Vorhersage von Produktretouren im E-Commerce

1) Einführung in die Vorhersage von Produktretouren im E-Commerce

Jeder wünscht sich, er wäre Zauberer, wo er einfach „Accio“ sagen könnte und Dinge aus dem Nichts auftauchen würden. Der E-Commerce-Sektor ist diesem Traum näher gekommen. Die Leute werfen „Accio“, wenn sie eine Bestellung aufgeben, und ein paar Tage später werden ihre Wünsche durch den Lieferprozess erfüllt. Aber wenn der Kunde mit dem Produkt nicht zufrieden ist, müssen Sie sich möglicherweise viel Mühe geben, um eine sichere und dennoch problemlose Rückgabe zu gewährleisten. Damit Sie eine optimale Lieferkette aufbauen können, um dies zu ermöglichen, ist die Vorhersage von Produktrückgaben absolut entscheidend.

Der E-Commerce-Sektor ist eine einzigartige Mischung aus Technologie und Innovation. Die meisten E- Commerce-Unternehmen nutzen Dienste von Drittanbietern, um ihre Lieferkette so zu gestalten, dass sie ihren Kunden dienen. Die logistische Lieferkette ist ein integraler Bestandteil des E-Commerce-Fulfillment-Prozesses. Die logistische Lieferkette ist jedoch für ihre Komplexität bekannt. Daher müssen E-Commerce-Unternehmen ihren Fulfillment-Prozess und ihre Bestelllieferzyklen optimieren, um ein nahtloses Liefererlebnis zu gewährleisten.

Die Lieferung von Produkten im E-Commerce kann ein linearer Prozess sein, sobald Sie Ihre Lieferkette eingerichtet haben. Der E-Commerce-Retourenprozess kann aufgrund der höheren Wahrscheinlichkeit von Ausnahmen dynamisch sein. Daher müssen E-Commerce-Unternehmen ihren Retourenprozess optimieren, da sie die Lieferkette im E-Commerce vorantreiben. Einer der Vorteile eines E-Commerce-Geschäfts besteht darin, dass Sie im Vergleich zu anderen Bereichen keine Daten sammeln müssen.

Mit den Fortschritten in KI/ML in der Moderne können Sie diese Daten verwenden, um einen Einblick in das Kundenverhalten zu erhalten. Sie können es sogar verwenden, um Produktretouren vorherzusagen. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um Ihren Retourenprozess zu formulieren und eine Lieferkette zu gestalten, die Ihre Anforderungen optimal bewältigen kann.

Sie können Retourenverwaltungslösungen wie ClickPost verwenden , die sich in Ihre vorhandene Abwicklung integrieren lassen, und WMS-Software, die Ihnen hilft, Ihre Lieferkette bequem in einem Dashboard mit einem einzigen Fenster zu integrieren. Da Sie Ihren Kunden ein nahtloses Rückgabeerlebnis bieten, wird von Ihnen erwartet, dass Sie auf Ihrer Plattform eine steigende Retentionsrate und eine größere Ticketgröße sehen.

In diesem Blog werden wir erörtern, wie Sie die sich entwickelnden Technologien von AI/ML nutzen können, um Ihren E-Commerce-Retourenprozess weiterzuentwickeln.

2) Warum müssen Sie Produktretouren im E-Commerce vorhersagen?

Der E-Commerce-Retourenprozess ist bereits ein verlustbringender Prozess für E-Commerce-Unternehmen. Daher ist es für Unternehmen optimal, dabei einen minimalen Verlust zu erleiden. Um dies zu erreichen, konzentrieren sich diese Unternehmen auf die Optimierung ihrer Lieferketten für Rücksendungen. Bei der Optimierung eines Prozesses ist es entscheidend, verfügbare Daten und Muster zu analysieren, um Strategien zu entwerfen, die den Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen.

Da die gesamte Erfahrung des E-Commerce-Sektors online ist, wird es einfacher, Daten von verschiedenen Touchpoints mit minimalem Aufwand zu sammeln. Sie können die Daten verwenden, um Produktretouren für Ihr E-Commerce-Geschäft vorherzusagen. Dies kann Ihnen dabei helfen, Ihren Retourenprozess rund um das Kundenverhalten zu gestalten, was eine Vielzahl von betrieblichen Problemen für Sie lösen wird.

Wenn Sie Produktretouren im E-Commerce nicht vorhersagen, können folgende Probleme auftreten:

2.1) Pseudo-Verkäufe

Dieser Begriff wird im Allgemeinen verwendet, wenn ein Produkt eine hohe Rücklaufquote aufweist. Dies bedeutet, dass das Produkt gute Verkaufszahlen hat, aber eine höhere Rücklaufquote als erwartet. Dies kann zu einem schwerwiegenden Bestandsproblem führen, da Sie möglicherweise unnötigen Bestand bestellen.

