AI mengubah pengembalian e-commerce, memotong biaya untuk meningkatkan efisiensi

Pengembalian menimbulkan tantangan signifikan bagi e-commerce, meningkatkan biaya dan operasi tegang. Saat ini, sekitar 10% dari semuanya online Pembelian dikembalikan– Botal 4 miliar paket per tahun. Sebagian besar pengecer mengandalkan proses manual yang mahal untuk menangani pengembalian, memindahkan produk kembali ke gudang untuk diperiksa, direkondisi, dan dijual kembali. Ketidakefisienan ini meningkat, dengan biaya penanganan rata -rata $ 20 per pengembalian karena data dimuka yang terbatas dan logistik terfragmentasi. AI mengubah lanskap ini dengan meningkatkan efisiensi di berbagai tahap Proses pengembalian.

Dengan mengumpulkan data terperinci – seperti gambar, video, dan riwayat pembelian – pada saat pengembalian, AI dapat membuat keputusan instan, mengurangi ketergantungan pada agen layanan pelanggan. Ini juga mengoptimalkan routing pengembalian, mengurangi langkah transportasi dan pemrosesan yang tidak perlu. Dalam kasus di mana inspeksi fisik masih diperlukan, AI membantu operator gudang dalam menyortir dan menilai item, secara dramatis mengurangi waktu pemrosesan. Akibatnya, pergantian inventaris meningkat dari bulan ke hari, dan biaya penanganan menurun sebesar 20% atau lebih. Ke depan, tujuannya adalah untuk menghilangkan penanganan yang tidak perlu sama sekali – memungkinkan produk yang dikembalikan untuk dijual kembali dan dikirim langsung ke pelanggan berikutnya, melalui proses gudang yang mahal. Dengan otomatisasi didorong oleh AI, e-commerce kembali Jadilah lebih cepat, lebih hemat biaya, dan lebih berkelanjutan.

Banyak pemain baru telah memasuki ruangan, mengenali perlunya solusi yang efektif dalam manajemen pengembalian.

“Kami telah membuat kombinasi perangkat lunak dan mitra gudang lokal, yang memberikan solusi turnkey untuk menangani logistik terbalik dengan cara yang lebih efisien. Kami menggunakan algoritma AI yang berbeda dalam semua skenario di atas: pengambilan keputusan otomatis, perut, dan agen AI yang Bantu Inspektur Fisik. Setidaknya sangat dekat dengan itu. PembaruanPlatform yang direkomendasikan yang dioptimalkan oleh AI untuk pengembalian, trade-in, dan dijual kembali.

Menggunakan AI untuk mengurangi pengembalian: prediksi untuk pencegahan

Salah satu alasan utama ketidakpuasan pelanggan – dan pada akhirnya mengapa pelanggan mengembalikan item – adalah ketidakcocokan antara harapan dan kenyataan. Ketika suatu produk tidak cocok dengan deskripsi, apakah karena foto yang tidak akurat, spesifikasi yang menyesatkan, atau detail yang tidak lengkap, pelanggan lebih cenderung merasa kecewa dan mengirim barang kembali. Memastikan deskripsi produk yang jelas, tepat, dan jujur ​​sangat penting dalam meminimalkan pengembalian dan meningkatkan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.

“Dalam enak, kami menggunakan AI untuk belajar dari data pelanggan kami dan menggabungkannya dengan membuat gambar resep kami – menghasilkan LTV luar biasa dan kepuasan pelanggan dengan produk kami. Mesin AI yang sama memungkinkan kami untuk dengan cepat mendominasi pasar kecil yang tidak menarik bagi pemain yang lebih besar yang lebih besar pemain yang lebih besar Saat mengeluarkan pesaing lokal, “kata Karl Paadam, pendiri Gain dan Co-Founder Of Yummy.

Peran AI dalam manajemen pengembalian melebihi optimasi logistik – ini juga membantu memprediksi dan mencegah pengembalian sebelum terjadi. Dengan memanfaatkan data tingkat SKU, pengecer dapat secara proaktif mengidentifikasi produk risiko tinggi, mengoptimalkan daftar produk, dan meningkatkan keputusan inventaris untuk mengurangi pengembalian. Transisi dari proses pengembalian reaktif ke pencegahan pengembalian prediktif adalah kunci untuk meningkatkan efisiensi dan pengalaman pelanggan.

“Formula yang menang terletak pada menggabungkan operasi fleksibel dengan optimasi yang didorong oleh AI-memberikan pengecer kelincahan pintar untuk tetap di depan. Selain itu, tidak ada waktu untuk menganalisis wawasan secara manual dan menyesuaikan rantai pasokan yang sesuai. Pengecer harus bergerak melampaui BI tradisional BI tradisional Analisis dan menggunakan wawasan proaktif yang didorong oleh AI yang diterjemahkan secara real time menjadi keputusan inventaris dan merchandising, memastikan optimalisasi rantai pasokan yang berkelanjutan. Yishai Ashlag, salah satu pendiri dan CEO OneBeatToolkit untuk eksekusi inventaris yang dioptimalkan pada skala.

