توقع عوائد المنتج في التجارة الإلكترونية

1) مقدمة حول توقع عوائد المنتج في التجارة الإلكترونية

يتمنى الجميع أن يكونوا سحرة ، حيث يمكنهم فقط قول "Accio" وستظهر الأشياء من العدم. لقد اقترب قطاع التجارة الإلكترونية من جعل هذا الحلم حقيقة. يلقي الأشخاص "Accio" عندما يقدمون طلبًا ، وبعد بضعة أيام ، يتم منح رغباتهم من خلال عملية التسليم. ولكن عندما يكون العميل غير راضٍ عن المنتج ، فقد تضطر إلى بذل الكثير من الجهد لضمان إرجاع آمن وخالٍ من المتاعب. من أجل إنشاء سلسلة توريد مثالية لتسهيل ذلك ، يصبح توقع عوائد المنتج أمرًا بالغ الأهمية.

يعد قطاع التجارة الإلكترونية مزيجًا فريدًا من التكنولوجيا والابتكار. تستخدم معظم شركات التجارة الإلكترونية خدمات الجهات الخارجية لصياغة سلسلة التوريد الخاصة بها لخدمة عملائها. تعد سلسلة التوريد اللوجستية جزءًا لا يتجزأ من عملية تنفيذ التجارة الإلكترونية. لكن سلسلة التوريد اللوجستية معروفة بتعقيداتها. لذلك ، يتعين على شركات التجارة الإلكترونية تحسين عملية التنفيذ ودورات تسليم الطلبات لضمان تجربة تسليم سلسة.

يمكن أن يكون تسليم المنتجات في التجارة الإلكترونية عملية خطية بمجرد إنشاء سلسلة التوريد الخاصة بك. يمكن أن تكون عملية إرجاع التجارة الإلكترونية ديناميكية نظرًا لارتفاع احتمال الاستثناءات. لذلك ، تحتاج شركات التجارة الإلكترونية إلى تحسين عملية عوائدها لأنها تقود سلسلة التوريد في التجارة الإلكترونية. تتمثل إحدى مزايا امتلاك عمل تجاري إلكتروني في أنك لست مضطرًا إلى جمع البيانات مقارنة بالحقول الأخرى.

مع التطورات في الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة في العصر الحديث ، يمكنك استخدام هذه البيانات للحصول على نظرة ثاقبة لسلوك العملاء. يمكنك حتى استخدامه للتنبؤ بإرجاع المنتج. يمكن استخدام هذه الأفكار لصياغة عملية المرتجعات وتصميم سلسلة التوريد التي يمكنها التعامل مع متطلباتك على النحو الأمثل.

يمكنك استخدام حلول إدارة المرتجعات مثل ClickPost ، التي تتكامل مع الوفاء الحالي الخاص بك ، وبرنامج WMS لمساعدتك على دمج سلسلة التوريد الخاصة بك في لوحة معلومات ذات نافذة واحدة لراحتك. نظرًا لأنك توفر تجربة إرجاع سلسة لعملائك ، فمن المتوقع أن ترى ارتفاعًا في معدل الاحتفاظ وزيادة حجم التذكرة على منصتك.

في هذه المدونة ، سنناقش كيف يمكنك استخدام التقنيات المتطورة لـ AI / ML لتطوير عملية إرجاع التجارة الإلكترونية الخاصة بك.

2) لماذا تحتاج إلى توقع عوائد المنتج في التجارة الإلكترونية؟

تعد عملية إرجاع التجارة الإلكترونية بالفعل عملية خسارة لأعمال التجارة الإلكترونية. لذلك ، من الأفضل أن تتكبد الشركات حدًا أدنى من الخسائر في هذه العملية. لتحقيق ذلك ، تركز هذه الشركات على تحسين سلاسل التوريد الخاصة بالعائدات. عند تحسين عملية ما ، من الضروري تحليل البيانات والأنماط المتاحة لتصميم الاستراتيجيات التي تناسب احتياجات عملك.

نظرًا لأن التجربة الكاملة لقطاع التجارة الإلكترونية عبر الإنترنت ، يصبح من الأسهل جمع البيانات من نقاط اتصال مختلفة بأقل جهد ممكن. يمكنك استخدام البيانات للتنبؤ بإرجاع المنتج لأعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك. يمكن أن يساعدك هذا في تصميم عملية المرتجعات وفقًا لسلوك العميل ، مما سيحل مجموعة واسعة من المشكلات التشغيلية لك.

قد تواجه المشكلات التالية إذا كنت لا تتوقع إرجاع المنتج في التجارة الإلكترونية:

2.1) المبيعات الزائفة

يستخدم هذا المصطلح بشكل عام عندما يكون للمنتج معدل عائد مرتفع. هذا يعني أن المنتج لديه أرقام مبيعات جيدة ولكن معدل عائد أعلى من المتوقع. يمكن أن يؤدي ذلك إلى مشكلة جرد خطيرة حيث قد ينتهي بك الأمر بطلب مخزون غير ضروري.