2.2) Bestandsverzögerung

Wenn Sie Produktretouren im E-Commerce nicht vorhersagen, müssen Sie sich möglicherweise häufiger mit dem Problem der Bestandsverzögerung befassen. Bestandsverzögerung ist ein Begriff, der verwendet wird, um die Lücke in den Bestandszahlen aufgrund der Anzahl der Produkte zu beschreiben, die sich derzeit im Rücktransport befinden. Diese Produkte wurden noch nicht in den Bestand aufgenommen, aber einige werden nachgefüllt und weiterverkauft.

2.3) Schlecht verwaltete Lieferkette

Wenn Sie eine neue Region betreten oder ein neues Produkt auf Ihrer Plattform einführen, müssen Sie geeignete betriebliche Vorkehrungen treffen, um den Auftragserfüllungsprozess abzuwickeln. So wie Sie Verkaufsprognosen verwenden, um den Bestand und die Lieferkette zu verwalten, müssen Sie die Produktretourenquote vorhersagen. Wenn Sie dies nicht tun, bleibt Ihnen eine verschleierte Lieferkette. Dies erhöht Ihre Kosten, da Sie die möglicherweise auftretenden Probleme lösen müssen und gleichzeitig die Geschwindigkeit Ihrer Auftragserfüllung beeinträchtigen.

3) Wie können Sie Produktretouren im E-Commerce vorhersagen?

Data-Intelligence-Technologie ist nicht weniger als ein Zauberspruch. Gerade wenn Sie einen Zauber wirken und etwas passiert, nimmt die Datenintelligenz Daten auf und liefert Ihnen Erkenntnisse, indem sie die Daten analysiert. Da auf diesem Gebiet jeden Tag Fortschritte gemacht werden, werden diese Technologien für jedermann immer zugänglicher.

Dies funktioniert so, dass Sie ein allgemeines Framework verwenden, das das Prinzip von Hypgraph verwendet, um die Absichten der Kunden in Bezug auf die Produkte im Warenkorb vorherzusagen. Auf diese Weise können Sie die Rücksendequote des Produkts vorhersagen, noch bevor der Kunde die Bestellung abgeschlossen hat. Die Prinzipien des Diagramms werden verwendet, um ein maschinelles Lernmodell mit Datensätzen wie Käuferpräferenzen, persönlichen Attributen, Produktbewertungen und Produkthistorie auf der Plattform zu trainieren.

Sie können diese Erkenntnisse nutzen, um notwendige operative Maßnahmen zur Optimierung Ihres Retourenprozesses zu installieren. Sie können sogar eine Strategie namens „Demarketing“ implementieren, bei der Sie, wenn die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde das Produkt zurücksendet, zu hoch ist, andere Empfehlungen vorschlagen können, um Verkaufsverluste zu vermeiden. Mit Hilfe des Internets können Sie sogar schnell ein lokales Modell entwickeln. Alternativ können Sie Retourenmanagement-Software mit künstlicher Intelligenz wie ClickPost verwenden, die diese Dienste in ihren Suiten anbietet. Der Vorteil der Verwendung von Software von Drittanbietern für diesen Zweck besteht darin, dass Sie keine technischen Ressourcen bereitstellen müssen. Sie können einfach die von der Software bereitgestellten Datenerkenntnisse verwenden, um die Rücklaufquote für Ihre E-Commerce-Plattform vorherzusagen.

4) Vorteile der Vorhersage von Produktretouren im E-Commerce

Statistiken sind seit jeher der Kern jeder Entwicklung. Könige benutzten es, um Kriegsergebnisse vorherzusagen; Ingenieure zur Berechnung der Effizienz, Wissenschaftler zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit und so weiter. Der E-Commerce-Sektor boomt in der Post-Internet-Ära. Die Bequemlichkeit, die die Industrie bietet, hat den modernen Kunden fast verwöhnt. Jetzt, da wir das Warum und das Wie der Vorhersagen der E-Commerce-Rücklaufquote verstehen, ist es wichtig, den Wert dieser Mühe zu verstehen.

