Fashion E-Commerce 2026: Wie Marken ihren Profit steigern können

Der europäische Fashion-Markt wächst weiter – aber nicht schnell genug, um operative Schwächen zu verdecken. Marken und Händler können sich nicht mehr darauf verlassen, dass ein expandierender Gesamtmarkt automatisch für steigende Umsätze sorgt. Wer stärker als der Markt wachsen will, muss Marktanteile gewinnen, Kaufunsicherheit reduzieren und mehr aus jedem gewonnenen Kunden herausholen.

Dabei zählt im Fashion E-Commerce nicht allein, wie viele Bestellungen eine Kampagne erzeugt. Entscheidend ist, wie viele Produkte nach der Rückgabefrist tatsächlich beim Kunden bleiben und welchen Deckungsbeitrag sie erwirtschaften.

Die wichtigste Einheit für profitables Wachstum ist nicht die Bestellung, sondern der behaltene Artikel.

Diese Analyse richtet sich an Fashion-Marken, Online-Händler, E-Commerce-Verantwortliche und Shopping-Teams, die Produktdaten, Content, Kampagnen und Retouren nicht länger getrennt voneinander steuern wollen.

So wurde diese Analyse erstellt

Grundlage ist der Google-Report Europe State of Fashion ’26 vom Juli 2026. Ein zentraler Bestandteil des Reports ist eine Befragung von 2.380 Fashion-Käufern in Großbritannien, Deutschland, Frankreich, Italien und Spanien, die innerhalb der vorherigen drei Monate einen relevanten Kauf getätigt hatten.

Der Report kombiniert diese Befragung mit Daten und Analysen unter anderem von Statista, Euromonitor, GWI, Vinted, BCG, McKinsey und weiteren Branchenquellen. Nicht alle Ergebnisse beziehen sich daher auf dieselben Länder, Zielgruppen oder Zeiträume.

Wichtige Einschränkungen:

• Der für 2030 ausgewiesene Online-Anteil ist eine Teamschätzung und keine unabhängige Marktprognose.
• Einige Zahlen zu Agentic Commerce stammen aus Early-Adopter-Befragungen in den USA und Großbritannien.
• Die Secondhand-Analyse auf Seite 30 umfasst eine andere Länderauswahl als die zentrale EU5-Befragung.
• Die Aussagen zu drei bis acht KI-Empfehlungen und einer angeblich 60-fach höheren Auswahlwahrscheinlichkeit strukturierter Produkte basieren auf einem einzelnen Anbieterinterview.
• Die im Report genannten Google-Produkte und Kampagnenlösungen sind als Anbieterperspektive einzuordnen.

Die folgenden Handlungsempfehlungen sind redaktionelle Ableitungen. Beispielrechnungen sind ausdrücklich als solche gekennzeichnet und stellen keine zusätzlichen Marktdaten dar. Damit trennt die Analyse Quellenbefunde, fachliche Einordnung und illustrative Modelle – entsprechend dem von Google empfohlenen Prinzip, bei Inhalten transparent zu machen, wer sie erstellt hat, wie sie entstanden sind und warum sie veröffentlicht werden.

Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick

1. Ein wachsender Markt ohne großen Rückenwind

Der globale Markt für Bekleidung und Schuhe soll zwischen 2025 und 2030 durchschnittlich um etwa 3,0 Prozent pro Jahr wachsen. Für Europa erwartet der Report mit rund 2,5 Prozent ein etwas geringeres Wachstum.

Der gesamte europäische Fashion-Markt – einschließlich Accessoires – soll von rund 790 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf etwa 900 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 steigen. Das entspricht einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von rund 2,7 Prozent.

Die Entwicklung unterscheidet sich deutlich nach Kategorie:

Bekleidung bleibt das mit Abstand größte Segment, wächst jedoch langsamer als Schuhe und Accessoires. Das bedeutet nicht automatisch, dass Schuhe oder Accessoires für jeden Händler profitabler sind. Der Report enthält keine Daten, die eine generell höhere Marge dieser Kategorien belegen.

Die richtige Schlussfolgerung lautet deshalb nicht, das Sortiment pauschal in schneller wachsende Bereiche zu verschieben. Marken sollten prüfen, in welchen Kategorien sie tatsächlich Wettbewerbsvorteile, ausreichend Nachfrage, eine tragfähige Marge und ein beherrschbares Retourenrisiko besitzen.

Der Markt ist nicht wirklich nullsummenartig – fühlt sich aber so an

Google bezeichnet die Situation als „Zero-sum market“. Ganz wörtlich ist das nicht korrekt, weil der Markt weiterhin wächst. Aus Sicht eines einzelnen Händlers ist die Beschreibung dennoch nachvollziehbar.

Bei einem jährlichen Marktwachstum von zwei bis drei Prozent kann ein Unternehmen kaum zweistellig wachsen, ohne Marktanteile von anderen Anbietern zu gewinnen. Zusätzlicher Umsatz entsteht daher vor allem durch:

• bessere Sichtbarkeit in relevanten Kategorien,
• höhere Conversion-Raten,
• niedrigere Retouren,
• mehr Wiederkäufe,
• neue Zielgruppen oder Regionen,
• eine stärkere Differenzierung gegenüber austauschbaren Händlern.

