Memprediksi Pengembalian Produk di E-Commerce

1) Pengantar Prediksi Pengembalian Produk di E-niaga

Semua orang berharap mereka penyihir, di mana mereka hanya bisa mengatakan 'Accio' dan hal-hal akan muncul entah dari mana. Sektor e-niaga telah semakin dekat untuk mewujudkan impian ini. Orang-orang menggunakan 'Accio' ketika mereka memesan, dan beberapa hari kemudian, keinginan mereka dikabulkan melalui proses pengiriman. Namun, ketika pelanggan tidak puas dengan produk tersebut, Anda mungkin harus berusaha keras untuk memastikan pengembalian yang aman namun tidak merepotkan. Agar Anda dapat membangun rantai pasokan yang optimal untuk memfasilitasi hal ini, memprediksi pengembalian produk menjadi sangat penting.

Sektor e-niaga adalah perpaduan unik antara teknologi dan inovasi. Sebagian besar perusahaan eCommerce menggunakan layanan pihak ketiga untuk merumuskan rantai pasokan mereka untuk melayani pelanggan mereka. Rantai pasokan logistik merupakan bagian integral dari proses pemenuhan e-niaga. Tapi, rantai pasokan logistik dikenal dengan kompleksitasnya. Oleh karena itu, perusahaan e-niaga harus mengoptimalkan proses pemenuhan dan siklus pengiriman pesanan untuk memastikan pengalaman pengiriman yang mulus.

Pengiriman produk dalam e-niaga dapat menjadi proses linier setelah Anda menetapkan rantai pasokan Anda. Proses pengembalian e-niaga bisa dinamis karena kemungkinan pengecualian yang lebih tinggi. Oleh karena itu, perusahaan e-niaga perlu mengoptimalkan proses pengembalian mereka saat mereka menggerakkan rantai pasokan dalam e-niaga. Salah satu keuntungan memiliki bisnis e-commerce adalah Anda tidak perlu mengumpulkan data dibandingkan bidang lainnya.

Dengan kemajuan AI/ML di era modern, Anda dapat menggunakan data ini untuk mendapatkan wawasan tentang perilaku pelanggan. Anda bahkan dapat menggunakannya untuk memprediksi pengembalian produk. Wawasan ini dapat digunakan untuk merumuskan proses pengembalian Anda dan merancang rantai pasokan yang dapat menangani kebutuhan Anda secara optimal.

Anda dapat menggunakan solusi manajemen pengembalian seperti ClickPost , yang terintegrasi dengan pemenuhan yang ada, dan perangkat lunak WMS untuk membantu Anda mengintegrasikan rantai pasokan Anda dalam dasbor satu jendela untuk kenyamanan Anda. Saat Anda memberikan pengalaman pengembalian yang mulus kepada pelanggan Anda, Anda diharapkan untuk melihat peningkatan tingkat retensi dan peningkatan ukuran tiket di platform Anda.

Di blog ini, kami akan membahas bagaimana Anda dapat menggunakan teknologi AI/ML yang berkembang untuk mengembangkan proses pengembalian e-niaga Anda.

2) Mengapa Anda perlu memprediksi pengembalian produk di e-niaga?

Proses pengembalian e-niaga sudah merupakan proses yang merugi bagi bisnis e-niaga. Oleh karena itu, optimal bagi bisnis untuk mengalami kerugian minimum dalam prosesnya. Untuk mencapai hal ini, bisnis ini fokus pada optimalisasi rantai pasokan pengembalian mereka. Saat mengoptimalkan suatu proses, penting untuk menganalisis data dan pola yang tersedia untuk merancang strategi yang sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.

Karena seluruh pengalaman sektor e-niaga online, pengumpulan data dari berbagai titik kontak menjadi lebih mudah dengan sedikit usaha. Anda dapat menggunakan data untuk memprediksi pengembalian produk untuk bisnis e-niaga Anda. Ini dapat membantu Anda merancang proses pengembalian di sekitar perilaku pelanggan, yang akan memecahkan beragam masalah operasional untuk Anda.

Anda mungkin menghadapi masalah berikut jika Anda tidak memprediksi pengembalian produk di e-niaga:

2.1) Penjualan semu

Istilah ini umumnya digunakan ketika suatu produk memiliki tingkat pengembalian yang tinggi. Ini berarti bahwa produk tersebut memiliki angka penjualan yang baik tetapi tingkat pengembalian yang lebih tinggi dari yang diantisipasi. Ini dapat membuat masalah inventaris yang parah karena Anda mungkin akhirnya memesan inventaris yang tidak perlu.

