Prezicerea returnărilor de produse în comerțul electronic

1) Introducere în predicția privind returnările produselor în comerțul electronic

Toată lumea și-ar dori să fie vrăjitori, unde ar putea spune doar „Accio” și chestii ar apărea de nicăieri. Sectorul comerțului electronic s-a apropiat de a transforma acest vis în realitate. Oamenii pun „Accio” atunci când plasează o comandă, iar câteva zile mai târziu, dorințele lor sunt îndeplinite prin procesul de livrare. Dar, atunci când clientul nu este mulțumit de produs, poate fi necesar să depuneți mult efort pentru a asigura o returnare sigură, dar fără probleme. Pentru a stabili un lanț de aprovizionare optim pentru a facilita acest lucru, anticiparea returnărilor produselor devine absolut crucială.

Sectorul comerțului electronic este un amestec unic de tehnologie și inovație. Majoritatea companiilor de comerț electronic folosesc servicii terțe pentru a-și formula lanțul de aprovizionare pentru a-și servi clienții. Lanțul de aprovizionare logistic este o parte integrantă a procesului de realizare a comerțului electronic. Dar, lanțul logistic de aprovizionare este cunoscut pentru complexitatea sa. Prin urmare, companiile de comerț electronic trebuie să își optimizeze procesul de onorare și ciclurile de livrare a comenzilor pentru a asigura o experiență de livrare fără probleme.

Livrarea produselor în comerțul electronic poate fi un proces liniar odată ce v-ați stabilit lanțul de aprovizionare. Procesul de returnare a comerțului electronic poate fi dinamic din cauza probabilității mai mari de excepții. Prin urmare, companiile de comerț electronic trebuie să-și optimizeze procesul de returnare pe măsură ce conduc lanțul de aprovizionare în comerțul electronic. Unul dintre avantajele de a avea o afacere de comerț electronic este că nu trebuie să colectați date în comparație cu alte domenii.

Odată cu progresele AI/ML în epoca modernă, puteți utiliza aceste date pentru a obține o perspectivă asupra comportamentului clienților. Îl poți folosi chiar și pentru a anticipa returnările produselor. Aceste informații pot fi folosite pentru a formula procesul de returnare și pentru a proiecta un lanț de aprovizionare care poate face față în mod optim cerințelor dumneavoastră.

Puteți utiliza soluții de gestionare a retururilor, cum ar fi ClickPost , care se integrează cu serviciile dvs. de onorare existente și software-ul WMS pentru a vă ajuta să vă integrați lanțul de aprovizionare într-un tablou de bord cu fereastră unică pentru confortul dvs. Pe măsură ce oferiți clienților o experiență de returnare fără probleme, este de așteptat să observați o creștere a ratei de reținere și o mărire a dimensiunii biletelor pe platforma dvs.

În acest blog, vom discuta despre cum puteți utiliza tehnologiile în evoluție ale AI/ML pentru a vă evolua procesul de returnare a comerțului electronic.

2) De ce trebuie să preziceți returnările produselor în comerțul electronic?

Procesul de returnare a comerțului electronic este deja un proces care produce pierderi pentru companiile de comerț electronic. Prin urmare, este optim ca întreprinderile să suporte o pierdere minimă în proces. Pentru a realiza acest lucru, aceste companii se concentrează pe optimizarea lanțurilor de aprovizionare cu returnări. Atunci când optimizați un proces, este crucial să analizați datele și modelele disponibile pentru a proiecta strategii care se potrivesc nevoilor afacerii dvs.

Deoarece întreaga experiență a sectorului comerțului electronic este online, devine mai ușor să colectați date din diferite puncte de contact cu un efort minim. Puteți folosi datele pentru a estima returnările produselor pentru afacerea dvs. de comerț electronic. Acest lucru vă poate ajuta să vă proiectați procesul de returnare în funcție de comportamentul clienților, ceea ce va rezolva o gamă largă de probleme operaționale pentru dvs.

Este posibil să vă confruntați cu următoarele probleme dacă nu anticipați returnările de produse în comerțul electronic:

2.1) Pseudo-vânzări

Acest termen este folosit în general atunci când un produs are o rată de returnare mare. Înseamnă că produsul are cifre bune de vânzări, dar o rată de returnare mai mare decât cea anticipată. Acest lucru poate crea o problemă gravă de inventar, deoarece este posibil să comandați inventar inutil.

2.2) Întârzierea inventarului

Atunci când nu anticipați returnările de produse în comerțul electronic, este posibil să trebuiască să abordați problema decalajului stocului mai des. Întârzierea stocurilor este un termen folosit pentru a descrie decalajul dintre cifrele stocurilor din cauza numărului de produse aflate în tranzit invers. Aceste produse nu au fost încă înregistrate în inventar, dar unele vor fi reaprovizionate și revândute.

2.3) Lanțul de aprovizionare greșit

Când intrați într-o nouă geografie sau introduceți un nou produs pe platforma dvs., trebuie să faceți aranjamente operaționale adecvate pentru a gestiona procesul de onorare a comenzii. Așa cum utilizați proiecțiile vânzărilor pentru a gestiona inventarul și lanțul de aprovizionare, va trebui să preziceți rata de returnare a produselor. Dacă nu faceți acest lucru, veți rămâne cu un lanț de aprovizionare tulburat. Acest lucru vă va crește costul, deoarece va trebui să rezolvați problemele care pot apărea și, în același timp, să vă afectați viteza de onorare a comenzii.