Konkrete Handlungsempfehlung

Bewerte Sortimente nicht nur nach Umsatz und Wachstum, sondern mindestens anhand von fünf Größen:

1. realisierter Deckungsbeitrag,
2. Retourenquote,
3. Lagerreichweite und Verfügbarkeit,
4. Wiederkauf- und Cross-Selling-Potenzial,
5. Wettbewerbs- und Preisdruck.

Ein stark wachsendes Segment kann wirtschaftlich unattraktiv sein, wenn die Produkte hohe Retouren, kurze Lebenszyklen oder einen extremen Preiswettbewerb aufweisen. Umgekehrt kann eine nur moderat wachsende Nische sehr profitabel sein, wenn die Marke dort eine klare Position besitzt.

2. Online gewinnt – aber die Kaufentscheidung bleibt kanalübergreifend

Der europäische Fashion-Umsatz verschiebt sich weiter in Richtung E-Commerce. Der Online-Anteil bei Apparel und Footwear lag 2025 bei rund 34 Prozent. Für 2030 weist der Report einen Anteil von 41 Prozent aus.

Diese 41 Prozent sind ausdrücklich eine Teamschätzung auf Basis bisheriger Trends. Sie sollten nicht als garantierte Prognose behandelt werden. Die Richtung ist dennoch eindeutig: Online wächst schneller als der stationäre Fashion-Handel, auch wenn der größere Umsatzanteil 2030 weiterhin offline entstehen dürfte.

Eine im Report zitierte Amazon-und-BoF-Studie kommt zusätzlich zu dem Ergebnis, dass 80 Prozent der Befragten im zurückliegenden Jahr Fashion online gekauft hatten. Ein Drittel hatte mindestens fünf Online-Käufe getätigt.

Das bedeutet jedoch nicht, dass sich die Customer Journey vollständig ins Internet verlagert.

Die Kaufreise ist eine Recherche-Schleife

Vor ihrem letzten Fashion-Kauf nutzten Käufer folgende Touchpoints:

• 47 Prozent suchten online nach dem Produkt.
• 42 Prozent betrachteten den Artikel in einem stationären Geschäft.
• 37 Prozent verglichen Preise zwischen Websites oder Geschäften.
• 26 Prozent lasen Kundenbewertungen.
• 17 Prozent prüften, wie günstig ein ähnlicher Artikel bei Shein, Temu oder AliExpress angeboten wurde.

Ein Drittel der Befragten nutzte mindestens drei Recherche-Touchpoints.

Der Käufer kann also zuerst ein kurzes Video sehen, anschließend bei Google suchen, Preise vergleichen, Bewertungen lesen, das Produkt in einer Filiale ansehen und am Ende über einen ganz anderen Kanal bestellen.

Die isolierte Betrachtung einzelner Kanäle führt deshalb zu falschen Entscheidungen. Eine Kampagne kann einen Kauf vorbereitet haben, ohne den letzten Klick zu erhalten. Eine Filiale kann die Kaufunsicherheit reduziert haben, obwohl der Umsatz später online verbucht wurde.

Was Händler jetzt konkret tun sollten

Fashion-Händler mit Filialen sollten Online- und Offline-Bestände möglichst konsistent darstellen. Dazu gehören verlässliche Informationen zu:

• lokaler Verfügbarkeit,
• Abholung in der Filiale,
• Rückgabe im Geschäft,
• Lieferzeiten,
• Preisen und Aktionen,
• Varianten und Größen.

Reine Online-Händler müssen die fehlende physische Produkterfahrung durch eine bessere digitale Beratung ersetzen. Besonders wichtig sind dabei:

• klare Größen- und Passforminformationen,
• Detailaufnahmen des Materials,
• Videos in Bewegung,
• Maße des Models und getragene Größe,
• Kundenbewertungen mit konkreten Passformhinweisen,
• transparente Liefer- und Rückgabebedingungen.

Die Aufgabe der Produktseite besteht nicht nur darin, einen Artikel attraktiv zu präsentieren. Sie muss genügend Unsicherheit beseitigen, damit der Kunde sich für eine Größe entscheiden und den Artikel anschließend behalten kann.

3. Fashion Discovery findet gleichzeitig bei Menschen und Maschinen statt

Der Report beschreibt die neue Customer Journey als „Two-front journey“. Marken müssen an zwei Fronten gewinnen:

1. Sie müssen Aufmerksamkeit bei Menschen erzeugen.
2. Sie müssen ihre Produkte für Such-, Shopping- und KI-Systeme verständlich machen.

Ein starkes Video kann Interesse wecken. Ob das Produkt anschließend korrekt gefunden, verglichen und empfohlen wird, hängt jedoch von den zugrunde liegenden Daten ab.

