Prédire les retours de produits dans le commerce électronique

1) Introduction à la prévision des retours de produits dans le commerce électronique

Tout le monde aimerait être des sorciers, où ils pourraient simplement dire «Accio» et des choses apparaîtraient de nulle part. Le secteur du commerce électronique s'est rapproché de faire de ce rêve une réalité. Les gens jettent "Accio" lorsqu'ils passent une commande, et quelques jours plus tard, leurs souhaits sont exaucés via le processus de livraison. Mais, lorsque le client n'est pas satisfait du produit, vous devrez peut-être faire beaucoup d'efforts pour assurer un retour sûr mais sans tracas. Afin que vous puissiez établir une chaîne d'approvisionnement optimale pour faciliter cela, la prévision des retours de produits devient absolument cruciale.

Le secteur du commerce électronique est un mélange unique de technologie et d'innovation. La plupart des entreprises de commerce électronique utilisent des services tiers pour formuler leur chaîne d'approvisionnement afin de servir leurs clients. La chaîne d'approvisionnement logistique fait partie intégrante du processus d'exécution du commerce électronique. Mais la chaîne d'approvisionnement logistique est connue pour sa complexité. Par conséquent, les entreprises de commerce électronique doivent optimiser leur processus d'exécution et leurs cycles de livraison des commandes pour garantir une expérience de livraison transparente.

La livraison de produits dans le commerce électronique peut être un processus linéaire une fois que vous avez établi votre chaîne d'approvisionnement. Le processus de retour du commerce électronique peut être dynamique en raison de la probabilité plus élevée d'exceptions. Par conséquent, les entreprises de commerce électronique doivent optimiser leur processus de retour car elles dirigent la chaîne d'approvisionnement dans le commerce électronique. L'un des avantages d'avoir une entreprise de commerce électronique est que vous n'avez pas à collecter de données par rapport à d'autres domaines.

Avec les progrès de l'IA/ML à l'ère moderne, vous pouvez utiliser ces données pour avoir un aperçu du comportement des clients. Vous pouvez même l'utiliser pour prédire les retours de produits. Ces informations peuvent être utilisées pour formuler votre processus de retour et concevoir une chaîne d'approvisionnement capable de répondre de manière optimale à vos besoins.

Vous pouvez utiliser des solutions de gestion des retours comme ClickPost , qui s'intègrent à votre exécution existante, et un logiciel WMS pour vous aider à intégrer votre chaîne d'approvisionnement dans un tableau de bord à guichet unique pour votre commodité. Au fur et à mesure que vous offrez une expérience de retour transparente à vos clients, vous devriez constater une augmentation du taux de rétention et une augmentation de la taille des tickets sur votre plateforme.

Dans ce blog, nous discuterons de la manière dont vous pouvez utiliser les technologies en évolution de l'IA/ML pour faire évoluer votre processus de retour de commerce électronique.

2) Pourquoi avez-vous besoin de prévoir les retours de produits dans le commerce électronique ?

Le processus de retour du commerce électronique est déjà un processus déficitaire pour les entreprises de commerce électronique. Par conséquent, il est optimal pour les entreprises de subir une perte minimale dans le processus. Pour y parvenir, ces entreprises se concentrent sur l'optimisation de leurs chaînes d'approvisionnement de retours. Lors de l'optimisation d'un processus, il est crucial d'analyser les données et les modèles disponibles pour concevoir des stratégies adaptées aux besoins de votre entreprise.

Étant donné que toute l'expérience du secteur du commerce électronique est en ligne, il devient plus facile de collecter des données à partir de différents points de contact avec un minimum d'effort. Vous pouvez utiliser les données pour prédire les retours de produits pour votre entreprise de commerce électronique. Cela peut vous aider à concevoir votre processus de retour en fonction du comportement des clients, ce qui résoudra pour vous un large éventail de problèmes opérationnels.

