Optimierung der Prozesse im Retoureneingang: E-Commerce Case Study für den B2C-Bereich

Zusammenfassung Die Anzahl der Bestellungen im B2C-E-Commerce nimmt stetig zu und so auch die Retouren (vgl. Asdecker et al. 2021, S. 606). Bei einigen Online-Shops wurde dieses Wachstum durch Corona-Pandemie begünstigt, was dazu führte, dass logistischen Prozesse dem starken Anstieg nicht mehr gewachsen sind. Vor allem kleine Unternehmen mit nicht-digitalisierten Prozessen haben Schwierigkeiten, sich diesen Herausforderungen stellen effizient wirtschaftlich arbeiten. In einer Case Study wird das Retourenlager eines kooperierenden B2C-Onlineshops für Möbel Wohnaccessoires analysiert Hinblick auf den Prozess des Retoureneingangs -bearbeitung optimiert. einem ersten Schritt werden mittels Frequent Itemset Mining häufig auftretende Retouren-Charakteristika identifiziert. Aufgrund gewonnenen Erkenntnisse Klassen gebildet, in eintreffende eingeordnet werden. Lagermitarbeitenden bei dieser Vorsortierung einen implementierten Prototyp unterstützt, eingehende anhand Daten aus ERP-System gezielt sortiert. Durch entsprechende Abarbeitung ergibt eine deutliche Verbesserung gegenüber aktuell umgesetzten FIFO-Abarbeitung.