e コマースでの製品返品の予測

公開: 2022-10-20

1) e コマースにおける製品返品予測の概要

誰もが「アッチョー」と言うだけでどこからともなく何かが現れる魔法使いになりたいと願っています。 e コマース部門は、この夢の実現に近づいています。人々は注文時に「Accio」をキャストし、数日後、配送プロセスを通じて願いが叶います。ただし、顧客が製品に満足していない場合は、安全で手間のかからない返品を保証するために多くの努力をしなければならない場合があります. これを容易にする最適なサプライチェーンを確立するためには、製品の返品を予測することが絶対的に重要になります。

e コマースセクターは、テクノロジーとイノベーションのユニークな融合です。ほとんどのe コマース企業は、サードパーティサービスを使用してサプライチェーンを策定し、顧客にサービスを提供しています。ロジスティクスサプライチェーンは、e コマースのフルフィルメントプロセスの不可欠な部分です。しかし、物流サプライチェーンはその複雑さで知られています。したがって、e コマース企業は、フルフィルメントプロセスと注文配送サイクルを最適化して、シームレスな配送体験を確保する必要があります。

サプライチェーンを確立すると、e コマースでの製品の配送は直線的なプロセスになります。例外の可能性が高いため、e コマースの返品プロセスは動的になる可能性があります。したがって、e コマース企業は、e コマースでサプライチェーンを推進する際に、返品プロセスを最適化する必要があります。他の分野に比べてデータを集める必要がないのもECビジネスのメリットの一つです。

現代の AI / ML の進歩により、このデータを使用して顧客の行動に関する洞察を得ることができます。製品の返品を予測するためにも使用できます。これらの洞察を使用して、返品プロセスを策定し、要件を最適に処理できるサプライチェーンを設計できます。

ClickPostなどの返品管理ソリューションを使用して、既存のフルフィルメントと統合し、WMS ソフトウェアを使用して、サプライチェーンを単一ウィンドウのダッシュボードに統合し、利便性を高めることができます。顧客にシームレスな返品体験を提供すると、プラットフォームでの保持率の上昇とチケットサイズの増加が期待されます。

このブログでは、AI/ML の進化するテクノロジーを使用して e コマースの返品プロセスを進化させる方法について説明します。

2) e コマースで製品の返品を予測する必要があるのはなぜですか?

e コマースの返品プロセスは、e コマースビジネスにとってすでに赤字のプロセスです。したがって、企業にとっては、プロセスで発生する損失を最小限に抑えることが最適です。これを達成するために、これらの企業は返品サプライチェーンの最適化に重点を置いています。プロセスを最適化する場合、利用可能なデータとパターンを分析して、ビジネスのニーズに合った戦略を設計することが重要です。

eコマース部門のすべての経験がオンラインであるため、最小限の労力でさまざまなタッチポイントからデータを収集することが容易になります. このデータを使用して、e コマースビジネスの製品返品を予測できます。これは、顧客の行動に合わせて返品プロセスを設計するのに役立ち、さまざまな運用上の問題を解決します。

e コマースで製品の返品を予測しない場合、次の問題に直面する可能性があります。

2.1) 疑似販売

この用語は、通常、製品の返品率が高い場合に使用されます。これは、製品の販売数は良好ですが、返品率が予想よりも高いことを意味します。これにより、不要な在庫を注文してしまう可能性があるため、深刻な在庫問題が発生する可能性があります。

2.2) 在庫ラグ

e コマースで製品の返品を予測できない場合、在庫の遅れの問題により頻繁に取り組む必要がある場合があります。在庫ラグは、現在逆輸送中の製品の数による在庫数のギャップを表すために使用される用語です。これらの製品はまだ在庫に記録されていませんが、一部は再入荷して再販されます。

2.3) サプライチェーンの管理ミス

新しい地域に参入したり、プラットフォームに新製品を導入したりする場合は、注文の履行プロセスを処理するために適切な運用上の手配を行う必要があります。販売予測を使用して在庫とサプライチェーンを管理するのと同じように、製品の返品率を予測する必要があります。そうしないと、サプライチェーンがぼんやりしたままになります。これにより、発生する可能性のある問題を分類する必要があり、同時に注文のフルフィルメント速度に影響を与えるため、コストが増加します.

3) e コマースで製品の返品をどのように予測できますか?

