Start-up Xpeer: Mit Daten gegen die Retouren-Flut

Retouren gehören im E-Commerce zum Alltag. In manchen Branchen sind die Rücksendequoten allerdings so hoch, dass sie für Händler zum strukturellen Problem werden. Viele Shops kommen inzwischen auf einen Anteil von 40 bis 60 Prozent. Genau dort setzt das Technologie-Start-up Xpeer an, das sich auf die Optimierung von Online-Shops spezialisiert hat.

Denn Rücksendungen verursachen Kosten auf mehreren Ebenen. Jede Retoure zieht eine Kette von Arbeitsschritten nach sich: Ware prüfen, neu einlagern, Rückzahlungen anstossen, dazu kommen Zahlungsgebühren und Support­aufwand. Selbst wenn ein Artikel später erneut verkauft wird, kostet die Rückabwicklung also Marge und Zeit. Viele Händler schlagen die Kosten zwar von vornherein auf ihre Preise auf, doch bei hohen Retourenquoten gerät dieses Modell schnell an seine Grenzen. Gleichzeitig wächst der Druck, Rücksendungen auch ökologisch ernster zu nehmen, weil jeder zusätzliche Transport und jeder weitere Bearbeitungsschritt Ressourcen beansprucht.


Ausgangspunkt für das Konzept von Xpeer war die Beobachtung, dass Rücksenden heute fast so bequem ist wie das Bestellen selbst. Es benötigt nur wenige Klicks, um den Prozess einzuleiten. Zudem sind Retouren häufig kostenfrei. CEO Moritz Maier erzählt, dass er und Mitgründer Sergey Bezborodov deshalb nach einem Weg suchten, Retouren schon früh im Bestellvorgang zu erkennen und gezielter zu steuern. Ein zusätzlicher Impuls war die Geschichte eines grossen deutschen Händlers, der Kundinnen und Kunden sperrt, wenn sie zu viel zurückschicken. Xpeer wollte statt diesem drastischen Vorgehen einen Ansatz finden, der nicht pauschal bestraft, sondern das Risiko einer Rücksendung schon vor dem Kauf prognostiziert, damit Händler die entstehenden Kosten besser kalkulieren und ihre Konditionen gezielter anpassen können.

Daten aus vielen Shops

Dafür bindet Xpeer Onlinehändler über eine Schnittstelle an das eigene System an. Die angeschlossenen Shops liefern dem Start-up Daten aus dem Bestell- und Retourenprozess, etwa zu Käufen, Warenkörben und Rücksendungen. Diese fliessen dann nicht nur in die Auswertung des eigenen Shops, sondern werden in einem gemeinsamen Modell zusammengeführt. So will das Jungunternehmen Muster von Rücksendungen erkennen, die in der Datenbasis eines einzelnen Händlers kaum sichtbar wären, sich über mehrere Shops hinweg aber deutlicher abzeichnen.


Genau darin sieht das Unternehmen auch den Unterschied zu vielen bestehenden Lösungen. Diese würden laut den Gründern meist nur mit den Daten eines einzelnen Shops arbeiten. Xpeer setzt stattdessen auf ein Modell, das mit jeder weiteren Anbindung dazulernt. Je mehr der erwähnten Daten in das System einfliessen, desto einfacher sollen sich auch für einzelne Händler Rückschlüsse aus einem breiteren Erfahrungsschatz ziehen lassen.

Score im Checkout

Dieses Wissen überträgt Xpeer anschliessend in den Bezahlprozess. Technisch geschieht das über eine API, die eine Integration in die Shopsysteme ermöglicht. «Beim Checkout ruft der Shop dann einfach unsere API auf», erklärt Maier. Das System liefert daraufhin einen Risikowert anhand der verschiedenen Daten aus allen angebundenen Shops, der einschätzt, wie wahrscheinlich eine Rücksendung für den aktuellen Warenkorb ist. Sichtbar ist dieser Score nicht für Kundinnen und Kunden, sondern nur für das Shopsystem.


Maier vergleicht den Ansatz mit einem Credit-Scoring, wie man es etwa von Rechnungskäufen kennt. Auch dort stützt sich die Bewertung nicht auf eine einzelne Angabe, sondern auf die Verdichtung mehrerer Datenpunkte. Bei Xpeer soll der Wert entsprechend keine Aussage über eine Person liefern, sondern die Wahrscheinlichkeit einer Retoure im konkreten Kaufmoment abbilden. Denn gerade in Bereichen wie Fashion sei es schliesslich naheliegend, mehrere Grös­sen oder Varianten zu bestellen. Aus Sicht von Xpeer geht es nicht um eine moralische Einordnung, sondern um eine differenziertere Steuerung von Kosten und Konditionen.

Regeln statt Pauschallösungen

Auf Basis dieses Scores können Händler dann verschiedene Regeln hinterlegen, die je nach Risiko automatisch greifen. So kann ein Shop etwa festlegen, ob Versand und Rücksendung gratis sind oder ob bei einem bestimmten Risikowert andere Konditionen gelten, beispielsweise höhere Rücksendekosten.

Händler können selbst entscheiden, wie transparent sie mit der Lösung umgehen. Sie können die Prüfung offen anzeigen, etwa mit einem Einwilligungsfeld, oder im Hintergrund laufen lassen. Damit stellt sich auch die Frage, wie mit den zugrunde liegenden Daten umgegangen wird.

Datenschutz und Wachstum

Das Start-up nutzt nach eigenen Angaben eine sichere Infrastruktur, hostet die Daten in der Schweiz und verarbeitet sie gemäss DSGVO und geltenden Datenschutzvorgaben. Die Daten werden anonymisiert und zusätzlich verschleiert. Die Händler erhalten keine Kauf- und Rücksendehistorie zu Personen, sondern lediglich den errechneten Risikowert für mögliche Rücksendungen vom aktuellen Kauf. Zusätzlich arbeite das Team an Varianten, die stärker auf Warenkorb-Analysen setzen, damit weniger personenbezogene Daten einbezogen werden müssen.

Geld verdient Xpeer über die Nutzung der Schnittstelle. «Unsere Monetarisierung läuft über ein Pay-per-Use-Modell: Jeder API-Call kostet etwas», erklärt ­Bezborodov. Shops können dafür ein monatliches Budget definieren. Als Richtwert nennt er einen Preis, der deutlich unter einem Franken pro API-Call liegen soll. In den nächsten Monaten will das Team Modell und Betrieb weiter ausbauen und die Regeln rund um Daten und Einwilligungen weiter schärfen. Gleichzeitig soll das Netzwerk dichter werden, weil sich die Qualität des Scores mit jeder neuen Anbindung verbessert.


Beim Business-Ausbau steht die Firma aber noch am Anfang. «Wir sind aktuell in der Phase, in der wir die ersten Shops onboarden», sagt Co-Founder Moritz Maier. Sein Mitgründer spricht von rund zehn sehr frühen Kunden, mit denen man arbeitet oder bald startet, und nennt als erste Zielbranchen Fashion, Sport und Bekleidung.

Zunächst konzentriert sich Xpeer mit diesem Modell auf die Schweiz, danach soll der DACH-Markt folgen, auch über Service Provider und Integratoren. Mittel- bis langfristig skizzieren die Gründer zudem eine internationale Expansion über den deutschsprachigen Raum hinaus. Maier: «Unser Ziel ist, global die Anlaufstelle zu werden, wenn es darum geht, Retourenrisiken von Onlineshops zu bewerten.»