Kein Social-Media-Kanal deckt die gesamte Reise ab

66 Prozent der befragten Fashion-Käufer folgen Fashion- oder Style-Inhalten auf mindestens einer Social-Media-Plattform. Von diesen Nutzern folgt etwa die Hälfte entsprechenden Inhalten auf zwei bis drei Plattformen.

Auch die genutzten Formate unterscheiden sich:

Kurze Videos dominieren damit die Entdeckung. Für komplexere Kaufentscheidungen reichen wenige Sekunden jedoch oft nicht aus.

Kurze Formate eignen sich besonders für:

• neue Looks,
• Produkteinführungen,
• saisonale Trends,
• visuelle Hooks,
• Styling-Ideen.

Längere Inhalte können Fragen beantworten, die unmittelbar vor dem Kauf entstehen:

• Wie fällt das Produkt aus?
• Wie bewegt sich das Material?
• Ist es durchsichtig?
• Für welche Körperformen eignet sich der Schnitt?
• Wie unterscheidet sich das Produkt von einer Alternative?
• Wie lässt es sich kombinieren und pflegen?

Zwischen 19 und 23 Prozent der Befragten – je nach Altersgruppe – wurden innerhalb des zurückliegenden Monats durch YouTube zu einem Kauf oder einer ernsthaften Kaufüberlegung angeregt. Die Werte sind über die Altersgruppen hinweg relativ stabil.

Das ist ein relevantes Signal, aber kein Beweis dafür, dass YouTube in jeder Zielgruppe automatisch der wirtschaftlich beste Kanal ist. Die Befragung vergleicht an dieser Stelle nicht systematisch die Profitabilität aller Plattformen.

Die richtige Content-Verknüpfung

Ein kurzer Creator-Clip kann beispielsweise ein Sommerkleid in einer Alltagssituation zeigen. Von dort sollte der Nutzer zu einem längeren Test oder direkt zu einer Produktseite gelangen, auf der Schnitt, Material, Größenwahl und Lieferbarkeit nachvollziehbar beschrieben sind.

Der Content-Prozess sollte deshalb nicht mit dem Upload eines Videos enden. Ein gutes Asset wird mehrfach eingesetzt:

• organisch auf einer Video- oder Social-Plattform,
• auf der Produktseite,
• in bezahlten Kampagnen,
• in Shopping-Umfeldern,
• in E-Mail- und CRM-Strecken,
• als Quelle für Fragen zu Größe, Material und Verwendung.

4. KI wird zunächst Einkaufsberater, nicht autonomer Käufer

Die Ergebnisse zeigen eine klare Grenze zwischen Recherche und Kaufabschluss.

Von den befragten Fashion-Käufern würden:

• 26 Prozent KI zur Produktsuche und zum Vergleich nutzen,
• 31 Prozent konkrete Produktempfehlungen annehmen,
• 8 Prozent eine Bestellung von der KI vorbereiten lassen und selbst bestätigen,
• 4 Prozent günstige oder wiederkehrende Produkte automatisch kaufen lassen,
• 3 Prozent der KI auch andere Käufe überlassen.

Damit können sich 57 Prozent KI als Assistenten vor dem Kauf vorstellen. Nur 16 Prozent sind bereits offen für weitergehende Agentenfunktionen. 27 Prozent möchten keine der genannten Möglichkeiten nutzen.

Die kurzfristig wichtigste Entwicklung ist daher nicht der vollständig automatisierte Einkauf. Sie ist die zunehmende Nutzung von KI für:

• Produktsuche,
• Vorauswahl,
• Vergleiche,
• Größen- und Stilberatung,
• Zusammenstellung vollständiger Outfits.

Agentic Commerce bleibt eine Prognose

Der Report verweist auf eine Prognose, nach der Agentic Commerce bis 2030 zwischen 11 und 18 Prozent des gesamten Retail-Marktes ausmachen könnte. Zusätzlich werden hohe Zustimmungswerte unter Early Adopters genannt.

Diese Zahlen stammen jedoch aus unterschiedlichen Quellen und Zielgruppen. Die Early-Adopter-Befragung aus den USA und Großbritannien ist nicht mit der repräsentativer angelegten Befragung der fünf europäischen Märkte gleichzusetzen.

Für Händler ist daher weniger entscheidend, ob Agentic Commerce 2030 tatsächlich 11, 15 oder 18 Prozent erreicht. Wichtiger ist, dass bereits die beratende KI große Sortimente auf wenige passende Optionen reduzieren kann.

Produktdaten werden zur Vertriebsinfrastruktur

Damit ein KI-System ein Produkt sinnvoll empfehlen kann, muss es mehr verstehen als Preis, Marke und Farbe.

Für wichtige Produkte sollten strukturiert verfügbar sein:

• eindeutige Produktbezeichnung,
• Materialzusammensetzung,
• Schnitt und Passform,
• Größenmaße,
• Pflegehinweise,
• Farbe und Muster,
• Anlass und Einsatzgebiet,
• Saison oder Temperaturbereich,
• Varianten,
• Lieferzeit,
• Verfügbarkeit,
• Zertifizierungen,
• Rückgabebedingungen,
• verifizierte Bewertungen.