2.2) تأخر المخزون

عندما لا تتوقع عوائد المنتج في التجارة الإلكترونية ، قد تضطر إلى معالجة مشكلة تأخر المخزون بشكل متكرر. تأخر المخزون هو مصطلح يستخدم لوصف الفجوة في أرقام المخزون بسبب عدد المنتجات قيد النقل العكسي حاليًا. لم يتم تسجيل هذه المنتجات في المخزون حتى الآن ، ولكن سيتم إعادة تخزين بعضها وإعادة بيعها.

2.3) سلسلة التوريد التي تمت إدارتها بشكل خاطئ

عندما تدخل منطقة جغرافية جديدة أو تقدم منتجًا جديدًا على النظام الأساسي الخاص بك ، يجب عليك اتخاذ الترتيبات التشغيلية المناسبة للتعامل مع عملية تنفيذ الطلب. تمامًا كما تستخدم توقعات المبيعات لإدارة المخزون وسلسلة التوريد ، سيكون عليك توقع معدل إرجاع المنتج. إذا لم تقم بذلك ، فسوف تتعرض لسلسلة إمداد مضطربة. سيؤدي هذا إلى زيادة تكلفتك حيث سيتعين عليك فرز المشكلات التي قد تنشأ ، وفي نفس الوقت ، تؤثر على سرعة تنفيذ طلبك.

3) كيف يمكنك توقع عوائد المنتجات في التجارة الإلكترونية؟

تقنية ذكاء البيانات ليست أقل من تعويذة سحرية. مثلما تلقي تعويذة ويحدث شيء ما ، تأخذ ذكاء البيانات البيانات وتوفر لك رؤى من خلال تحليل البيانات. مع إحراز تقدم في هذا المجال كل يوم ، أصبحت هذه التقنيات في متناول الجميع بشكل متزايد.

الطريقة التي يعمل بها هذا هي أنك ستستخدم إطارًا عامًا يستخدم مبدأ Hypgraph للتنبؤ بنوايا العملاء فيما يتعلق بالمنتجات الموجودة في عربة التسوق. سيساعدك هذا على توقع معدل إرجاع المنتج حتى قبل أن يكمل العميل تقديم الطلب. سيتم استخدام مبادئ الرسم البياني لتدريب نموذج التعلم الآلي على مجموعات البيانات مثل تفضيلات المتسوقين والسمات الشخصية ومراجعات المنتج وسجل المنتج على المنصة.

يمكنك استخدام هذه الأفكار لتثبيت الإجراءات التشغيلية اللازمة لتحسين عملية المرتجعات الخاصة بك. يمكنك حتى تنفيذ إستراتيجية تسمى "demarketing" ، حيث إذا كان احتمال عودة العميل للمنتج مرتفعًا جدًا ، يمكنك اقتراح توصيات أخرى لتجنب خسارة البيع. يمكنك حتى تطوير نموذج محلي سريع بمساعدة الإنترنت. بدلاً من ذلك ، يمكنك استخدام برنامج إدارة عوائد الذكاء الاصطناعي مثل ClickPost الذي يوفر هذه الخدمات في مجموعاتهم. تتمثل ميزة استخدام برامج الجهات الخارجية لهذا الغرض في أنك لن تضطر إلى تخصيص موارد تقنية. يمكنك فقط استخدام رؤى البيانات التي يوفرها البرنامج للتنبؤ بمعدل الإرجاع لمنصة التجارة الإلكترونية الخاصة بك.

4) فوائد توقع عوائد المنتجات في التجارة الإلكترونية

كانت الإحصائيات في صميم كل تطور على مر العصور. استخدمه الملوك للتنبؤ بنتائج الحرب. المهندسين لحساب الكفاءة والعلماء لحساب الاحتمالات وهلم جرا. كان قطاع التجارة الإلكترونية مزدهرًا في حقبة ما بعد الإنترنت. لقد أفسدت الراحة التي توفرها الصناعة العميل المعاصر تقريبًا. الآن بعد أن فهمنا سبب وكيفية تنبؤات معدل عائد التجارة الإلكترونية ، من الضروري فهم قيمة المرور بهذه المتاعب.

