Stevenson, Anthony BoydMeißner, KatherinaRieck, JuliaKlein, MaikeKrupka, DanielWinter, CorneliaGergeleit, MartinMartin, Ludger2024-10-212024-10-212024978-3-88579-746-32944-7682https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/45134In einer Zeit, in der der E-Commerce stetig wächst, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, das Retourenmanagement sowohl ökonomisch als auch ökologisch zu gestalten und zu optimieren. Diese Case Study präsentiert ein Klassifikationsmodell zur Identifizierung von nicht mehr verwendbaren Retouren, das in Zusammenarbeit mit einem deutschen Onlinehändler für Möbel und Wohnaccessoires erarbeitet wurde. Mittels eines Datensatzes von etwa 300.000 Retouren kann das Klassifikationsmodell die Wahrscheinlichkeit ermitteln, ob ein retournierter Artikel wieder angeboten werden kann oder ob er entsorgt werden muss. In letzterem Fall kann eine Entsorgung durch den Kunden dafür sorgen, dass die Anzahl der Rücktransporte, die Transportkosten und die umweltschädlichen Emissionen reduziert werden. Methodisch stützt sich die Modellentwicklung auf die Open-Source-Software KNIME und das Verfahren Gradient Boosted Trees. Die Modellvalidierung erfolgt durch anerkannte Evaluationsmetriken. Die Ergebnisse zeigen das große Potenzial einer Kostensenkung und einer möglichen Verbesserung der ökologischen Bilanz im Retourenmanagement auf.deNachhaltigkeitE-CommerceRetourenmanagementCase StudyKlassifikationsmodellText/Conference Paper10.18420/inf2024_1581617-54682944-7682