Predicción de devoluciones de productos en el comercio electrónico

1) Introducción a la predicción de devoluciones de productos en el comercio electrónico

Todos desearían ser magos, donde simplemente podrían decir 'Accio' y las cosas aparecerían de la nada. El sector del ecommerce se ha acercado más a hacer realidad este sueño. Las personas lanzan 'Accio' cuando hacen un pedido y, unos días después, sus deseos se cumplen a través del proceso de entrega. Pero, cuando el cliente no está satisfecho con el producto, es posible que deba hacer un gran esfuerzo para garantizar una devolución segura pero sin complicaciones. Para que pueda establecer una cadena de suministro óptima para facilitar esto, la predicción de las devoluciones de productos se vuelve absolutamente crucial.

El sector del comercio electrónico es una combinación única de tecnología e innovación. La mayoría de las empresas de comercio electrónico utilizan servicios de terceros para formular su cadena de suministro para atender a sus clientes. La cadena de suministro de logística es una parte integral del proceso de cumplimiento de comercio electrónico. Pero, la cadena logística de suministro es conocida por sus complejidades. Por lo tanto, las empresas de comercio electrónico deben optimizar su proceso de cumplimiento y los ciclos de entrega de pedidos para garantizar una experiencia de entrega perfecta.

La entrega de productos en el comercio electrónico puede ser un proceso lineal una vez que haya establecido su cadena de suministro. El proceso de devoluciones de comercio electrónico puede ser dinámico debido a la mayor probabilidad de excepciones. Por lo tanto, las empresas de comercio electrónico necesitan optimizar su proceso de devolución a medida que impulsan la cadena de suministro en el comercio electrónico. Una de las ventajas de tener un negocio de comercio electrónico es que no tienes que recopilar datos en comparación con otros campos.

Con los avances en AI/ML en la era moderna, puede usar estos datos para obtener una idea del comportamiento del cliente. Incluso puede usarlo para predecir devoluciones de productos. Esta información se puede utilizar para formular su proceso de devolución y diseñar una cadena de suministro que pueda manejar sus requisitos de manera óptima.

Puede usar soluciones de administración de devoluciones como ClickPost , que se integran con su cumplimiento existente, y el software WMS para ayudarlo a integrar su cadena de suministro en un tablero de una sola ventana para su conveniencia. A medida que brinda una experiencia de devolución fluida a sus clientes, se espera que vea un aumento en la tasa de retención y un aumento en el tamaño de los boletos en su plataforma.

En este blog, discutiremos cómo puede usar las tecnologías en evolución de AI/ML para evolucionar su proceso de devoluciones de comercio electrónico.

2) ¿Por qué necesita predecir las devoluciones de productos en el comercio electrónico?

El proceso de devoluciones de comercio electrónico ya es un proceso que genera pérdidas para las empresas de comercio electrónico. Por lo tanto, es óptimo para las empresas incurrir en una pérdida mínima en el proceso. Para lograr esto, estas empresas se enfocan en optimizar sus cadenas de suministro de devoluciones. Al optimizar un proceso, es crucial analizar los datos y patrones disponibles para diseñar estrategias que se adapten a las necesidades de su negocio.

Dado que toda la experiencia del sector del comercio electrónico está en línea, se vuelve más fácil recopilar datos de diferentes puntos de contacto con un esfuerzo mínimo. Puede utilizar los datos para predecir las devoluciones de productos para su negocio de comercio electrónico. Esto puede ayudarlo a diseñar su proceso de devolución en torno al comportamiento del cliente, lo que resolverá una amplia gama de problemas operativos para usted.

Puede enfrentar los siguientes problemas si no predice las devoluciones de productos en el comercio electrónico:

2.1) Pseudo-ventas

Este término generalmente se usa cuando un producto tiene una alta tasa de devolución. Significa que el producto tiene buenas cifras de ventas, pero una tasa de devolución superior a la prevista. Esto puede crear un problema grave de inventario, ya que puede terminar solicitando inventario innecesario.

2.2) Retraso de inventario

Cuando no predice las devoluciones de productos en el comercio electrónico, es posible que deba abordar el problema del retraso en el inventario con más frecuencia. El retraso del inventario es un término que se usa para describir la brecha en las cifras del inventario debido a la cantidad de productos que se encuentran actualmente en tránsito inverso. Estos productos aún no se han registrado en el inventario, pero algunos serán reabastecidos y revendidos.

2.3) Cadena de suministro mal gestionada

Cuando ingresa a una nueva geografía o introduce un nuevo producto en su plataforma, debe hacer los arreglos operativos adecuados para manejar el proceso de cumplimiento de pedidos. Al igual que usa las proyecciones de ventas para administrar el inventario y la cadena de suministro, deberá predecir la tasa de devolución del producto. Si no lo hace, se quedará con una cadena de suministro nublada. Esto aumentará su costo ya que tendrá que resolver los problemas que puedan surgir y, al mismo tiempo, afectará la velocidad de cumplimiento de su pedido.

3) ¿Cómo se pueden predecir las devoluciones de productos en el comercio electrónico?

La tecnología de inteligencia de datos no es menos que un hechizo mágico. Así como lanzas un hechizo y sucede algo, la inteligencia de datos toma datos y te proporciona información mediante el análisis de los datos. A medida que se realizan avances en el campo todos los días, estas tecnologías se vuelven cada vez más accesibles para todos.

La forma en que esto funciona es que utilizará un marco general que utiliza el principio de Hypgraph para predecir las intenciones de los clientes con respecto a los productos en el carrito. Esto lo ayudará a predecir la tasa de devolución del producto incluso antes de que el cliente haya completado el pedido. Los principios del gráfico se utilizarán para entrenar un modelo de aprendizaje automático en conjuntos de datos como las preferencias de los compradores, los atributos personales, las reseñas de productos y el historial de productos en la plataforma.