Vous pouvez rencontrer les problèmes suivants si vous ne prédisez pas les retours de produits dans le commerce électronique :

2.1) Les pseudo-ventes

Ce terme est généralement utilisé lorsqu'un produit a un taux de retour élevé. Cela signifie que le produit a de bons chiffres de vente mais un taux de retour plus élevé que prévu. Cela peut créer un grave problème d'inventaire, car vous risquez de commander des stocks inutiles.

2.2) Délai d'inventaire

Lorsque vous ne prédisez pas les retours de produits dans le commerce électronique, vous devrez peut-être vous attaquer plus fréquemment au problème du décalage des stocks. Le décalage d'inventaire est un terme utilisé pour décrire l'écart dans les chiffres d'inventaire dû au nombre de produits actuellement en transit inverse. Ces produits n'ont pas encore été enregistrés dans l'inventaire, mais certains seront réapprovisionnés et revendus.

2.3) Chaîne d'approvisionnement mal gérée

Lorsque vous entrez dans une nouvelle zone géographique ou introduisez un nouveau produit sur votre plateforme, vous devez prendre les dispositions opérationnelles appropriées pour gérer le processus d'exécution des commandes. Tout comme vous utilisez des projections de ventes pour gérer les stocks et la chaîne d'approvisionnement, vous devrez prévoir le taux de retour des produits. Si vous ne le faites pas, vous vous retrouverez avec une chaîne d'approvisionnement brouillée. Cela augmentera vos coûts car vous devrez trier les problèmes qui peuvent survenir et, en même temps, affecter la vitesse de traitement de vos commandes.

3) Comment prévoir les retours produits en e-commerce ?

La technologie d'intelligence des données n'est rien de moins qu'un sortilège magique. Tout comme vous lancez un sort et que quelque chose se produit, l'intelligence des données prend des données et vous fournit des informations en analysant les données. Au fur et à mesure des avancées dans le domaine, ces technologies deviennent de plus en plus accessibles à tous.

La façon dont cela fonctionne est que vous utiliserez un cadre général qui utilise le principe d'Hypgraph pour prédire les intentions des clients concernant les produits dans le panier. Cela vous aidera à prédire le taux de retour du produit avant même que le client ait terminé de passer une commande. Les principes du graphique seront utilisés pour former un modèle d'apprentissage automatique sur des ensembles de données tels que les préférences des acheteurs, les attributs personnels, les avis sur les produits et l'historique des produits sur la plate-forme.

Vous pouvez utiliser ces informations pour mettre en place les mesures opérationnelles nécessaires pour optimiser votre processus de retour. Vous pouvez même mettre en œuvre une stratégie appelée "démarketing", où si la probabilité qu'un client retourne le produit est trop élevée, vous pouvez suggérer d'autres recommandations pour éviter la perte de vente. Vous pouvez même développer un modèle local rapide à l'aide d'Internet. Alternativement, vous pouvez utiliser un logiciel de gestion des retours d'intelligence artificielle comme ClickPost qui fournit ces services dans leurs suites. L'avantage d'utiliser un logiciel tiers à cette fin est que vous n'aurez pas à consacrer de ressources techniques. Vous pouvez simplement utiliser les informations fournies par le logiciel pour prédire le taux de retour de votre plate-forme de commerce électronique.

4) Avantages de la prévision des retours de produits dans le commerce électronique

Les statistiques sont au cœur de tout développement depuis des lustres. Les rois l'ont utilisé pour prévoir les résultats de la guerre; Des ingénieurs pour calculer l'efficacité, des scientifiques pour calculer la probabilité, etc. Le secteur du commerce électronique est en plein essor à l'ère post-Internet. La commodité offerte par l'industrie a presque gâté le client d'aujourd'hui. Maintenant que nous comprenons le pourquoi et le comment des prévisions de taux de retour du commerce électronique, il est essentiel de comprendre la valeur de passer par ce tracas.