2.2) Keterlambatan Persediaan

Saat Anda tidak memprediksi pengembalian produk di e-niaga, Anda mungkin harus lebih sering mengatasi masalah kelambatan inventaris. Keterlambatan persediaan adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan kesenjangan dalam angka persediaan karena jumlah produk yang saat ini dalam transit terbalik. Produk-produk ini belum masuk dalam inventaris, tetapi beberapa akan diisi ulang dan dijual kembali.

2.3) Rantai Pasokan yang Salah Kelola

Saat Anda memasuki geografi baru atau memperkenalkan produk baru di platform Anda, Anda harus membuat pengaturan operasional yang sesuai untuk menangani proses pemenuhan pesanan. Sama seperti Anda menggunakan proyeksi penjualan untuk mengelola inventaris dan rantai pasokan, Anda harus memprediksi tingkat pengembalian produk. Jika Anda tidak melakukannya, Anda akan ditinggalkan dengan rantai pasokan yang kabur. Ini akan meningkatkan biaya Anda karena Anda harus memilah masalah yang mungkin muncul dan, pada saat yang sama, memengaruhi kecepatan pemenuhan pesanan Anda.

3) Bagaimana Anda bisa memprediksi pengembalian produk di e-niaga?

Teknologi kecerdasan data tidak kurang dari mantra ajaib. Sama seperti Anda mengucapkan mantra dan sesuatu terjadi, kecerdasan data mengambil data dan memberi Anda wawasan dengan menganalisis data. Karena kemajuan dibuat di lapangan setiap hari, teknologi ini menjadi semakin mudah diakses oleh semua orang.

Cara kerjanya adalah Anda akan menggunakan kerangka umum yang menggunakan prinsip Hypgraph untuk memprediksi niat pelanggan mengenai produk di gerobak. Ini akan membantu Anda memprediksi tingkat pengembalian produk bahkan sebelum pelanggan selesai melakukan pemesanan. Prinsip-prinsip grafik akan digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin pada kumpulan data seperti preferensi pembeli, atribut pribadi, ulasan produk, dan riwayat produk di platform.

Anda dapat menggunakan wawasan ini untuk menginstal langkah-langkah operasional yang diperlukan untuk mengoptimalkan proses pengembalian Anda. Anda bahkan dapat menerapkan strategi yang disebut 'demarketing', di mana jika kemungkinan pelanggan mengembalikan produk terlalu tinggi, Anda dapat menyarankan rekomendasi lain untuk menghindari hilangnya penjualan. Anda bahkan dapat mengembangkan model lokal cepat dengan bantuan internet. Atau, Anda dapat menggunakan perangkat lunak manajemen pengembalian kecerdasan buatan seperti ClickPost yang menyediakan layanan ini di suite mereka. Keuntungan menggunakan perangkat lunak pihak ketiga untuk tujuan ini adalah Anda tidak perlu mendedikasikan sumber daya teknis. Anda bisa menggunakan wawasan data yang disediakan oleh perangkat lunak untuk memprediksi tingkat pengembalian untuk platform e-niaga Anda.

4) Manfaat Memprediksi Pengembalian Produk di E-niaga

Statistik telah menjadi inti dari setiap perkembangan selama berabad-abad. Raja menggunakannya untuk meramalkan hasil perang; Insinyur untuk menghitung efisiensi, ilmuwan untuk menghitung probabilitas, dan seterusnya. Sektor e-niaga telah berkembang pesat di era pasca-internet. Kenyamanan yang diberikan oleh industri hampir memanjakan pelanggan modern. Sekarang setelah kita memahami mengapa dan bagaimana prediksi tingkat pengembalian e-niaga, penting untuk memahami nilai melalui kerumitan ini.