Beispiel für einen schwachen Produkttitel

Damen Kleid Sommer rot

Der Titel enthält zwar die grundlegende Kategorie, liefert aber kaum Informationen zu Schnitt, Material oder Verwendung.

Aussagekräftigere Variante

Damen-Midikleid aus Leinenmix – Wickelschnitt – Kurzarm – Korallenrot – Größen 34 bis 44

Die zweite Variante ist nicht nur für Suchsysteme verständlicher. Auch der Kunde erkennt schneller, ob das Produkt grundsätzlich zu seiner Suche passt.

Angaben aus dem Report nicht als allgemeine Benchmarks behandeln

Der Report zitiert eine Anbieterin mit der Aussage, dass KI-Plattformen typischerweise drei bis acht Produkte anzeigen und strukturierte SKU-Daten eine 60-fach höhere Auswahlwahrscheinlichkeit besitzen könnten.

Diese Zahlen stammen aus einem einzelnen Interview mit der Geschäftsführerin eines Technologieanbieters. Sie sind als Richtungssignal interessant, aber nicht als belastbarer Branchenbenchmark geeignet.

Saubere Produktdaten erhöhen die Chance, dass ein System einen Artikel korrekt versteht. Sie garantieren jedoch weder eine Aufnahme in KI-Empfehlungen noch eine bestimmte Position.

5. Vertrauen entsteht zunehmend außerhalb der klassischen Markenbotschaft

Nur etwa ein Drittel der Internetnutzer in den untersuchten europäischen Märkten gibt an, eine bevorzugte Fashion-Marke zu haben. Damit ist eine starke Bindung an eine einzelne Marke keineswegs der Normalfall.

Markencontent bleibt wichtig. Er konkurriert jedoch mit Bewertungen, Creator-Inhalten, Produkttests, Vergleichen und Community-Empfehlungen.

Folgende Content-Formate bewegen die befragten Fashion-Käufer besonders häufig zum Kauf:

Bewertungen sind damit der stärkste einzelne Auslöser. Gleichzeitig zeigt der Report, dass Inhalte, die Wünsche erzeugen, und Inhalte, die Zweifel reduzieren, häufig gemeinsam wirken.

Eine gute Produktkommunikation erfüllt vier Aufgaben

1. Interesse erzeugen

Hier geht es um Stil, Ästhetik und Verwendung:

• Wie sieht das Produkt in einer realen Situation aus?
• Für welchen Anlass eignet es sich?
• Wie lässt es sich kombinieren?
• Welche Wirkung erzeugt der Look?

2. Beweise liefern

Dazu gehören:

• verifizierte Kundenbewertungen,
• Produkttests,
• Creator-Erfahrungen,
• Material- und Verarbeitungstests,
• authentische Bilder von Kunden.

3. Alternativen vergleichbar machen

Kunden benötigen häufig Hilfe bei der Auswahl zwischen ähnlichen Artikeln:

• eng oder locker geschnitten,
• leichtes oder schweres Material,
• formell oder alltagstauglich,
• pflegeleicht oder besonders hochwertig,
• Einsteigerprodukt oder Premiumvariante.

4. Unsicherheit reduzieren

Unmittelbar vor dem Kauf zählen konkrete Informationen:

• Maße,
• Passform,
• Größenempfehlung,
• Materialgefühl,
• Transparenz,
• Elastizität,
• Pflege,
• Lieferung und Rückgabe.

Altersgruppen brauchen unterschiedliche Absender

Innerhalb der Käufer, die überhaupt durch wunscherzeugenden Content beeinflusst wurden, nimmt die Bedeutung von Creator-Inhalten mit dem Alter ab. Gleichzeitig gewinnt eigener Markencontent an Bedeutung.

Das bedeutet nicht, dass ältere Käufer keine Creator-Inhalte nutzen oder jüngere Käufer keinen Markencontent akzeptieren. Es verändert aber die Gewichtung.

Jüngere Zielgruppen reagieren stärker auf:

• Creator-Stylings,
• Try-ons,
• Alltagssituationen,
• Trends,
• Community-Reaktionen.

Bei älteren Zielgruppen werden wichtiger:

• Qualität,
• Komfort,
• Haltbarkeit,
• glaubwürdige Markenberatung,
• klare Produktinformationen,
• Service.

Kundenbewertungen wirken dagegen über alle Altersgruppen hinweg vergleichsweise konstant.

Creator nicht nur nach Reichweite auswählen

Die wirtschaftliche Qualität einer Creator-Kooperation hängt nicht allein von Followern oder Views ab.

Wichtiger sind:

• glaubwürdige Zielgruppenpassung,
• Qualität der Produktdemonstration,
• nachvollziehbare Aussagen zu Größe und Passform,
• Nutzungsrechte für Website und Werbung,
• Eignung des Materials für Produktseiten,
• messbarer Einfluss auf Verkäufe und Neukunden,
• Wiederverwendbarkeit in unterschiedlichen Formaten.

