelle listet retournierte Produkte mit Produktname, Anzahl der Retouren und Retourenanteil (in %).
Nutzen: Die Tabelle zeigt dir, welche Produkte am häufigsten zurückgesendet werden, und deckt potenzielle Ursachen wie Qualitätsprobleme oder Unzufriedenheit auf. Diese Erkenntnisse unterstützen Entscheidungen zur Verbesserung des Sortiments, zur Optimierung des Bestandsmanagements und zur Steigerung des Kundenerlebnisses.
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GrĂĽnde fĂĽr zurĂĽckgesandte Produkte
Was es zeigt: Diese Tabelle zeigt die Gründe für Produktretouren, die Häufigkeit jedes Retourengrunds und den prozentualen Anteil an den Gesamtretouren. Sie macht Muster bei Produktretouren sichtbar, etwa Defekte, falsche Größen oder Unzufriedenheit.
Nutzen: Durch die Analyse dieser Daten kannst du wiederkehrende Probleme identifizieren und Gegenmaßnahmen ergreifen, um Retouren zu reduzieren. Dies kann zu Verbesserungen bei Produktqualität, Größenangaben und Kundenzufriedenheit führen und letztlich das gesamte Einkaufserlebnis verbessern.
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