Mais le modèle commercial du secteur du commerce électronique n'est pas simple. Vous devez gérer la chaîne d'approvisionnement complexe et les opérations d'exécution dans les coulisses sans affecter l'expérience client. Le retour fait partie intégrante de ce processus et est une caractéristique essentielle de l'expérience client. Par conséquent, tout comme vous prévoyez les ventes avant de lancer un produit, vous devez prévoir les taux de retour des produits dans le commerce électronique afin de pouvoir concevoir un processus de retour de commerce électronique optimisé sur le plan opérationnel. Voici quelques-uns des avantages de la prévision des retours de produits dans le commerce électronique :

4.1) Amélioration de la chaîne d'approvisionnement

L'un des meilleurs moyens d'optimiser les opérations de retour de commerce électronique consiste à intégrer le processus de retour de commerce électronique à votre chaîne d'approvisionnement principale. Lorsque vous prédisez les taux de retour des produits pour une zone particulière, vous pouvez prendre les dispositions nécessaires sur le plan opérationnel pour gérer les produits retournés de manière optimale.

4.2) Gestion simplifiée des stocks

Puisque vous avez déjà prédit les taux de retour des produits, vous pouvez maintenant gérer facilement votre inventaire. Cela vous permet d'éviter de commander des marchandises inutiles et de vous tenir au courant des pseudo-conversions. Les prédictions peuvent également vous aider à assurer une gestion optimale des stocks dans plusieurs entrepôts.

4.3) De meilleures conditions de SLA

En tant qu'entreprise de commerce électronique, il est plus probable que vous ne vous occupiez pas vous-même de la logistique et du processus de livraison. Le coût des retours de commerce électronique est principalement le coût de la logistique inverse et du réapprovisionnement. Vous pouvez tirer parti de vos volumes et des taux de retour du commerce électronique prévus pour tirer parti de meilleures conditions de SLA avec vos partenaires tiers.

5. Conclusion

C'est si beau de voir autant d'engrenages fonctionner en parfaite harmonie qui permettent à une machine d'accomplir une fonction particulière. Les machines de la chaîne d'approvisionnement du commerce électronique sont composées de divers engrenages - logistique, livraison, expérience d'achat, expérience client, préparation des commandes, exécution des commandes, etc. Tous ces engrenages doivent fonctionner en parfaite harmonie au clic du bouton du client. Mais cela n'est possible que si nous utilisons le charme des mathématiques pour le faire fonctionner. Vous devez être prêt pour tous les scénarios possibles. Ce n'est pas facile dans une chaîne d'approvisionnement aussi complexe que le commerce électronique.

L'un des moyens idéaux de s'attaquer à ces complexités est de prévoir ces attentes avant qu'elles ne surviennent. Grâce aux progrès de l'IA/ML, vous pouvez désormais prédire le comportement et l'intention des clients dans le commerce électronique. Les retours de commerce électronique sont une partie essentielle de chaque opération de commerce électronique.

La prévision des retours de produits dans le commerce électronique à l'aide de l'intelligence des données peut vous aider à améliorer votre chaîne d'approvisionnement et vos systèmes de gestion des stocks. À l'aide de modèles d'IA, vous pouvez désormais prédire l'intention du client concernant les articles du panier avant même qu'il ne passe une commande. Cela vous aidera à maintenir des niveaux de stocks optimaux et à intégrer le processus de retour dans votre chaîne d'approvisionnement principale.

6) FAQ sur la prévision des retours de produits dans le commerce électronique

6.1) Comment prédire le taux de retour des produits dans le e-commerce ?

Le taux de retour du commerce électronique est calculé en divisant le nombre de produits retournés par le nombre de produits vendus et en le multipliant par 100. Vous pouvez utiliser diverses informations provenant de modèles d'apprentissage automatique formés sur les données de comportement des clients ou de plates-formes de gestion des retours d'intelligence de données.

6.2) Puis-je éviter les retours en prédisant le taux de retour en e-commerce ?

Les modèles AI/ML prédiront l'intention du client avant que celui-ci ne passe la commande. Supposons que la probabilité de retour d'un produit particulier est trop élevée. Dans ce cas, vous pouvez utiliser une stratégie appelée "démarketing". Dans cette stratégie, vous recommanderiez aux clients des produits similaires avec des taux de retour inférieurs afin de réduire la probabilité que le client retourne le produit.