データインテリジェンステクノロジは魔法の呪文にほかなりません。呪文を唱えて何かが起こるのと同じように、データインテリジェンスがデータを取得し、データを分析して洞察を提供します。この分野は日々進歩しており、これらの技術は誰にとってもますます利用しやすくなっています。

これが機能する方法は、Hypgraph の原理を使用する一般的なフレームワークを使用して、カート内の製品に関する顧客の意図を予測することです。これにより、顧客が注文を完了する前であっても、製品の返品率を予測できます。グラフの原則は、買い物客の好み、個人属性、製品レビュー、プラットフォーム上の製品履歴などのデータセットで機械学習モデルをトレーニングするために使用されます。

これらの洞察を使用して、返品プロセスを最適化するために必要な運用上の対策をインストールできます。「デマーケティング」と呼ばれる戦略を実装することもできます。顧客が製品を返品する可能性が高すぎる場合は、販売の損失を回避するために他の推奨事項を提案できます. インターネットを利用して、簡単なローカルモデルを作成することもできます。または、これらのサービスをスイートで提供する ClickPost などの人工知能返品管理ソフトウェアを使用することもできます。この目的でサードパーティのソフトウェアを使用する利点は、技術的なリソースを割く必要がないことです。ソフトウェアによって提供されるデータの洞察を使用して、e コマースプラットフォームの返品率を予測できます。

4) e コマースで製品の返品を予測するメリット

統計は、何年にもわたってあらゆる開発の中核を成してきました。キングスは戦争の結果を予測するためにそれを使用しました。エンジニアは効率を計算し、科学者は確率を計算します。 eコマース部門は、ポストインターネット時代に活況を呈しています。業界が提供する利便性は、現代の顧客を台無しにしてしまいました。 e コマースの返品率予測の理由と方法が理解できたので、この手間をかけることの価値を理解することが不可欠です。

しかし、e コマース部門のビジネスモデルは単純ではありません。カスタマーエクスペリエンスに影響を与えることなく、舞台裏で複雑なサプライチェーンとフルフィルメントオペレーションを管理する必要があります。返品はこのプロセスの不可欠な部分であり、顧客体験に関して不可欠な機能です。したがって、製品を発売する前に売上を予測するのと同じように、e コマースでの製品の返品率を予測して、運用上最適化された e コマースの返品プロセスを設計できるようにする必要があります。 e コマースで製品の返品を予測する利点の一部を次に示します。

4.1) サプライチェーンの改善

e コマースの返品処理を最適化する最良の方法の 1 つは、e コマースの返品プロセスを主要なサプライチェーンの一部にすることです。特定の地域の製品返品率を予測すると、返品された製品を最適に処理するために必要な運用上の手配を行うことができます。

4.2) より簡単な在庫管理

すでに返品率が予測されているため、在庫管理が容易になります。これにより、不要な商品の注文を回避し、疑似コンバージョンを常に意識することができます。予測は、複数の倉庫間で最適な在庫管理を確保するのにも役立ちます。

4.3) より良い SLA 条件

e コマースビジネスでは、ロジスティクスと配送プロセスを自分で処理しない可能性が高くなります。 e コマースの返品のコストは、主にリバースロジスティクスと補充のコストです。ボリュームと予測される e コマースの返品率を活用して、サードパーティパートナーとの SLA 条件を改善できます。

5。結論

機械が特定の機能を実行できるように、非常に多くの歯車が完全に調和して機能するのを見るのはとても美しいです。 e コマースサプライチェーンの機械は、ロジスティクス、配送、ショッピングエクスペリエンス、カスタマーエクスペリエンス、オーダーピッキング、オーダーフルフィルメントなど、さまざまなギアで構成されています。これらすべてのギアは、顧客がボタンをクリックするだけで完全に調和して動作するはずです。しかし、これは数学の魔法を使って機能させた場合にのみ可能です。可能なすべてのシナリオに備える必要があります。これは、e コマースのように複雑なサプライチェーンでは容易ではありません。

これらの複雑さに取り組むための理想的な方法の 1 つは、これらの期待が実際に起こる前に予測することです。 AI / ML の進歩により、e コマースでの顧客の行動と意図を予測できるようになりました。 e コマースの返品は、すべての e コマースオペレーションの重要な部分です。

データインテリジェンスを使用して e コマースでの製品返品を予測すると、サプライチェーンと在庫管理システムの改善に役立ちます。 AI モデルの助けを借りて、顧客が注文する前に、カート内のアイテムに関する顧客の意図を予測できるようになりました。これにより、最適な在庫レベルを維持し、返品プロセスをプライマリサプライチェーンの一部として組み込むことができます。

6) e コマースでの製品返品の予測に関するよくある質問

6.1) e コマースで製品の返品率を予測するにはどうすればよいですか?

e コマースの返品率は、返品された製品の数を販売された製品の数で割り、100 を掛けて計算されます。顧客の行動データでトレーニングされた機械学習モデル、またはデータインテリジェンス返品管理プラットフォームからのさまざまなデータインサイトを使用できます。

6.2) e コマースの返品率を予測することで、返品を回避できますか?

AI/ML モデルは、顧客が注文する前に顧客の意図を予測します。特定の製品の返品確率が高すぎるとします。その場合、「デマーケティング」と呼ばれる戦略を使用できます。この戦略では、顧客が製品を返品する可能性を減らすために、返品率の低い同様の製品を顧客に推奨します。