Przewidywanie zwrotów produktów w handlu elektronicznym

1) Wprowadzenie do przewidywania zwrotów produktów w e-commerce

Każdy chciałby, żeby byli czarodziejami, gdzie mogliby po prostu powiedzieć „Accio”, a rzeczy nie pojawiłyby się znikąd. Sektor e-commerce zbliżył się do urzeczywistnienia tego marzenia. Ludzie rzucają „Accio” podczas składania zamówienia, a kilka dni później ich życzenia są spełniane w procesie dostawy. Ale gdy klient nie jest zadowolony z produktu, być może będziesz musiał włożyć wiele wysiłku, aby zapewnić bezpieczny, ale bezproblemowy zwrot. Aby ułatwić Ci stworzenie optymalnego łańcucha dostaw, przewidywanie zwrotów produktów staje się absolutnie kluczowe.

Sektor e-commerce to wyjątkowe połączenie technologii i innowacji. Większość firm zajmujących się handlem elektronicznym korzysta z usług stron trzecich, aby sformułować swój łańcuch dostaw, aby służyć swoim klientom. Logistyczny łańcuch dostaw jest integralną częścią procesu realizacji e-commerce. Ale logistyczny łańcuch dostaw jest znany ze swojej złożoności. Dlatego firmy e-commerce muszą zoptymalizować proces realizacji i cykle dostarczania zamówień, aby zapewnić bezproblemową dostawę.

Dostarczanie produktów w e-commerce może być procesem liniowym po ustaleniu łańcucha dostaw. Proces zwrotów e-commerce może być dynamiczny ze względu na większe prawdopodobieństwo wystąpienia wyjątków. Dlatego firmy e-commerce muszą zoptymalizować proces zwrotów, ponieważ napędzają łańcuch dostaw w e-commerce. Jedną z zalet prowadzenia działalności e-commerce jest to, że nie musisz zbierać danych w porównaniu z innymi dziedzinami.

Dzięki postępom w AI/ML w czasach nowożytnych możesz wykorzystać te dane, aby uzyskać wgląd w zachowanie klientów. Możesz nawet użyć go do przewidywania zwrotów produktów. Te spostrzeżenia można wykorzystać do sformułowania procesu zwrotów i zaprojektowania łańcucha dostaw, który optymalnie poradzi sobie z Twoimi wymaganiami.

Możesz korzystać z rozwiązań do zarządzania zwrotami, takich jak ClickPost , które integrują się z istniejącą realizacją, oraz oprogramowania WMS, aby pomóc Ci zintegrować łańcuch dostaw w jednym oknie pulpitu nawigacyjnego dla Twojej wygody. Ponieważ zapewniasz swoim klientom płynne zwroty, oczekuje się, że zauważysz wzrost wskaźnika retencji i zwiększenie rozmiaru biletów na swojej platformie.

Na tym blogu omówimy, w jaki sposób możesz wykorzystać ewoluujące technologie AI/ML do rozwoju procesu zwrotów w e-commerce.

2) Dlaczego musisz przewidywać zwroty produktów w e-commerce?

Proces zwrotów e-commerce już teraz przynosi straty firmom e-commerce. Dlatego optymalne jest, aby firmy poniosły w tym procesie minimalną stratę. Aby to osiągnąć, firmy te koncentrują się na optymalizacji łańcuchów dostaw zwrotów. Podczas optymalizacji procesu kluczowe znaczenie ma analiza dostępnych danych i wzorców, aby zaprojektować strategie dopasowane do potrzeb Twojej firmy.

Ponieważ całe doświadczenie sektora e-commerce jest online, zbieranie danych z różnych punktów styku staje się łatwiejsze przy minimalnym wysiłku. Możesz wykorzystać te dane do przewidywania zwrotów produktów dla Twojej firmy e-commerce. Może to pomóc w zaprojektowaniu procesu zwrotów wokół zachowań klientów, co rozwiąże dla Ciebie szeroki wachlarz problemów operacyjnych.

Jeśli nie przewidujesz zwrotów produktów w e-commerce, możesz napotkać następujące problemy:

2.1) Pseudo-sprzedaż

Termin ten jest powszechnie używany, gdy produkt ma wysoką stopę zwrotu. Oznacza to, że produkt ma dobre wyniki sprzedaży, ale wyższy niż oczekiwano zwrot. Może to spowodować poważny problem z zapasami, ponieważ możesz w końcu zamówić niepotrzebne zapasy.

