daisy.team/paper/retourenquote

Optimale Retourenquote im E-Commerce

Ein mathematisches Optimierungsmodell mit endogenem Preis, Produktdepreziation und nicht-linearer Kundenbindung. Working Paper des Schwerpunkts Logistik, Hochschule Darmstadt.

Working Paper Retourenmanagement Preisoptimierung CLV E-Commerce 2026

Abstract

Dieses Arbeitspapier entwickelt ein geschlossenes Optimierungsmodell für die Retourenquote im E-Commerce. Ausgehend von einem Grundmodell, das die Wechselwirkung zwischen Retourenkosten und Kundenbindung als Mehrperiodenoptimierung formalisiert, werden drei Erweiterungen eingeführt: (1) Produktdepreziation mit geschlossener Lösung und kritischer Schwelldepreziation, (2) eine konkave Retentionfunktion, für die bewiesen wird, dass immer ein inneres Optimum existiert, und (3) ein endogener Preis mit geschlossener Preisformel.

Das zentrale Ergebnis ist ein Paradigmenwechsel: Die Gewinnzerlegung zeigt, dass der Preiseffekt den Retentionseffekt um den Faktor fünf dominiert. Retourenpolitik ist primär ein Instrument der Preisdifferenzierung, nicht der Kundenbindung. Das vollständige Modell liefert +58,8 % Gewinnsteigerung gegenüber der naiven Strategie.

28
Seiten
14
Sätze / Theoreme
20
Formale Beweise
35
Literaturquellen

Kernbeiträge

Inhaltsverzeichnis

Zitation: Schwerpunkt Logistik, Hochschule Darmstadt (2026): Optimale Retourenquote im E-Commerce: Ein mathematisches Optimierungsmodell mit endogenem Preis, Produktdepreziation und nicht-linearer Kundenbindung. Working Paper, Hochschule Darmstadt, FB Wirtschaft.

Interaktive Präsentation

Zur Begleitung dieses Papers steht eine interaktive Präsentation mit 15 Slides zur Verfügung. Diese enthält KaTeX-gerenderte Formeln, klickbare Erklärungen zu allen Modellbausteinen und eine Live-Simulation, in der alle 9 Modellparameter per Schieberegler verändert und die Gewinnfunktion in Echtzeit berechnet werden kann. Navigation per Pfeiltasten (◀▶) oder Touch-Swipe.

Schlüsselwörter

Retourenquote · Customer Lifetime Value · Retourenpolitik · Preisoptimierung · E-Commerce · Kundenbindung · Mehrperiodenmodell · Fashion-Logistik