전자 상거래에서 제품 반품 예측

1) 전자상거래에서의 반품 예측 소개

모든 사람들은 자신이 마법사가 되기를 원합니다. '아시오'라고 말하면 아무데도 나오지 않을 것입니다. 전자 상거래 부문은 이 꿈을 현실로 만드는 데 더 가까이 왔습니다. 사람들은 주문할 때 '아치오'를 캐스팅하고, 며칠 후 배송 과정을 통해 소원을 들어준다. 그러나 고객이 제품에 만족하지 않을 경우 안전하면서도 번거롭지 않은 반품을 위해 많은 노력을 기울여야 할 수 있습니다. 이를 용이하게 하는 최적의 공급망을 구축하려면 제품 반품 예측이 절대적으로 중요합니다.

전자 상거래 부문은 기술과 혁신이 독특하게 결합되어 있습니다. 대부분의 전자 상거래 회사 는 타사 서비스를 사용하여 고객에게 서비스를 제공하기 위해 공급망을 구성합니다. 물류 공급망은 전자 상거래 이행 프로세스의 필수적인 부분입니다. 그러나 물류 공급망은 복잡성으로 유명합니다. 따라서 전자 상거래 회사는 원활한 배송 경험을 보장하기 위해 주문 처리 프로세스와 주문 배송 주기를 최적화해야 합니다.

전자 상거래에서 제품 배송은 일단 공급망을 구축하면 선형 프로세스가 될 수 있습니다. 전자상거래 반품 프로세스는 예외 가능성이 높기 때문에 동적일 수 있습니다. 따라서 전자 상거래 회사는 전자 상거래의 공급망을 주도하면서 반품 프로세스를 최적화해야 합니다. 전자상거래 사업의 장점 중 하나는 다른 분야에 비해 데이터를 수집할 필요가 없다는 것입니다.

현대에 AI/ML이 발전함에 따라 이 데이터를 사용하여 고객 행동에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 제품 반품을 예측하는 데 사용할 수도 있습니다. 이러한 통찰력을 사용하여 반품 프로세스를 공식화하고 요구 사항을 최적으로 처리할 수 있는 공급망을 설계할 수 있습니다.

기존 주문 처리와 통합되는 ClickPost 및 WMS 소프트웨어와 같은 반품 관리 솔루션을 사용하여 편의를 위해 단일 창 대시보드에 공급망을 통합할 수 있습니다. 고객에게 원활한 반품 경험을 제공하면 플랫폼에서 유지율과 티켓 크기가 증가할 것으로 예상됩니다.

이 블로그에서는 진화하는 AI/ML 기술을 사용하여 전자상거래 반품 프로세스를 발전시키는 방법에 대해 설명합니다.

2) 전자상거래에서 제품 반품을 예측해야 하는 이유는 무엇입니까?

전자 상거래 반품 프로세스는 이미 전자 상거래 비즈니스에 손실을 입히는 프로세스입니다. 따라서 기업이 그 과정에서 최소한의 손실을 입는 것이 최적입니다. 이를 달성하기 위해 이러한 기업은 반품 공급망을 최적화하는 데 중점을 둡니다. 프로세스를 최적화할 때 사용 가능한 데이터와 패턴을 분석하여 비즈니스 요구에 맞는 전략을 설계하는 것이 중요합니다.

전자 상거래 부문의 전체 경험이 온라인이기 때문에 최소한의 노력으로 다양한 접점에서 데이터를 수집하는 것이 더 쉬워집니다. 데이터를 사용하여 전자상거래 비즈니스의 제품 반품을 예측할 수 있습니다. 이는 고객 행동을 중심으로 반품 프로세스를 설계하는 데 도움이 되며, 이를 통해 다양한 운영 문제를 해결할 수 있습니다.

전자 상거래에서 제품 반품을 예측하지 않으면 다음과 같은 문제에 직면할 수 있습니다.