Tapi, model bisnis sektor e-commerce tidak langsung. Anda harus mengelola rantai pasokan dan operasi pemenuhan yang kompleks di belakang layar tanpa memengaruhi pengalaman pelanggan. Pengembalian adalah bagian integral dari proses ini dan fitur penting dalam kaitannya dengan pengalaman pelanggan. Oleh karena itu, sama seperti Anda memperkirakan penjualan sebelum meluncurkan produk, Anda harus memprediksi tingkat pengembalian produk di e-niaga sehingga Anda dapat merancang proses pengembalian e-niaga yang dioptimalkan secara operasional. Berikut adalah beberapa manfaat dari memprediksi pengembalian produk di e-niaga:

4.1) Peningkatan Rantai Pasokan

Salah satu cara terbaik untuk mengoptimalkan operasi pengembalian e-niaga adalah dengan menjadikan proses pengembalian e-niaga sebagai bagian dari rantai pasokan utama Anda. Saat Anda memprediksi tingkat pengembalian produk untuk area tertentu, Anda dapat membuat pengaturan yang diperlukan secara operasional untuk menangani produk yang dikembalikan secara optimal.

4.2) Manajemen Inventaris Lebih Mudah

Karena Anda telah memperkirakan tingkat pengembalian produk, kini Anda dapat dengan mudah mengelola inventaris Anda. Ini memungkinkan Anda untuk menghindari memesan barang dagangan yang tidak perlu dan membuat Anda tetap waspada terhadap konversi semu. Prediksi juga dapat membantu Anda memastikan manajemen inventaris yang optimal di beberapa gudang.

4.3) Persyaratan SLA yang lebih baik

Sebagai bisnis e-commerce, kemungkinan besar Anda tidak akan menangani sendiri proses logistik dan pengiriman. Biaya pengembalian e-niaga terutama adalah biaya logistik terbalik dan penyetokan ulang. Anda dapat memanfaatkan volume dan prediksi tingkat pengembalian e-niaga untuk memanfaatkan persyaratan SLA yang lebih baik dengan mitra pihak ketiga Anda.

5. Kesimpulan

Sangat indah melihat begitu banyak roda gigi bekerja dalam harmoni yang sempurna yang memungkinkan mesin melakukan fungsi tertentu. Mesin rantai pasokan e-niaga terbuat dari berbagai roda gigi- logistik, pengiriman, pengalaman berbelanja, pengalaman pelanggan, pengambilan pesanan, pemenuhan pesanan, dan banyak lagi. Semua roda gigi ini harus bekerja dalam harmoni yang sempurna dengan mengklik tombol pelanggan. Tapi, ini hanya mungkin jika kita menggunakan mantra matematika untuk membuatnya bekerja. Anda harus siap untuk setiap skenario yang mungkin. Itu tidak mudah dalam rantai pasokan serumit e-niaga.

Salah satu cara ideal untuk mengatasi kompleksitas ini adalah dengan memprediksi ekspektasi ini sebelum terjadi. Dengan kemajuan dalam AI/ML, kini Anda dapat memprediksi perilaku dan niat pelanggan dalam e-niaga. Pengembalian e-niaga adalah bagian penting dari setiap operasi e-niaga.

Memprediksi pengembalian produk di e-niaga menggunakan kecerdasan data dapat membantu Anda meningkatkan rantai pasokan dan sistem manajemen inventaris. Dengan bantuan model AI, Anda sekarang dapat memprediksi niat pelanggan mengenai barang-barang di troli bahkan sebelum mereka memesan. Ini akan membantu Anda mempertahankan tingkat inventaris yang optimal dan menggabungkan proses pengembalian sebagai bagian dari rantai pasokan utama Anda.

6) FAQ tentang Memprediksi Pengembalian Produk di E-niaga

6.1) Bagaimana cara memprediksi tingkat pengembalian produk di e-niaga?

Tingkat pengembalian e-niaga dihitung dengan membagi jumlah produk yang dikembalikan dengan jumlah produk yang terjual dan mengalikannya dengan 100. Anda dapat menggunakan berbagai wawasan data dari model pembelajaran mesin yang dilatih tentang data perilaku pelanggan, atau platform manajemen pengembalian data intelijen.

6.2) Dapatkah saya menghindari pengembalian dengan memprediksi tingkat pengembalian di e-niaga?

Model AI/ML akan memprediksi niat pelanggan sebelum pelanggan melakukan pemesanan. Misalkan probabilitas pengembalian produk tertentu terlalu tinggi. Dalam hal ini, Anda dapat menggunakan strategi yang disebut 'demarketing'. Dalam strategi ini, Anda akan merekomendasikan produk serupa dengan tingkat pengembalian yang lebih rendah kepada pelanggan untuk mengurangi kemungkinan pelanggan mengembalikan produk.