2.2) Opóźnienie inwentaryzacyjne

Jeśli nie przewidujesz zwrotów produktów w e-commerce, być może będziesz musiał częściej zajmować się problemem opóźnienia zapasów. Opóźnienie w inwentarzu to termin używany do opisania luki w wartościach zapasów ze względu na liczbę produktów, które są obecnie w tranzycie zwrotnym. Te produkty nie zostały jeszcze zarejestrowane w ekwipunku, ale niektóre zostaną uzupełnione i odsprzedane.

2.3) Źle zarządzany łańcuch dostaw

Kiedy wchodzisz w nową geografię lub wprowadzasz nowy produkt na swoją platformę, musisz poczynić odpowiednie przygotowania operacyjne, aby obsłużyć proces realizacji zamówienia. Tak jak używasz prognoz sprzedaży do zarządzania zapasami i łańcuchem dostaw, będziesz musiał przewidzieć wskaźnik zwrotu produktu. Jeśli tego nie zrobisz, pozostaniesz z zamglonym łańcuchem dostaw. Zwiększy to Twoje koszty, ponieważ będziesz musiał rozwiązać problemy, które mogą się pojawić, a jednocześnie wpłynie na szybkość realizacji zamówienia.

3) Jak przewidzieć zwroty produktów w e-commerce?

Technologia inteligencji danych to nie mniej niż magiczne zaklęcie. Gdy rzucasz zaklęcie i coś się dzieje, inteligencja danych pobiera dane i dostarcza ci wglądu, analizując dane. Ponieważ każdego dnia w terenie dokonuje się postępów, technologie te stają się coraz bardziej dostępne dla wszystkich.

Sposób, w jaki to działa, polega na użyciu ogólnych ram, które wykorzystują zasadę Hypgraph do przewidywania intencji klientów dotyczących produktów w koszyku. Pomoże Ci to przewidzieć stopę zwrotu produktu jeszcze przed zakończeniem przez klienta składania zamówienia. Zasady wykresu zostaną wykorzystane do trenowania modelu uczenia maszynowego na zestawach danych, takich jak preferencje kupujących, atrybuty osobiste, recenzje produktów i historia produktów na platformie.

Możesz wykorzystać te spostrzeżenia, aby zainstalować niezbędne środki operacyjne w celu optymalizacji procesu zwrotów. Możesz nawet wdrożyć strategię zwaną „demarketingiem”, gdzie jeśli prawdopodobieństwo zwrotu produktu przez klienta jest zbyt wysokie, możesz zaproponować inne zalecenia, aby uniknąć utraty sprzedaży. Możesz nawet opracować szybki model lokalny za pomocą Internetu. Alternatywnie możesz użyć oprogramowania do zarządzania zwrotami sztucznej inteligencji, takiego jak ClickPost, które zapewnia te usługi w swoich pakietach. Zaletą korzystania w tym celu z oprogramowania firm trzecich jest to, że nie trzeba poświęcać zasobów technicznych. Możesz po prostu skorzystać z danych dostarczonych przez oprogramowanie, aby przewidzieć stopę zwrotu dla swojej platformy e-commerce.

4) Korzyści z przewidywania zwrotów produktów w e-commerce

Statystyki były od wieków podstawą każdego rozwoju. Królowie używali go do prognozowania wyników wojny; Inżynierowie do obliczania wydajności, naukowcy do obliczania prawdopodobieństwa i tak dalej. Sektor e-commerce przeżywa rozkwit w erze postinternetowej. Wygoda zapewniana przez branżę niemal zepsuła współczesnego klienta. Teraz, gdy rozumiemy, dlaczego i w jaki sposób prognozy dotyczące stopy zwrotu w e-commerce, ważne jest, aby zrozumieć wartość przechodzenia przez ten problem.

