BAMBERG/KÖLN / LONDON (IT BOLTWISE) – Für 2026 zeichnet sich in Deutschland ein neuer Retourenrekord im Onlinehandel ab. Kunden sollen voraussichtlich 560 Millionen Pakete zurückschicken, nach 550 Millionen im Vorjahr. Nahezu jedes vierte Paket landet dabei wieder beim Händler. Viele Anbieter testen inzwischen KI, um Retouren besser zu analysieren – allerdings zunächst oft als Pilot.
Die Zahl der Retouren im deutschen Onlinehandel nimmt 2026 spürbar Fahrt auf. Nach Berechnungen von Björn Asdecker vom Retourenforschungsumfeld der Universität Bamberg, die einer Meldung der Deutschen Presse-Agentur vorliegen, steigen die voraussichtlichen Rücksendungen auf 560 Millionen Pakete. Im vergangenen Jahr lag der Wert bei 550 Millionen. Entscheidend ist nicht nur die absolute Menge, sondern die Verteilung: Nahezu jedes vierte online bestellte Paket werde retourniert, womit sich das Risiko für Zusatzkosten entlang der gesamten Liefer- und Bearbeitungskette erhöht.
Warum das so ist, liegt laut Asdecker vor allem an einer Kombination aus weiter wachsendem Onlinehandel und einer in der Breite ähnlich hohen Retourenquote. Gleichzeitig verschiebt sich das Kaufverhalten: Immer mehr Kundinnen und Kunden bestellen über Smartphone-Apps und weniger am Computer. Der Hintergrund ist dabei weniger eine „andere“ Produktwelt als der Checkout-Prozess selbst. Auf Apps werde schneller gekauft, weniger Informationen würden konsumiert, bevor der Bestellbutton gedrückt wird – das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Artikel nachträglich doch nicht passen oder nicht gefallen.
Für die Händler entsteht daraus ein spürbarer Margendruck, weil viele Rücksendungen nicht bei „ein paar Euro Admin-Kosten“ enden, sondern echte Rückabwicklungsvolumina nach sich ziehen. Besonders oft treffen Retouren das Modesegment: Über 80 Prozent der retournierten Pakete und rund 90 Prozent der retournierten Artikel entfallen laut Asdecker auf Kleidung. Damit wird aus dem Retourenprozess in der Praxis ein logistikintensives Geschäft: Ware muss gesammelt, zurücktransportiert, geprüft und wieder in den Verkauf (oder in die Entsorgung/Weiterverwertung) überführt werden. Die Bandbreite der Belastung zeigt sich auch in den Kostenverteilungen, denn etwa 20 Prozent der Händler haben pro Rücksendung Ausgaben von mehr als 10 Euro.
Technisch und wirtschaftlich besonders relevant ist der größte Kostenblock: Für den Rücktransport macht laut einer Untersuchung des Handelsforschungsinstituts EHI rund zwei Drittel der Retourenkosten aus. Viele Händler drücken daher nicht nur auf der operativen Seite nach – etwa durch effizientere Abholrouten oder schnellere Zustandsprüfungen – sondern verlagern einen Teil des Problems auch in die Preisgestaltung. Wenn Gratis-Rücksendungen häufig angeboten werden, wirken die Kosten der Rückabwicklung indirekt zulasten aller Kundinnen und Kunden, weil sie über höhere Artikelpreise querfinanziert werden. Genau diese Logik kann wiederum die Retourenquote indirekt stabilisieren, weil der „Rückgabedruck“ für einzelne Bestellungen sinkt.
Angesichts dieser Struktur rückt KI-gestütztes Retourenmanagement in den Fokus. Laut EHI experimentiert knapp jeder zehnte befragte Händler inzwischen mit KI-gestützten Lösungen, um Retouren besser zu analysieren. Dabei geht es weniger um eine einzelne Wunderfunktion als um die Kombination aus Datenanalyse und Prozessentscheidungen: Modelle können Muster in Bestellungen, Größen-/Passungswahrscheinlichkeiten, Kaufhistorien oder Produktattributen erkennen und damit helfen, die erwartete Retourenwahrscheinlichkeit für einzelne Waren oder Bestellkonstellationen einzuschätzen. Gleichzeitig bleiben die meisten KI-Einsätze zunächst begrenzt: Das EHI ordnet die Nutzung überwiegend als Pilotprojekt ein, das noch nicht breit und operativ im Tagesgeschäft verankert ist.
Für Unternehmen liegt darin eine klare Entwicklungsaufgabe. KI kann Retouren nicht „abschaffen“, aber sie kann das System gezielter steuern: bessere Produktdarstellung, präzisere Größenempfehlungen, schnellere Erkennung von Fehlbestellungen oder die Priorisierung von Warenströmen, die sich wirtschaftlich eher wiederverwenden lassen. Entscheidend wird zudem die Datenlage im Hintergrund, denn Rücksendungen sind nur dann nachhaltig modellierbar, wenn Zustände, Gründe und Produktbezüge über alle Touchpoints hinweg sauber erfasst werden. Während sich der Markt weiter in Richtung App-basierter Käufe bewegt, dürften Händler deshalb verstärkt auf KI setzen, um die Quote nicht nur zu überwachen, sondern aktiv zu beeinflussen.
Aus Market-Sicht deutet der angekündigte Retourenrekord auf einen weiteren Wettbewerb um Effizienz hin: Wer Kostenblöcke wie Rücktransport und Wiederaufbereitung schneller senkt, gewinnt Spielraum für Preise, Service-Design und Sortimentsentscheidungen. Für Startpunkte im KI-Bereich spricht vor allem der Pilotcharakter: Viele Organisationen können mit begrenzten Use Cases beginnen, etwa bei der Früherkennung von besonders retourenträchtigen Artikeln oder bei der Optimierung von Rücksendeprozessen nach Produktkategorien. Gleichzeitig erhöht die Entwicklung den Druck auf eine saubere ROI-Logik, weil Gratis-Rücksendungen über Artikelpreise und Service-Optionen finanziert werden – und damit jede Verbesserung messbar in den Zahlen sichtbar werden muss.
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