LONDON (IT BOLTWISE) – In Deutschland zeichnet sich für 2026 ein neuer Rekord bei Retouren im Onlinehandel ab. Laut Berechnungen des Retourenforschers Björn Asdecker von der Universität Bamberg sollen Kunden voraussichtlich 560 Millionen Pakete zurückschicken. Im Jahr zuvor waren es 550 Millionen Pakete. Auslöser ist vor allem der zunehmende Einkauf über Smartphone-Apps bei zugleich hoher Retourenquote.

Die Retourenflut im Onlinehandel verschiebt sich gerade von „ungewöhnlich“ hin zu „systematisch“. Für 2026 rechnen Berechnungen des Retourenforschers Björn Asdecker von der Universität Bamberg in Deutschland mit 560 Millionen zurückgeschickten Paketen. Das wäre ein Anstieg gegenüber dem Vorjahr, als rund 550 Millionen Pakete den Rückweg antraten und damit bereits einen Rekordwert markierten. Entscheidend ist dabei nicht nur die absolute Zahl, sondern die zugrunde liegende Dynamik: Die Branche wächst weiter, während die Retourenquote hoch bleibt – dadurch steigt auch die Menge der Rücksendungen.
Technisch und kanalbezogen ist der App-Shift ein zentraler Hebel. Asdecker verweist darauf, dass inzwischen immer mehr Menschen über Smartphone-Apps einkaufen und seltener am Computer. Der Grund liegt weniger in neuen Kaufmodellen als in der Beschleunigung des Entscheidungsprozesses: Auf Smartphone-Apps werde schneller gekauft, weil vor dem Bestellbutton weniger Informationen konsumiert würden. Für Händler bedeutet das, dass die „Informationsphase“ vor der Bestellung kürzer ausfällt und dadurch die Wahrscheinlichkeit steigt, dass ein Produkt zu Hause nicht den Erwartungen entspricht.
Die hohe Retourenquote zeigt sich auch in der Paketzusammensetzung. Nahezu jedes vierte online bestellte Paket wird demnach zurückgeschickt, und besonders häufig betrifft es Kleidung. Über 80 Prozent der retournierten Pakete sowie rund 90 Prozent der retournierten Artikel entfallen auf das Modesegment. Diese Konzentration ist für die Kostenstruktur relevant, denn Mode-Retouren sind oft kleinteilig, zeitkritisch im Wiedereingang und brauchen im Warenprozess eine sorgfältige Prüfung, bevor sie wieder in den Verkauf gehen können.
Finanziell landet die Retourenbelastung im Alltag vieler Onlinehändler als zusätzlicher Margendruck. Ein wesentlicher Punkt sind die Kosten, die durch Gratis-Rücksendungen entstehen: Wenn Händler die Retouren nicht direkt in Form von Gebühren an die Kunden weitergeben, werden sie indirekt über die Artikelpreise verteilt. Laut der Quelle haben etwa 20 Prozent der Händler pro Rücksendung Ausgaben von mehr als 10 Euro. Der größte Kostenblock entfällt dabei auf den Rücktransport und macht – nach einer Untersuchung des Handelsforschungsinstituts EHI – ungefähr zwei Drittel der Retourenkosten aus.
Um diese Reibungsverluste zu reduzieren, setzen Händler zunehmend auf KI-gestütztes Retourenmanagement, allerdings noch mit unterschiedlicher Reife. Knapp jeder zehnte befragte Händler experimentiert laut EHI inzwischen mit KI-gestützten Lösungen, um Retouren besser zu analysieren. In der Praxis bleibt KI dabei vorerst oft ein Pilotprojekt: Die Systeme sollen Muster in Retourengründen, Produktzuständen oder Prozessdaten erkennen und damit die nächste Entscheidung verbessern – etwa durch bessere Sortimentshinweise, Prognosen zur Wiederverkäuflichkeit oder priorisierte Prüf-Workflows. Gleichzeitig zeigt die Formulierung „Pilotprojekt“ den Engpass: Viele Unternehmen testen Modelle, integrieren sie aber noch nicht breit operativ in ERP-, Warenwirtschafts- und Logistikprozesse.
Für Unternehmen entsteht daraus eine doppelte Aufgabenstellung: Erstens müssen sie die Retourenquote als Ergebnis des Einkaufskanals ernst nehmen, zweitens müssen sie die Kostenhebel entlang der End-to-End-Kette adressieren. Der App-getriebene Kauf bedeutet nicht automatisch, dass jede Rücksendung vermeidbar wäre, aber er erhöht die Hürde für gute Vorauswahl. Zweitens rückt der Rücktransport als größter Kostentreiber in den Fokus – hier entscheidet sich, wie effizient Abholung, Zustellung, Sortierung und Qualitätsprüfung zusammenspielen. KI kann helfen, Prioritäten zu setzen und Entscheidungen zu standardisieren, doch ohne Prozessanpassungen bleibt das Einsparpotenzial häufig begrenzt.
Unterm Strich deutet die Entwicklung auf eine weitere Verschärfung hin: Wenn der Onlinehandel weiter wächst und gleichzeitig die Retourenquote etwa auf hohem Niveau bleibt, steigen die absoluten Retourenmengen in Richtung des prognostizierten Höchststands. Gleichzeitig wird der Druck zur Optimierung konkreter, weil Gratis-Rücksendungen den Kostenanstieg über Preise auf alle Kundinnen und Kunden verteilen. Für Händler, Logistikdienstleister und IT-Teams heißt das, KI nicht nur als Analyseexperiment zu betrachten, sondern als Baustein für eine messbare Prozesskette – von der Erwartungssteuerung beim App-Kauf über die frühere Einschätzung von Retouren bis hin zur effizienteren Rückführung im Lagerbetrieb.
Quelle und Datenbasis in der Meldung: Berechnungen des Retourenforschers Björn Asdecker (Universität Bamberg) sowie Angaben zur KI-Nutzung und Kostenstruktur aus Untersuchungen des Handelsforschungsinstituts EHI.
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