Jednak model biznesowy sektora e-commerce nie jest prosty. Musisz zarządzać złożonym łańcuchem dostaw i operacjami realizacji zamówień za kulisami, bez wpływu na wrażenia klientów. Zwrot jest integralną częścią tego procesu i istotną cechą z punktu widzenia obsługi klienta. Dlatego tak samo, jak prognozujesz sprzedaż przed wprowadzeniem produktu na rynek, musisz przewidzieć wskaźniki zwrotów produktów w e-commerce, aby zaprojektować zoptymalizowany operacyjnie proces zwrotów e-commerce. Oto niektóre korzyści z przewidywania zwrotów produktów w e-commerce:

4.1) Ulepszony łańcuch dostaw

Jednym z najlepszych sposobów optymalizacji operacji zwrotów e-commerce jest włączenie procesu zwrotów e-commerce do głównego łańcucha dostaw. Przewidując wskaźniki zwrotów produktów dla danego obszaru, możesz poczynić niezbędne przygotowania operacyjne, aby optymalnie obsłużyć zwracane produkty.

4.2) Łatwiejsze zarządzanie zapasami

Ponieważ przewidziałeś już wskaźniki zwrotów produktów, możesz teraz łatwo zarządzać swoimi zapasami. Pozwala to uniknąć zamawiania niepotrzebnych towarów i zwracać uwagę na pseudokonwersje. Prognozy mogą również pomóc w zapewnieniu optymalnego zarządzania zapasami w wielu magazynach.

4.3) Lepsze warunki SLA

Jako firma zajmująca się handlem elektronicznym jest bardziej prawdopodobne, że nie będziesz sam zajmował się logistyką i procesem dostawy. Koszt zwrotów e-commerce to głównie koszt logistyki zwrotnej i uzupełniania zapasów. Możesz wykorzystać swoje wolumeny i przewidywane stopy zwrotu e-commerce, aby wykorzystać lepsze warunki umowy SLA z partnerami zewnętrznymi.

5. Wniosek

Wspaniale jest patrzeć, jak wiele kół zębatych pracuje w pełnej harmonii, która umożliwia maszynie wykonanie określonej funkcji. Maszyny łańcucha dostaw e-commerce składają się z różnych narzędzi - logistyki, dostawy, zakupów, doświadczenia klienta, kompletacji zamówień, realizacji zamówień i wielu innych. Wszystkie te koła zębate powinny pracować w idealnej harmonii za jednym kliknięciem przycisku klienta. Ale jest to możliwe tylko wtedy, gdy użyjemy zaklęcia matematyki, aby to zadziałało. Musisz być przygotowany na każdy możliwy scenariusz. Nie jest to łatwe w tak złożonym łańcuchu dostaw jak e-commerce.

Jednym z idealnych sposobów radzenia sobie z tymi zawiłościami jest przewidywanie tych oczekiwań, zanim się pojawią. Dzięki postępom w AI/ML możesz teraz przewidywać zachowania i intencje klientów w e-commerce. Zwroty e-commerce są istotną częścią każdej operacji e-commerce.

Przewidywanie zwrotów produktów w handlu elektronicznym za pomocą analizy danych może pomóc w usprawnieniu łańcucha dostaw i systemów zarządzania zapasami. Za pomocą modeli AI możesz teraz przewidzieć intencje klienta dotyczące produktów w koszyku, zanim jeszcze złoży zamówienie. Pomoże to utrzymać optymalny poziom zapasów i włączyć proces zwrotów do głównego łańcucha dostaw.

6) Często zadawane pytania dotyczące przewidywania zwrotów produktów w e-commerce

6.1) Jak przewidzieć zwrot produktu w e-commerce?

Współczynnik zwrotów e-commerce jest obliczany przez podzielenie liczby zwróconych produktów przez liczbę sprzedanych produktów i pomnożenie jej przez 100. Możesz korzystać z różnych szczegółowych danych z modeli uczenia maszynowego wyszkolonych na danych o zachowaniu klientów lub platformach zarządzania zwrotami analizy danych.

6.2) Czy mogę uniknąć zwrotów, przewidując stopę zwrotu w e-commerce?

Modele AI/ML będą przewidywać intencje klienta przed złożeniem przez niego zamówienia. Załóżmy, że prawdopodobieństwo zwrotu określonego produktu jest zbyt wysokie. W takim przypadku możesz użyć strategii zwanej „demarketingiem”. W tej strategii poleciłbyś klientom podobne produkty o niższych stopach zwrotu, aby zmniejszyć prawdopodobieństwo, że klient zwróci produkt.