Neue wissenschaftliche Veröffentlichung am August-Wilhelm Scheer Institut: KI zur Reduktion von Retouren im E-Commerce
Eine neue Publikation des August-Wilhelm Scheer Instituts untersucht, wie
Machine Learning zur Reduktion von Retouren im E-Commerce beitragen kann.
Die Studie vergleicht verschiedene Algorithmen zur Vorhersage von
Rücksendungen im Bekleidungsbereich und analysiert zentrale
Einflussfaktoren.
Ziel ist es, Retourenprozesse effizienter und
nachhaltiger zu gestalten. Die Forschung unterstützt datenbasierte
Lösungen für Kreislaufwirtschaft und Ressourcenschonung.
Saarbrücken, 2. Mai 2025 – Eine neue Veröffentlichung des August-Wilhelm
Scheer Instituts untersucht, wie datenbasierte Methoden zur Reduktion von
Retouren im E-Commerce beitragen können. Unter dem Titel „Towards Waste
Reduction in E-Commerce: A Comparative Analysis of Machine Learning
Algorithms and Optimisation Techniques for Garment Returns Prediction with
Feature Importance Evaluation“ analysiert das Autorenteam verschiedene
Machine-Learning-Ansätze zur Vorhersage von Rücksendungen im
Bekleidungsbereich.
Die Studie vergleicht unterschiedliche Algorithmen hinsichtlich ihrer
Prognosegüte und identifiziert relevante Einflussfaktoren – etwa Material,
Größe oder Produktbewertungen. Ziel ist es, Unternehmen bei der
Optimierung von Retourenprozessen zu unterstützen und damit ökonomische
wie ökologische Kosten zu senken. Die Arbeit leistet einen Beitrag zur
digitalen Kreislaufwirtschaft und stärkt den nachhaltigen Umgang mit
Ressourcen im Onlinehandel.
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