Der Report empfiehlt, Creator-Inhalte in bezahlte Kampagnen einzubinden und ihre zusätzliche Wirkung über Experimente zu messen. Das ist sinnvoll: Likes und Views zeigen Aufmerksamkeit, aber nicht automatisch inkrementellen Umsatz oder Deckungsbeitrag.

6. Loyalität entsteht durch Zuverlässigkeit, nicht primär durch Punkte

Trotz geringer Bindung an eine einzelne Lieblingsmarke ist Loyalität nicht verschwunden.

53 Prozent der häufigen Fashion-Käufer beschreiben sich als loyal gegenüber Marken, die sie mögen. 55 Prozent der Befragten konzentrieren mindestens die Hälfte ihrer Fashion-Ausgaben auf zwei bis drei Marken.

Loyalität ist also vorhanden, wird aber bei jeder Bestellung neu geprüft.

Folgende Faktoren bewegen Kunden zur Rückkehr:

• 45 Prozent nennen gleichbleibende Qualität und Passform.
• 30 Prozent nennen einfache Lieferung und Rückgabe.
• 26 Prozent nennen guten After-Sales-Service.
• Nur 14 Prozent nennen Treuepunkte oder andere Rewards.

Damit sind operative Grundlagen wesentlich wichtiger als ein Bonusprogramm.

Die richtige Reihenfolge für Kundenbindung

Viele Händler beginnen mit Rabatten, Punkten und Gutscheinen, obwohl das eigentliche Kundenerlebnis noch nicht zuverlässig funktioniert.

Die sinnvollere Reihenfolge lautet:

1. Produktqualität und Größenkonsistenz stabilisieren.
2. Lieferinformationen verlässlich machen.
3. Rückgaben verständlich und effizient gestalten.
4. Kundenservice beschleunigen.
5. Wiederkäufe auf Basis früherer Käufe personalisieren.
6. Erst danach zusätzliche Rewards einsetzen.

Ein Rabatt kann einen Kunden zu einer zweiten Bestellung bewegen. Er kann aber nicht dauerhaft kompensieren, dass Größen inkonsistent sind oder Rückgaben unnötig kompliziert verlaufen.

Differenzierung schafft potenzielle Preissetzungsmacht

Der Report zeigt eine Korrelation von 0,74 zwischen der wahrgenommenen Differenzierung eines Händlers und seiner langfristigen Preissetzungsmacht.

Das ist ein starker statistischer Zusammenhang, aber kein Beweis für eine direkte Kausalität. Daraus lässt sich nicht ableiten, dass eine bestimmte Differenzierungsmaßnahme automatisch zu höheren Preisen führt.

Sie zeigt jedoch: Austauschbare Händler geraten eher in den Preiswettbewerb.

Differenzierung kann beispielsweise entstehen durch:

• besonders verlässliche Passformen,
• eine klar definierte Zielgruppe,
• exklusive Produkte oder Kollektionen,
• kuratierte statt beliebig große Sortimente,
• nachvollziehbare Qualität,
• bessere Beratung,
• schnelleren Service,
• Reparatur- oder Rücknahmemodelle,
• überdurchschnittlich gute Produktinformationen.

7. Secondhand ist Teil des normalen Fashion-Budgets geworden

Die Secondhand-Käufe in ausgewählten europäischen Märkten werden zwischen 2022 und 2026 verglichen.

Der Anteil der Befragten, die innerhalb eines Jahres entsprechende Produkte gebraucht gekauft hatten, nahm relativ zu:

• Kleidung: plus 20 Prozent,
• Schuhe: plus 14 Prozent,
• Accessoires: plus 34 Prozent,
• Taschen und Gepäck: plus 12 Prozent.

Dabei handelt es sich um relative Veränderungen, nicht um Prozentpunkte. Zudem umfasst die Analyse Deutschland, Frankreich, Italien, Polen, Schweden, Großbritannien, die Niederlande und die Schweiz – und damit nicht dieselbe Ländergruppe wie die zentrale EU5-Befragung.

Zusätzlich zeigt sich:

• 41 Prozent verwendeten kein Fashion-Budget für Secondhand.
• 23 Prozent verwendeten weniger als zehn Prozent.
• 17 Prozent verwendeten zehn bis unter 25 Prozent.
• Rund ein Fünftel verwendete mindestens 25 Prozent seines Fashion-Budgets für gebrauchte Produkte.

Secondhand ist damit nicht für alle Käufer relevant, für einen bedeutenden Teil der Zielgruppe aber längst mehr als ein gelegentlicher Verkauf aus dem Kleiderschrank.

Resale beeinflusst auch den Neukauf

Der Report zitiert Daten, nach denen 88 Prozent der befragten Vinted-Mitglieder Angebote auf der Plattform ansehen, bevor sie den Kauf eines neuen Produkts erwägen. 41 Prozent der Vinted-Mitglieder berücksichtigen beim Neukauf den möglichen Wiederverkaufswert.