Puede utilizar esta información para instalar las medidas operativas necesarias para optimizar su proceso de devolución. Incluso puede implementar una estrategia llamada 'desmarketing', donde si la probabilidad de que un cliente devuelva el producto es demasiado alta, puede sugerir otras recomendaciones para evitar la pérdida de ventas. Incluso puede desarrollar un modelo local rápido con la ayuda de Internet. Alternativamente, puede usar un software de administración de devoluciones de inteligencia artificial como ClickPost que brinda estos servicios en sus suites. La ventaja de utilizar software de terceros para este fin es que no tendrás que dedicar recursos técnicos. Simplemente puede utilizar los conocimientos de datos proporcionados por el software para predecir la tasa de retorno de su plataforma de comercio electrónico.

4) Beneficios de predecir devoluciones de productos en comercio electrónico

Las estadísticas han estado en el centro de cada desarrollo durante siglos. Los reyes lo usaron para pronosticar los resultados de la guerra; Ingenieros para calcular la eficiencia, científicos para calcular la probabilidad, etc. El sector del comercio electrónico ha estado en auge en la era posterior a Internet. La comodidad proporcionada por la industria casi ha echado a perder al cliente de hoy en día. Ahora que entendemos el por qué y el cómo de las predicciones de la tasa de retorno de comercio electrónico, es esencial comprender el valor de pasar por esta molestia.

Pero, el modelo de negocio del sector del comercio electrónico no es sencillo. Debe administrar la cadena de suministro compleja y las operaciones de cumplimiento detrás de escena sin afectar la experiencia del cliente. La devolución es una parte integral de este proceso y una característica esencial con respecto a la experiencia del cliente. Por lo tanto, al igual que pronostica las ventas antes de lanzar un producto, debe predecir las tasas de devolución de productos en el comercio electrónico para poder diseñar un proceso de devoluciones de comercio electrónico operativamente optimizado. Estos son algunos de los beneficios de predecir las devoluciones de productos en el comercio electrónico:

4.1) Cadena de suministro mejorada

Una de las mejores formas de optimizar las operaciones de devoluciones de comercio electrónico es hacer que el proceso de devoluciones de comercio electrónico forme parte de su cadena de suministro principal. Cuando predice tasas de devolución de productos para un área en particular, puede hacer los arreglos necesarios operativamente para manejar los productos devueltos de manera óptima.

4.2) Gestión de inventario más fácil

Dado que ya predijo las tasas de devolución de productos, ahora puede administrar fácilmente su inventario. Esto le permite evitar pedir mercancías innecesarias y mantenerse al tanto de las pseudoconversiones. Las predicciones también pueden ayudarlo a garantizar una gestión óptima del inventario en varios almacenes.

4.3) Mejores términos de SLA

Como empresa de comercio electrónico, es más probable que usted mismo no maneje el proceso de logística y entrega. El costo de las devoluciones de comercio electrónico es principalmente el costo de la logística inversa y el reabastecimiento. Puede aprovechar sus volúmenes y las tasas de retorno de comercio electrónico previstas para aprovechar mejores términos de SLA con sus socios externos.

5. Conclusión

Es tan hermoso ver tantos engranajes trabajar en completa armonía que permite que una máquina realice una función particular. La maquinaria de la cadena de suministro de comercio electrónico está compuesta por varios engranajes: logística, entrega, experiencia de compra, experiencia del cliente, preparación de pedidos, cumplimiento de pedidos y muchos más. Todos estos engranajes deberían funcionar en perfecta armonía con el clic del botón del cliente. Pero, esto solo es posible si usamos el hechizo de las matemáticas para que funcione. Tienes que estar preparado para todos los escenarios posibles. Eso no es fácil en una cadena de suministro tan compleja como el comercio electrónico.

Una de las formas ideales de abordar estas complejidades es predecir estas expectativas antes de que sucedan. Con los avances en AI/ML, ahora puede predecir el comportamiento y la intención del cliente en el comercio electrónico. Las devoluciones de comercio electrónico son una parte esencial de cada operación de comercio electrónico.

Predecir las devoluciones de productos en el comercio electrónico utilizando inteligencia de datos puede ayudarlo a mejorar su cadena de suministro y sus sistemas de gestión de inventario. Con la ayuda de los modelos de IA, ahora puede predecir la intención del cliente con respecto a los artículos en el carrito incluso antes de que realice un pedido. Esto lo ayudará a mantener niveles óptimos de inventario e incorporar el proceso de devolución como parte de su cadena de suministro principal.

6) Preguntas frecuentes sobre la predicción de devoluciones de productos en el comercio electrónico

6.1) ¿Cómo puedo predecir la tasa de devolución de productos en el comercio electrónico?

La tasa de devolución de comercio electrónico se calcula dividiendo la cantidad de productos devueltos por la cantidad de productos vendidos y multiplicándola por 100. Puede usar varios conocimientos de datos de modelos de aprendizaje automático entrenados en datos de comportamiento del cliente o plataformas de administración de devoluciones de inteligencia de datos.

6.2) ¿Puedo evitar devoluciones prediciendo la tasa de devolución en ecommerce?

Los modelos AI/ML predecirán la intención del cliente antes de que el cliente realice el pedido. Supongamos que la probabilidad de devolución de un producto en particular es demasiado alta. En ese caso, puede utilizar una estrategia llamada 'desmarketing'. En esta estrategia, recomendaría productos similares con tasas de devolución más bajas a los clientes para reducir la probabilidad de que el cliente devuelva el producto.