2.1) 유사 판매

이 용어는 일반적으로 제품의 반품률이 높을 때 사용됩니다. 제품의 판매량은 양호하지만 예상 반품률보다 높다는 의미입니다. 불필요한 재고를 주문할 수 있으므로 심각한 재고 문제가 발생할 수 있습니다.

2.2) 재고 지연

전자 상거래에서 제품 반품을 예측하지 않으면 재고 지연 문제를 더 자주 해결해야 할 수 있습니다. 재고 지연은 현재 역 운송 중인 제품 수로 인한 재고 수치의 차이를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 이 제품들은 아직 재고에 기록되지 않았지만 일부는 재입고되어 재판매될 것입니다.

2.3) 잘못 관리된 공급망

새로운 지역에 진입하거나 플랫폼에 새로운 제품을 도입할 때 주문 이행 프로세스를 처리하기 위해 적절한 운영 준비를 해야 합니다. 판매 예측을 사용하여 재고 및 공급망을 관리하는 것처럼 제품 반품률을 예측해야 합니다. 그렇게 하지 않으면 흐릿한 공급망이 남게 됩니다. 이렇게 하면 발생할 수 있는 문제를 분류하는 동시에 주문 이행 속도에 영향을 미치므로 비용이 증가합니다.

3) 전자상거래에서 제품 반품을 어떻게 예측할 수 있습니까?

데이터 인텔리전스 기술은 마법과도 같습니다. 주문을 걸고 어떤 일이 발생하는 것처럼 데이터 인텔리전스는 데이터를 가져와 데이터를 분석하여 통찰력을 제공합니다. 현장에서 매일 발전이 이루어짐에 따라 이러한 기술은 모든 사람이 점점 더 접근할 수 있게 되었습니다.

이것이 작동하는 방식은 Hypgraph의 원리를 사용하여 장바구니에 있는 제품에 대한 고객의 의도를 예측하는 일반적인 프레임워크를 사용하는 것입니다. 이렇게 하면 고객이 주문을 완료하기 전에도 제품의 반품률을 예측하는 데 도움이 됩니다. 그래프의 원리는 플랫폼에서 쇼핑객의 선호도, 개인 속성, 제품 리뷰 및 제품 이력과 같은 데이터 세트에 대한 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.

이러한 통찰력을 사용하여 반품 프로세스를 최적화하는 데 필요한 운영 조치를 설치할 수 있습니다. 고객이 제품을 반품할 가능성이 너무 높으면 판매 손실을 피하기 위해 다른 권장 사항을 제안할 수 있는 '디마케팅'이라는 전략을 구현할 수도 있습니다. 인터넷의 도움으로 빠른 로컬 모델을 개발할 수도 있습니다. 또는 해당 제품군에서 이러한 서비스를 제공하는 ClickPost와 같은 인공 지능 반품 관리 소프트웨어 를 사용할 수 있습니다. 이러한 목적으로 타사 소프트웨어를 사용하면 기술 리소스를 전담할 필요가 없다는 이점이 있습니다. 소프트웨어에서 제공하는 데이터 통찰력을 사용하여 전자상거래 플랫폼의 반품률을 예측할 수 있습니다.

4) 전자상거래에서 제품 반품 예측의 이점

통계는 오랜 세월 동안 모든 발전의 핵심이었습니다. Kings는 그것을 사용하여 전쟁 결과를 예측했습니다. 엔지니어는 효율성을 계산하고 과학자는 확률을 계산하는 식입니다. 전자 상거래 부문은 포스트 인터넷 시대에 호황을 누리고 있습니다. 업계에서 제공하는 편리함은 현대의 고객을 거의 망쳐 놓았습니다. 이제 전자상거래 반품률 예측의 이유와 방법을 이해했으므로 이러한 번거로움을 겪는 것의 가치를 이해하는 것이 중요합니다.