Diese Werte gelten für Mitglieder einer Resale-Plattform und dürfen nicht ohne Weiteres auf alle Fashion-Käufer übertragen werden. Sie zeigen aber, dass Secondhand-Plattformen zunehmend zur Recherche- und Preisvergleichsebene werden.

Ein Produkt konkurriert damit nicht nur mit neuer Ware anderer Händler. Es konkurriert möglicherweise auch mit:

• demselben Produkt in gebrauchtem Zustand,
• älteren Kollektionen,
• vergleichbaren Premiumartikeln,
• Alternativen mit besserem Wiederverkaufswert.

Wann sich ein Trade-in-Modell lohnt

Ein Rücknahme- oder Resale-Programm eignet sich besonders für Produkte mit:

• längerer Lebensdauer,
• erkennbarem Markenwert,
• stabiler Qualität,
• relativ hohem Warenwert,
• guter Wiederverkaufbarkeit,
• wiederkehrendem Kaufbedarf.

Geeignete Kategorien können beispielsweise hochwertige Taschen, Schuhe, Outdoor-Bekleidung, Kinderbekleidung oder limitierte Kollektionen sein. Ob ein konkretes Modell wirtschaftlich funktioniert, muss jedoch anhand der eigenen Kosten geprüft werden.

Ein einfacher Pilot könnte so aussehen:

1. Eine klar definierte Produktgruppe wird zurückgenommen.
2. Der Zustand wird anhand fester Kriterien geprüft.
3. Der Kunde erhält Einkaufsguthaben statt Bargeld.
4. Wiederverkaufbare Produkte werden aufbereitet.
5. Nicht verkaufbare Artikel werden repariert, verwertet oder recycelt.
6. Gemessen werden Wiederkauf, Wiederverkaufsquote und Gesamtkosten.

Der wichtigste wirtschaftliche Hebel liegt häufig nicht in der Marge der gebrauchten Ware, sondern darin, dass das Guthaben einen neuen Primärkauf auslöst.

8. Retouren sind das zentrale Profitabilitätsthema im Fashion E-Commerce

Größe und Passform haben bei Retouren eine besondere Bedeutung.

Laut der im Report zitierten Untersuchung entfallen:

• bei allgemeiner Bekleidung 45 Prozent der Retouren auf Größe und Passform,
• bei Luxusmarken 55 Prozent.

Zusätzlich geben 30 Prozent der Käufer an, Warenkörbe wegen Größenunsicherheit abzubrechen. 62 Prozent sind nach einer passformbedingten Rücksendung weniger bereit, erneut auf derselben Plattform einzukaufen.

Eine unzureichende Größenberatung verursacht damit gleich vier wirtschaftliche Probleme:

1. niedrigere Conversion-Raten,
2. höhere Retourenkosten,
3. schlechtere Kundenbindung,
4. verzerrte Marketingkennzahlen.

Warum ein guter Plattform-ROAS täuschen kann

Werbeplattformen messen zunächst den ausgelösten Bestellwert. Wird ein wesentlicher Teil der Ware später zurückgeschickt, hat die Kampagne weniger wirtschaftlichen Wert, als der ursprüngliche ROAS vermuten lässt.

Vereinfachte Beispielrechnung

Die folgende Rechnung ist illustrativ und basiert nicht auf zusätzlichen Marktdaten.

Ein Fashion-Shop erzielt mit einer Kampagne 100.000 Euro gemeldeten Bestellumsatz. Die Werbekosten betragen 20.000 Euro. Der angezeigte ROAS liegt damit bei 5,0.

Der Plattform-ROAS ist in beiden Szenarien identisch. Trotzdem liegt der vereinfachte Deckungsbeitrag im zweiten Szenario um 6.500 Euro höher.

Das zeigt: Eine Reduktion der Retouren kann wirtschaftlich wertvoller sein als zusätzlicher Traffic.

Die wichtigsten Kennzahlen

Fashion-Händler sollten Kampagnen nicht nur anhand von Bestellungen und gemeldetem Umsatz bewerten.

Zusätzlich gehören ins Reporting:

• Umsatz nach Retouren,
• retourenbereinigter ROAS,
• Deckungsbeitrag je Bestellung,
• Deckungsbeitrag je behaltenem Artikel,
• Kosten je behaltenem Artikel,
• Retourenquote nach Produkt und Größe,
• häufigster Retourengrund,
• Wiederkaufrate nach einer Retoure,
• Retourenquote nach Akquisitionskanal.

Soweit technisch möglich, sollten Stornos und Retouren nach Ablauf des Rückgabefensters in die Marketingauswertung zurückgeführt werden. Ist das noch nicht möglich, kann zunächst mit durchschnittlichen Retourenquoten je Kategorie oder Produktgruppe gearbeitet werden.

Produkte nach Marge und Retouren steuern

Eine hohe Retourenquote sollte nicht automatisch zur Deaktivierung eines Produkts führen. Zunächst muss geklärt werden, warum es zurückgeschickt wird.