لكن نموذج الأعمال الخاص بقطاع التجارة الإلكترونية ليس واضحًا. يجب عليك إدارة سلسلة التوريد المعقدة وعمليات التنفيذ خلف الكواليس دون التأثير على تجربة العميل. العودة جزء لا يتجزأ من هذه العملية وميزة أساسية فيما يتعلق بتجربة العميل. لذلك ، تمامًا كما تتنبأ بالمبيعات قبل إطلاق منتج ما ، يجب عليك توقع معدلات إرجاع المنتج في التجارة الإلكترونية حتى تتمكن من تصميم عملية إرجاع التجارة الإلكترونية المحسّنة من الناحية التشغيلية. فيما يلي بعض فوائد توقع عوائد المنتجات في التجارة الإلكترونية:

4.1) تحسين سلسلة التوريد

تتمثل إحدى أفضل الطرق لتحسين عمليات إرجاع التجارة الإلكترونية في جعل عملية مرتجعات التجارة الإلكترونية جزءًا من سلسلة التوريد الأساسية الخاصة بك. عندما تتنبأ بمعدلات إرجاع المنتج لمنطقة معينة ، يمكنك إجراء الترتيبات اللازمة عمليًا للتعامل مع المنتجات المرتجعة على النحو الأمثل.

4.2) إدارة أسهل للمخزون

نظرًا لأنك توقعت بالفعل معدلات إرجاع المنتج ، يمكنك الآن إدارة مخزونك بسهولة. يتيح لك ذلك تجنب طلب البضائع غير الضرورية وإبقائك على دراية بالتحويلات الزائفة. يمكن أن تساعدك التنبؤات أيضًا في ضمان الإدارة المثلى للمخزون عبر مستودعات متعددة.

4.3) شروط أفضل لاتفاقية مستوى الخدمة

بصفتك شركة تجارة إلكترونية ، فمن الأرجح أنك لن تتعامل مع عملية النقل والإمداد بنفسك. تكلفة مرتجعات التجارة الإلكترونية هي بشكل أساسي تكلفة الخدمات اللوجستية العكسية وإعادة التخزين. يمكنك الاستفادة من أحجامك ومعدلات عوائد التجارة الإلكترونية المتوقعة للاستفادة من شروط اتفاقية مستوى الخدمة الأفضل مع شركائك الخارجيين.

5. الخلاصة

من الجميل جدًا مشاهدة العديد من التروس تعمل في وئام تام مما يسمح للآلة بأداء وظيفة معينة. تتكون آلات سلسلة التوريد للتجارة الإلكترونية من العديد من التروس - الخدمات اللوجستية ، والتسليم ، وتجربة التسوق ، وتجربة العملاء ، واختيار الطلبات ، وتنفيذ الطلبات ، وغيرها الكثير. يجب أن تعمل كل هذه التروس في وئام تام بنقرة زر العميل. لكن هذا ممكن فقط إذا استخدمنا تعويذة الرياضيات لجعلها تعمل. يجب أن تكون مستعدًا لكل سيناريو ممكن. هذا ليس بالأمر السهل في سلسلة التوريد المعقدة مثل التجارة الإلكترونية.

إحدى الطرق المثالية لمعالجة هذه التعقيدات هي توقع هذه التوقعات قبل حدوثها. مع التقدم في AI / ML ، يمكنك الآن التنبؤ بسلوك العميل ونية التجارة الإلكترونية. تعد عمليات إرجاع التجارة الإلكترونية جزءًا أساسيًا من كل عملية تجارة إلكترونية.

يمكن أن يساعدك توقع عوائد المنتجات في التجارة الإلكترونية باستخدام ذكاء البيانات في تحسين سلسلة التوريد وأنظمة إدارة المخزون. بمساعدة نماذج الذكاء الاصطناعي ، يمكنك الآن توقع نية العميل فيما يتعلق بالعناصر الموجودة في عربة التسوق قبل أن يقدموا طلبًا. سيساعدك هذا في الحفاظ على مستويات المخزون المثلى ودمج عملية المرتجعات كجزء من سلسلة التوريد الأساسية الخاصة بك.

6) أسئلة وأجوبة حول توقع عوائد المنتجات في التجارة الإلكترونية

6.1) كيف أتوقع معدل إرجاع المنتج في التجارة الإلكترونية؟

يتم حساب معدل إرجاع التجارة الإلكترونية من خلال قسمة عدد المنتجات التي تم إرجاعها على عدد المنتجات المباعة وضربها في 100. يمكنك استخدام رؤى البيانات المختلفة من نماذج التعلم الآلي المدربة على بيانات سلوك العميل ، أو الأنظمة الأساسية لإدارة عوائد ذكاء البيانات.

6.2) هل يمكنني تجنب المرتجعات من خلال التنبؤ بمعدل العائد في التجارة الإلكترونية؟

ستتنبأ نماذج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي بنية العميل قبل أن يضع العميل الطلب. افترض أن احتمال إرجاع منتج معين مرتفع للغاية. في هذه الحالة ، يمكنك استخدام استراتيجية تسمى "demarketing". في هذه الإستراتيجية ، ستوصي بمنتجات مماثلة ذات معدلات عائد أقل للعملاء لتقليل احتمالية إرجاع العميل للمنتج.