Menurut Ashlag, AI akan sangat penting dalam merampingkan operasi pasca-volatilitas dengan mengurangi inventaris yang berlebihan. “Ini sangat penting dalam industri seperti kosmetik, toko minuman keras, toko DIY, dan elektronik konsumen, di mana sebagian besar penjualan berasal dari promosi dan tuntutan yang didorong oleh hari libur. Dengan memanfaatkan AI, pengecer dapat menyelaraskan inventaris dengan permintaan puncak, mengurangi kelebihan stock dan meningkat secara keseluruhan dan secara keseluruhan efisiensi. “

Bagaimana AI Mengubah Pengembalian Ritel Dari Masalah Mahal Menjadi Peluang Penghasilan

Salah satu biaya ritel tersembunyi terbesar tidak hanya memproses pengembalian uang – itulah yang terjadi pada mereka setelahnya. Banyak produk yang kembali tidak bisa hanya kembali ke rak. Beberapa musiman, yang lain telah kehilangan kemasan, dan beberapa digunakan atau rusak ringan, memaksa pengecer untuk melikuidasi atau menghapusnya – keduanya menyebabkan kerugian pendapatan besar.

AI mengubah cara pengecer untuk menangani kelebihan pengembalian, menggeser mereka dari beban keuangan ke peluang yang menghasilkan pendapatan. Alih -alih menerapkan pendekatan satu ukuran untuk semua, AI memungkinkan pengecer untuk menilai kondisi produk, menganalisis pola pengembalian, melacak umpan balik pelanggan, dan mengukur permintaan pasar secara real time. Ini memungkinkan mereka untuk menentukan langkah -langkah paling menguntungkan berikutnya -apakah itu mengisi ulang barang -resale -resale, memperbaiki fasilitas perbaikan, menyumbangkan manfaat pajak, bahan daur ulang, atau bahkan menggunakan AI dan NLP generatif untuk mengekstraksi wawasan yang meningkatkan deskripsi produk atau desain produk atau desain di masa depan.

“Pengantar gambar bertenaga AI adalah game lain. Alih-alih memerlukan inspeksi manual, AI dapat menganalisis gambar atau video yang diunggah oleh pelanggan untuk menilai kondisi produk secara real time, secara instan menentukan apakah item tersebut harus diisi ulang, diperbarui, atau dilikuidasi. Kecepatan ini Pemrosesan, mengurangi inefisiensi gudang, dan menghilangkan biaya pengiriman yang tidak perlu. , tingkat inventaris, dan musiman, membantu pengecer mengembalikan nilai setinggi mungkin untuk setiap produk yang dikembalikan. , CEO dan salah satu pendiri ReturgoPortal Manajemen Pengembalian Swalayan.

Bersaing dengan raksasa AI dalam balapan kembali e-commerce

Karena pertumbuhan pasar mengoptimalkan pengembalian, banyak pemain baru memasuki ruangan. Namun, pertahanan jangka panjang tetap menjadi pertanyaan penting: Apakah posisi pasar perusahaan tetap kuat 10 atau 20 tahun di masa depan?

Joose Toiviainen, co-founder dan CEO LinglungStartup berbasis Helsinki yang berfokus pada mengoptimalkan pengembalian online, percaya bahwa keberhasilan dimulai dengan model bisnis yang tepat.

“Kami tidak bekerja dengan pengecer yang takut dengan tarif pengembalian tinggi dan mencoba membuat akhir dari pelanggan menjadi kehidupan yang sulit dengan aliran balik yang mahal dan rumit. Generasi baru merek telah memasukkan pengembalian ke dalam model bisnis mereka dan memahami kekuatan pelanggan kepuasan dan retensi gabungan. “

Toiviainen menekankan bahwa diferensiasi berkelanjutan berasal dari fokus strategis. Perusahaan memprioritaskan efisiensi dengan mengoptimalkan jendela pengembalian dan kepadatan logistik, daripada mencoba mereplikasi model yang diintegrasikan secara vertikal Amazon.

“Misalnya, kami tidak melakukan sesuai dengan permintaan. Kami fokus pada jendela hari berikutnya, yang mencapai keseimbangan dan efisiensi yang tepat untuk sebagian besar pengecer. Hal yang sama berlaku untuk fokus geografis – kami membutuhkan kepadatan tertentu sehingga rute tersebut Bekerja, kami secara agresif mengecualikan kode pos pedesaan. Tidak ada pemain dominan.

AI membentuk kembali pengembalian e-commerce, mengubah tantangan mahal menjadi peluang untuk efisiensi, membuat pendapatan, dan keberlanjutan. Dengan memanfaatkan AI untuk analitik prediktif, pengambilan keputusan otomatis, dan logistik yang dioptimalkan, pengecer dapat mengurangi tingkat pengembalian, memotong biaya pemrosesan, dan memaksimalkan nilai jual kembali. Ketika kompetisi meningkat dalam ruang ini, kesuksesan akan tergantung pada inovasi, kelincahan, dan kemampuan untuk mengintegrasikan solusi yang didorong dengan lancar ke dalam ekosistem pengembalian.