Mögliche Ursachen sind:

• falsche Größenangaben,
• missverständliche Bilder,
• abweichende Farbe,
• unklarer Schnitt,
• unzureichende Materialbeschreibung,
• zu breite Zielgruppenansprache,
• Qualitätsprobleme.

Erst wenn sich diese Ursachen nicht wirtschaftlich beheben lassen, sollte das Produkt weniger Reichweite erhalten oder aus dem Sortiment genommen werden.

Der Tod’s-Fall aus dem Report

Auf Seite 36 beschreibt der Report einen Anwendungsfall von Tod’s. Das Unternehmen soll ein Modell aufgebaut haben, das das Retourenrisiko einer Bestellung bereits vor dem Versand bewertet. Genannt werden ein Umsatzanstieg von 81 Prozent und ein ROAS-Wachstum von 21 Prozent gegenüber dem Vorjahr.

Der Fall zeigt, welche Richtung möglich ist: Marketing und Retourenmanagement können über gemeinsame Datenmodelle verbunden werden.

Ohne Angaben zu Kontrollgruppe, Berechnungsmethode, Ausgangsniveau und weiteren Veränderungen im Unternehmen sind die Ergebnisse jedoch nicht auf andere Händler übertragbar. Sie sollten als Fallbeispiel und nicht als Wirkungsversprechen gelesen werden.

9. Visual Search und virtuelle Anprobe müssen sich an Ergebnissen messen lassen

Jeder vierte befragte Fashion-Käufer hatte in den zurückliegenden drei Monaten bereits Visual Search verwendet – also beispielsweise ein Bild hochgeladen, um ähnliche Produkte zu finden.

Damit verändert sich auch die Bedeutung von Produktbildern. Bilder dienen nicht mehr nur der Präsentation. Sie werden zunehmend zu strukturellen Suchsignalen.

Wichtige Anforderungen sind:

• klare Hauptansicht,
• konsistente Freisteller,
• mehrere Blickwinkel,
• Detailaufnahmen des Materials,
• realistische Farbdarstellung,
• sichtbare Passform,
• Darstellung in Bewegung,
• Bilder an unterschiedlichen Körperformen,
• möglichst geringe visuelle Ablenkung auf dem Hauptbild.

Virtuelle Anprobe und visuelle Größenberatung können Kaufunsicherheit reduzieren. Der Report belegt an dieser Stelle jedoch nicht, dass eine bestimmte Virtual-Try-on-Lösung Retouren in einer festgelegten Höhe reduziert.

Deshalb sollten Händler solche Funktionen zunächst dort testen, wo der wirtschaftliche Hebel am größten ist:

• Produkte mit hoher Größenunsicherheit,
• Kategorien mit vielen passformbedingten Retouren,
• umsatzstarke Artikel,
• Artikel mit ausreichend langer Verfügbarkeit,
• Produkte, bei denen zusätzliche Bilder und Maße bisher nicht ausreichen.

Der Erfolg sollte nicht nur anhand der Nutzung der Funktion bewertet werden. Entscheidend sind:

• Veränderung der Conversion-Rate,
• Veränderung der Retourenquote,
• Auswahl der richtigen Größe,
• Wiederkaufrate,
• Deckungsbeitrag nach Retouren.

10. Ein konkreter 90-Tage-Plan

Tage 1 bis 30: Wirtschaftliche Transparenz schaffen

Im ersten Monat geht es nicht um neue Kampagnen, sondern um eine belastbare Ausgangsbasis.

Analysiere mindestens:

• Umsatz nach SKU,
• realisierte Marge,
• Retourenquote,
• Retourengründe,
• Lagerbestand,
• Conversion-Rate,
• Bewertungsabdeckung,
• Qualität der Größeninformationen,
• Bild- und Videomaterial,
• Wiederkaufrate.

Das Ergebnis sollte eine gemeinsame Prioritätenliste für Marketing, E-Commerce, Merchandising und Logistik sein.

Ziel nach 30 Tagen: Für die wichtigsten 100 bis 200 Produkte ist bekannt, welchen Deckungsbeitrag sie nach Retouren erzeugen, warum sie zurückgeschickt werden und ob sie skalierbar sind.

Tage 31 bis 60: Kaufunsicherheit bei den wichtigsten Produkten reduzieren

Im zweiten Monat werden nicht sofort alle Produkte überarbeitet. Konzentriere dich auf die Artikel mit dem größten wirtschaftlichen Potenzial.

Zu den Maßnahmen gehören:

• Produkttitel präzisieren,
• Material- und Passformangaben ergänzen,
• Größenberatung verbessern,
• häufige Bewertungsinhalte auswerten,
• neue Detailbilder erstellen,
• Try-on-Videos produzieren.

Parallel sollte die Kampagnensteuerung erstmals zwischen Produkten mit unterschiedlicher Marge und unterschiedlichem Retourenrisiko unterscheiden.