Das Geschäftsmodell des E-Commerce-Sektors ist jedoch nicht einfach. Sie müssen die komplexen Lieferketten- und Fulfillment-Vorgänge hinter den Kulissen verwalten, ohne das Kundenerlebnis zu beeinträchtigen. Die Rücksendung ist ein integraler Bestandteil dieses Prozesses und ein wesentliches Merkmal in Bezug auf das Kundenerlebnis. Genauso wie Sie vor der Einführung eines Produkts Verkäufe prognostizieren, müssen Sie daher die Produktretourenquoten im E-Commerce vorhersagen, damit Sie einen betrieblich optimierten E-Commerce-Retourenprozess entwerfen können. Hier sind einige der Vorteile der Vorhersage von Produktretouren im E-Commerce:

4.1) Verbesserte Lieferkette

Eine der besten Möglichkeiten, E-Commerce-Retourenvorgänge zu optimieren, besteht darin, den E-Commerce-Retourenprozess zu einem Teil Ihrer primären Lieferkette zu machen. Wenn Sie die Produktretourenquoten für einen bestimmten Bereich vorhersagen, können Sie die notwendigen organisatorischen Vorkehrungen treffen, um die zurückgegebenen Produkte optimal zu handhaben.

4.2) Einfachere Bestandsverwaltung

Da Sie bereits Produktretourenquoten prognostiziert haben, können Sie Ihren Bestand jetzt ganz einfach verwalten. So können Sie unnötige Warenbestellungen vermeiden und Sie über Pseudo-Conversions auf dem Laufenden halten. Vorhersagen können Ihnen auch dabei helfen, eine optimale Bestandsverwaltung über mehrere Lager hinweg sicherzustellen.

4.3) Bessere SLA-Bedingungen

Als E-Commerce-Unternehmen ist es wahrscheinlicher, dass Sie den Logistik- und Lieferprozess nicht selbst abwickeln. Die Kosten für E-Commerce-Retouren bestehen hauptsächlich aus den Kosten für die Rückwärtslogistik und die Wiederauffüllung. Sie können Ihre Volumina und die prognostizierten E-Commerce-Rücklaufquoten nutzen, um bessere SLA-Bedingungen mit Ihren Drittanbieter-Partnern zu erzielen.

5. Schlussfolgerung

Es ist so schön zu sehen, wie so viele Zahnräder in völliger Harmonie arbeiten, die es einer Maschine ermöglichen, eine bestimmte Funktion auszuführen. Die Maschinerie der E-Commerce-Lieferkette besteht aus verschiedenen Zahnrädern – Logistik, Lieferung, Einkaufserlebnis, Kundenerlebnis, Kommissionierung, Auftragserfüllung und vielem mehr. All diese Zahnräder sollen auf Knopfdruck beim Kunden perfekt harmonieren. Dies ist jedoch nur möglich, wenn wir den Zauber der Mathematik nutzen, um es zum Laufen zu bringen. Sie müssen auf jedes mögliche Szenario vorbereitet sein. Das ist in einer so komplexen Lieferkette wie dem E-Commerce nicht einfach.

Eine der idealen Möglichkeiten, diese Komplexität zu bewältigen, besteht darin, diese Erwartungen vorherzusagen, bevor sie eintreten. Mit den Fortschritten in AI/ML können Sie jetzt Kundenverhalten und -absichten im E-Commerce vorhersagen. E-Commerce-Retouren sind ein wesentlicher Bestandteil jedes E-Commerce-Vorgangs.

Die Vorhersage von Produktretouren im E-Commerce mithilfe von Datenintelligenz kann Ihnen dabei helfen, Ihre Lieferketten- und Bestandsverwaltungssysteme zu verbessern. Mit Hilfe von KI-Modellen können Sie jetzt die Absicht des Kunden in Bezug auf die Artikel im Warenkorb vorhersagen, bevor er überhaupt eine Bestellung aufgibt. Dies hilft Ihnen dabei, optimale Lagerbestände aufrechtzuerhalten und den Retourenprozess als Teil Ihrer primären Lieferkette zu integrieren.

6) FAQs zur Vorhersage von Produktretouren im E-Commerce

6.1) Wie prognostiziere ich die Produktretourenquote im E-Commerce?

Die E-Commerce-Retourenquote wird berechnet, indem die Anzahl der zurückgegebenen Produkte durch die Anzahl der verkauften Produkte dividiert und mit 100 multipliziert wird. Sie können verschiedene Datenerkenntnisse aus maschinellen Lernmodellen verwenden, die auf Kundenverhaltensdaten trainiert wurden, oder Datenintelligenz-Plattformen für das Retourenmanagement.

6.2) Kann ich Retouren vermeiden, indem ich die Retourenquote im E-Commerce prognostiziere?

Die KI/ML-Modelle werden die Absicht des Kunden vorhersagen, bevor der Kunde die Bestellung aufgibt. Angenommen, die Rückgabewahrscheinlichkeit eines bestimmten Produkts ist zu hoch. In diesem Fall können Sie eine Strategie namens „Demarketing“ anwenden. Bei dieser Strategie würden Sie den Kunden ähnliche Produkte mit niedrigeren Rücklaufquoten empfehlen, um die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass der Kunde das Produkt zurücksendet.