Je klanten schrijven precies waarom ze terugsturen.
Wij lezen het, en laten zien wat het je kost.

De vrije tekst achter je retouren komt binnen via meerdere kanalen, in meerdere talen. Wij clusteren de oorzaken, zetten ze om in euro's en geven je een korte actielijst.

Voor multichannel retailmerken die verkopen via webshop, marktplaatsen, winkel en groothandel.

Bekijk een voorbeeldanalyse ↓

Herkenning

Je weet dat er patronen in zitten. Je komt er alleen niet bij.

De reden waaróm iemand terugstuurt staat er vaak gewoon bij: als retourreden in je systeem, in een mail aan de klantenservice, in een marketplace-review, in feedback die via je groothandel binnenkomt. Overal net iets anders opgeschreven, in meerdere talen, en meestal als losse vrije tekst die niemand systematisch leest.

Dus blijft het bij een onderbuikgevoel: je vermoedt dat één maatprobleem of één materiaalklacht steeds terugkomt, maar je kunt het niet hard maken. En zonder dat harde cijfer beweegt er intern niks.

Wat wij doen dat niemand doet

Van losse retourredenen naar één onderbouwde conclusie.

Wij lezen precies de tekst die nu blijft liggen: de retourredenen, mails en reviews, in alle talen waarin ze binnenkomen. Niet klacht voor klacht, maar geclusterd: wélke oorzaak erachter zit, hoe vaak, en of het een groeiend patroon is of een toevallige uitschieter.

Want de reden staat er meestal letterlijk, in de woorden van je klant:

“Normaal draag ik M, maar deze zat als een strakke S.” Voorbeeld van een retourreden uit onze demo-analyse

Honderden van dat soort zinnen worden bij ons één bevinding, of het nu gaat om maatvoering, een materiaalklacht of een kleur die afwijkt van de foto. Maatvoering valt te klein uit bij dit product. Daar zetten we vervolgens een bedrag op: wat kost dit cluster je per maand aan retourkosten, verzending en misgelopen omzet?

Je krijgt dus geen dashboard om zelf in te graven. Je krijgt een conclusie: dít lekt geld, zóveel, en dít kun je eraan doen.

Zo werkt het

Van export naar maandelijkse briefing.

1
Je stuurt een export van je retouren. Een CSV met je retourredenen, service-mails en reviews. Geen integratie of koppeling nodig.
2
Wij lezen de vrije tekst. We clusteren de oorzaken over alle kanalen en talen heen, en zetten ze om in euro's: waar lekt geld weg.
3
Je krijgt elke maand een briefing. Een korte conclusie met bedragen en een actielijst, die de vorige maand opvolgt en laat zien of het lek daalt.

De demo-case

Zo ziet dat eruit. Een voorbeeld.

We hebben nog geen klantdata die we publiek mogen tonen. Dit is daarom een volledig uitgewerkt voorbeeld op fictieve data, precies zoals een echte reeks maandelijkse briefings zou lopen. Eén multichannel modemerk, ongeveer 2.000 retouren per kwartaal, drie maanden achter elkaar. Dit voorbeeld is een modemerk; dezelfde analyse werkt voor elk retailmerk met retouren.

Briefing 1 · de nulmeting Maand 1

Bij de nulmeting brachten we het totale geldlek in kaart: €11.680 per maand, verdeeld over acht producten. Het grootste losse cluster: maatvoering valt te klein uit bij de slim-fit jeans. We zagen dit terug in retourredenen, service-mails én marketplace-reviews, in vier talen, telkens net anders opgeschreven, maar met dezelfde kern.

“Normaal draag ik M, maar deze zat als een strakke S.”

€2.605/maand · kosten van dit cluster retourverzending, handling en de herhaalaankopen die niet meer komen

▸ Hoe reken ik dit?

Aantal retouren in dit cluster × gemiddelde retourkosten, plus de geschatte gemiste vervolgomzet van klanten die niet terugkomen.

Aanbeveling

Corrigeer de maatinformatie op de productpagina en leg dit patroon met bewijs voor aan je leverancier. We volgen of het cluster daarna daalt.

Ook gesignaleerd, kleiner: kleur van de midi-jurk wijkt af van de foto €1.203/maand.

Briefing 2 · een maand later Maand 2

Het jeans-cluster daalt: €2.605 → €1.096 per maand. De aangepaste maatinformatie begint te werken: de retourredenen over “te klein” nemen zichtbaar af.

Het grootste resterende lek is nu de kleurafwijking bij de midi-jurk.

“De jurk is op de foto veel warmer terracotta, in het echt bijna roze.”

€1.167/maand · kosten van dit cluster

Aanbeveling

Vervang de productfoto's van deze lijn. Het is een belichtings-/fotografieprobleem, niet het product zelf. Klanten krijgen een verkeerde verwachting en sturen daarom terug.

Briefing 3 · twee maanden later Maand 3

Het jeans-cluster is gestabiliseerd op het lagere niveau (€558), en de kleurklacht bij de jurk daalt na de nieuwe foto's van €1.167 naar €898. Nieuw en groeiend, je volgende aandachtspunt: de kwaliteit van de sneakers.

“Na een week dragen liet de zool aan de voorkant al los.”

Nog klein in euro's, maar de curve wijst omhoog. Precies het soort probleem dat je liever nu bij je leverancier aankaart dan over drie maanden, als het je retourcijfer echt raakt.

Over deze drie briefings zakte het totale geldlek van €11.680 naar €9.651 per maand, zo'n €2.000 per maand minder, en dat blijft.

De grootste aanjager, de jeans-maatvoering, ging van €2.605 naar €558; de kleurklacht bij de jurk begon te dalen; en er ligt meteen een nieuw punt klaar.

Geen dashboard dat je zelf moet uitpluizen: een korte briefing die je kunt doorsturen naar wie erover beslist.

Totaal geldlek per maand

€11.680

nulmeting

↓ −€2.000/mnd blijvend lager

€9.651

na drie briefings

Benieuwd wat dit op jóuw retourdata laat zien? Plan een kennismaking.

Vertrouwen

Nieuw, en daar transparant over.

Retourwinst is net begonnen. Ik heb nog geen klantenlogo's om hier neer te zetten, en ik ga er ook geen verzinnen. Wat er wél is: een werkend product en een oprichter die elke analyse zelf naloopt. In deze fase betekent dat korte lijnen en scherpe aandacht voor de eerste merken die meedoen: je praat direct met de persoon die het bouwt, niet met een supportafdeling.

Achter Retourwinst zit één persoon: ik, Guus Hoekstein. Ik bouwde dit omdat me opviel dat de reden waaróm klanten terugsturen overal wordt opgeschreven, en nergens wordt gelezen.

Kennismaken

Benieuwd wat er in jouw retourdata zit?

Ik kijk graag een keer mee. Geen verkooppraatje. Een gesprek van twintig minuten over hoe jullie nu met retouren omgaan en wat er in die vrije tekst verstopt zit. Als het nuttig blijkt, kunnen we een analyse op jullie eigen data doen; zo niet, dan heb je in elk geval een scherper beeld van waar je geld weglekt.

Plan een kennismaking → Mail me direct →

Of mail me direct: guus@retourwinst.nl

Alles EU-gehost, met verwerkersovereenkomst, en je data wordt niet gebruikt om AI-modellen te trainen.

Een toegankelijk maandabonnement, geen enterprise-traject.