Ziel nach 60 Tagen: Für die wichtigsten 50 bis 100 Produkte existieren vollständigere Produktdaten, klare Fit-Informationen und eine retourenbereinigte Erfolgsauswertung.

Tage 61 bis 90: Kontrollierte Wachstumstests starten

Erst im dritten Schritt wird skaliert.

Sinnvolle Experimente sind:

• optimierte gegen bisherige Produktseiten,
• neue Größenberatung gegen Standarddarstellung,
• Creator-Video gegen klassisches Produktvideo,
• Kampagnensteuerung nach Bruttoumsatz gegen Steuerung nach Umsatz nach Retouren,
• Rücknahme- oder Trade-in-Pilot in einer Produktgruppe,
• Visual-Search- oder Virtual-Try-on-Test bei retourenstarken Artikeln.

Für jeden Test müssen vorab Erfolgskriterien definiert werden. Mehr Interaktionen oder mehr Bestellungen reichen nicht aus. Gemessen werden sollten mindestens Umsatz nach Retouren und Deckungsbeitrag.

11. Was die Studie nicht beweist

Eine glaubwürdige Marktanalyse muss nicht nur zeigen, was sich aus den Daten ableiten lässt, sondern auch, wo die Grenzen liegen.

• Der Online-Anteil von 41 Prozent ist eine Schätzung: Die Entwicklung ist plausibel, aber nicht garantiert.
• Agentic Commerce wird nicht sicher 11 bis 18 Prozent erreichen: Es handelt sich um eine Prognose auf Basis von Early Adopters.
• Strukturierte Produktdaten garantieren keine KI-Empfehlung: Sie helfen Systemen beim Verständnis, aber Rankingfaktoren wie Preis und Verfügbarkeit bleiben entscheidend.
• YouTube ist nicht automatisch für jede Marke der beste Kanal: Die Daten zeigen Wirkung, beweisen aber nicht den höchsten Deckungsbeitrag in jeder Kategorie.
• Differenzierung und Preissetzungsmacht sind nicht dasselbe: Die Korrelation von 0,74 zeigt einen starken Zusammenhang, aber keine automatische Kausalität.
• Ein Resale-Programm ist nicht automatisch profitabel: Prüfung, Aufbereitung und Logistik können die Marge übersteigen.
• Virtuelle Anprobe reduziert nicht automatisch Retouren: Der Report liefert keine allgemeingültige Reduktionsquote.

12. Bedeutung für CSS- und Google-Shopping-Verantwortliche

Für Comparison Shopping Services und Shopping-Agenturen verändert sich das Leistungsversprechen. Ein reiner Fokus auf die Ausspielung von Produkten oder mögliche Effizienzvorteile bei Klickkosten greift zu kurz.

Die wertvollsten Leistungen entstehen künftig an der Schnittstelle zwischen Produktdaten, Kampagnen und Profitabilität.

1. Feed Intelligence statt reiner Fehlerbehebung

Ein technischer Feed kann formal korrekt und kommerziell trotzdem schwach sein. Ein guter Audit prüft deshalb auch fehlende Kaufargumente, unpräzise Titel und unklare Passformen.

2. Kampagnen nach wirtschaftlichem Produktwert steuern

Produkte sollten intern nach Deckungsbeitragsklasse, Retourenrisiko, Lagerreichweite und Fit-Sicherheit gruppiert werden.

3. AI-Readiness praktisch definieren

AI-Readiness bedeutet eindeutige Fakten, strukturierte Attribute und nachvollziehbare Bewertungen, damit Systeme erklären können, für wen ein Artikel geeignet ist.

4. Den Datenkreislauf schließen

Die Auswertung muss Werbekontakt, Bestellung, Retoure, Deckungsbeitrag und Wiederkauf verbinden. Damit entwickelt sich ein CSS vom reinen Distributionskanal zu einer Profitabilitätsplattform.

Fazit: Profitables Wachstum beginnt nach dem Kauf

Der europäische Fashion-Markt 2026 ist weder ein Krisenmarkt noch ein Selbstläufer. Er wächst, aber langsam. Gleichzeitig werden Produkte leichter vergleichbar, die Customer Journey fragmentierter und die Anforderungen an Produktdaten höher.

Drei Systeme müssen deshalb gemeinsam funktionieren:

1. Aufmerksamkeit entsteht durch Search, Shopping, Social Media, Creator und Video.
2. Vertrauen entsteht durch Bewertungen, Produkttests, nachvollziehbare Informationen und verlässlichen Service.
3. Profitabilität entsteht erst, wenn Produkte nicht nur bestellt, sondern behalten und erneut gekauft werden.

Die größte operative Veränderung besteht deshalb nicht darin, einfach mehr Kampagnen zu starten. Marken und Händler müssen lernen, Nachfrage nach dem tatsächlichen wirtschaftlichen Wert zu steuern.

Die erfolgreichsten Fashion-Händler werden nicht die meisten Bestellungen erzeugen. Sie werden besonders zuverlässig dafür sorgen, dass der richtige Kunde das richtige Produkt findet, behält und erneut kauft.