그러나 전자 상거래 부문의 비즈니스 모델은 간단하지 않습니다. 고객 경험에 영향을 주지 않으면서 뒤에서 복잡한 공급망과 이행 작업을 관리해야 합니다. 반품은 이 프로세스의 필수적인 부분이며 고객 경험과 관련하여 필수적인 기능입니다. 따라서 제품을 출시하기 전에 매출을 예측하는 것처럼 전자상거래에서 제품 반품률을 예측해야 운영상 최적화된 전자상거래 반품 프로세스를 설계할 수 있습니다. 다음은 전자상거래에서 제품 반품을 예측할 때 얻을 수 있는 이점입니다.

4.1) 공급망 개선

전자상거래 반품 작업을 최적화하는 가장 좋은 방법 중 하나는 전자상거래 반품 프로세스를 기본 공급망의 일부로 만드는 것입니다. 특정 지역의 제품 반품 비율을 예측하면 반품된 제품을 최적으로 처리할 수 있도록 운영상 필요한 조치를 취할 수 있습니다.

4.2) 간편한 재고 관리

이미 제품 반품률을 예측했으므로 이제 쉽게 재고를 관리할 수 있습니다. 이를 통해 불필요한 상품 주문을 피하고 의사 전환을 계속 알 수 있습니다. 예측은 또한 여러 창고에서 최적의 재고 관리를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

4.3) 더 나은 SLA 조건

전자 상거래 비즈니스로서 물류 및 배송 프로세스를 직접 처리하지 않을 가능성이 큽니다. 전자 상거래 반품 비용은 주로 역 물류 및 재입고 비용입니다. 볼륨과 예상 전자상거래 반품률을 활용하여 타사 파트너와 더 나은 SLA 조건을 활용할 수 있습니다.

5. 결론

기계가 특정 기능을 수행할 수 있도록 수많은 기어가 완벽한 조화를 이루는 모습을 보는 것은 정말 아름답습니다. 전자 상거래 공급망 기계는 물류, 배송, 쇼핑 경험, 고객 경험, 주문 피킹, 주문 이행 등 다양한 기어로 구성됩니다. 이 모든 기어는 고객의 버튼을 클릭할 때 완벽한 조화를 이루어 작동해야 합니다. 그러나 이것은 수학의 마법을 사용하여 작동하게 하는 경우에만 가능합니다. 가능한 모든 시나리오에 대비해야 합니다. 전자 상거래만큼 복잡한 공급망에서는 쉽지 않습니다.

이러한 복잡성을 해결하는 이상적인 방법 중 하나는 이러한 기대가 발생하기 전에 예측하는 것입니다. AI/ML의 발전으로 이제 전자 상거래에서 고객 행동과 의도를 예측할 수 있습니다. 전자상거래 반품은 모든 전자상거래 운영의 필수적인 부분입니다.

데이터 인텔리전스를 사용하여 전자 상거래에서 제품 반품을 예측하면 공급망 및 재고 관리 시스템을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 모델의 도움으로 이제 고객이 주문하기 전에 장바구니에 있는 품목에 대한 고객의 의도를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 최적의 재고 수준을 유지하고 반품 프로세스를 기본 공급망의 일부로 통합할 수 있습니다.

6) 전자상거래에서 제품 반품 예측에 대한 FAQ

6.1) 전자 상거래에서 제품 반품률을 어떻게 예측합니까?

전자상거래 반품률은 반품된 제품 수를 판매된 제품 수로 나눈 후 100을 곱하여 계산합니다. 고객 행동 데이터 또는 데이터 인텔리전스 반품 관리 플랫폼에 대해 훈련된 머신 러닝 모델의 다양한 데이터 통찰력을 사용할 수 있습니다.

6.2) 전자상거래에서 반품률을 예측하여 반품을 피할 수 있습니까?

AI/ML 모델은 고객이 주문하기 전에 고객의 의도를 예측합니다. 특정 제품의 반품 확률이 너무 높다고 가정합니다. 이 경우 '디마케팅'이라는 전략을 사용할 수 있습니다. 이 전략에서는 고객이 제품을 반품할 가능성을 줄이기 위해 반품률이 낮은 유사한 제품을 고객에게 추천합니다.