3) Cum puteți anticipa returnările produselor în comerțul electronic?

Tehnologia de inteligență a datelor nu este mai puțin decât o vrajă magică. Așa cum aruncați o vrajă și se întâmplă ceva, inteligența datelor preia date și vă oferă informații prin analizarea datelor. Pe măsură ce se fac progrese în domeniu în fiecare zi, aceste tehnologii devin din ce în ce mai accesibile pentru toată lumea.

Modul în care funcționează este că vei folosi un cadru general care folosește principiul Hypgraph pentru a prezice intențiile clienților cu privire la produsele din coș. Acest lucru vă va ajuta să estimați rata de returnare a produsului chiar înainte ca clientul să finalizeze plasarea unei comenzi. Principiile graficului vor fi folosite pentru a antrena un model de învățare automată pe seturi de date precum preferințele cumpărătorilor, atributele personale, recenziile produselor și istoricul produselor de pe platformă.

Puteți folosi aceste informații pentru a instala măsurile operaționale necesare pentru a vă optimiza procesul de returnare. Puteți chiar implementa o strategie numită „demarketing”, în care dacă probabilitatea ca un client să returneze produsul este prea mare, puteți sugera alte recomandări pentru a evita pierderea vânzării. Puteți chiar să dezvoltați un model local rapid cu ajutorul internetului. Alternativ, puteți utiliza un software de gestionare a returnărilor de inteligență artificială, cum ar fi ClickPost, care oferă aceste servicii în suitele lor. Avantajul utilizării de software terță parte în acest scop este că nu va trebui să dedici resurse tehnice. Puteți utiliza doar informațiile furnizate de software pentru a estima rata de returnare pentru platforma dvs. de comerț electronic.

4) Beneficiile prezicerii returnărilor produselor în comerțul electronic

Statisticile au stat la baza oricărei dezvoltări de secole. Regii l-au folosit pentru a prognoza rezultatele războiului; Inginerii să calculeze eficiența, oamenii de știință să calculeze probabilitatea și așa mai departe. Sectorul comerțului electronic a fost în plină expansiune în era post-internet. Confortul oferit de industrie aproape că a răsfățat clientul modern. Acum că înțelegem de ce și cum predicțiile privind rata de returnare a comerțului electronic, este esențial să înțelegem valoarea trecerii prin această problemă.

Dar, modelul de afaceri al sectorului comerțului electronic nu este simplu. Trebuie să gestionați lanțul de aprovizionare complex și operațiunile de realizare din culise, fără a afecta experiența clienților. Returnarea este o parte integrantă a acestui proces și o caracteristică esențială în ceea ce privește experiența clienților. Prin urmare, așa cum anticipați vânzările înainte de a lansa un produs, trebuie să anticipați ratele de returnare a produselor în comerțul electronic, astfel încât să puteți proiecta un proces de returnare a comerțului electronic optimizat operațional. Iată câteva dintre beneficiile anticipării returnărilor produselor în comerțul electronic:

4.1) Lanțul de aprovizionare îmbunătățit

Una dintre cele mai bune modalități de a optimiza operațiunile de returnare a comerțului electronic este de a face ca procesul de returnare a comerțului electronic să facă parte din lanțul de aprovizionare principal. Când anticipați ratele de returnare a produselor pentru o anumită zonă, puteți face aranjamentele necesare operațional pentru a gestiona produsele returnate în mod optim.

4.2) Gestionarea mai ușoară a stocurilor

Deoarece ați estimat deja ratele de returnare a produselor, acum vă puteți gestiona cu ușurință inventarul. Acest lucru vă permite să evitați comandarea de mărfuri inutile și să vă țină la curent cu pseudo-conversiile. Predicțiile vă pot ajuta, de asemenea, să asigurați gestionarea optimă a stocurilor în mai multe depozite.

4.3) Termeni SLA mai buni

Ca afacere de comerț electronic, este mai probabil să nu vă ocupați singur de logistica și procesul de livrare. Costul returnărilor comerțului electronic este în principal costul logisticii inverse și al reaprovizionării. Vă puteți valorifica volumele și ratele estimate de returnare a comerțului electronic pentru a beneficia de condiții SLA mai bune cu partenerii dvs. terți.

5. Concluzie

Este atât de frumos să vezi atât de multe viteze lucrând într-o armonie completă, care permite unei mașini să îndeplinească o anumită funcție. Mașinile pentru lanțul de aprovizionare pentru comerțul electronic sunt realizate din diferite unelte - logistică, livrare, experiență de cumpărături, experiență client, ridicarea comenzilor, onorarea comenzilor și multe altele. Toate aceste angrenaje ar trebui să funcționeze în perfectă armonie la un clic pe butonul clientului. Dar, acest lucru este posibil doar dacă folosim vraja matematicii pentru a o face să funcționeze. Trebuie să fii pregătit pentru fiecare scenariu posibil. Acest lucru nu este ușor într-un lanț de aprovizionare la fel de complex precum comerțul electronic.

Una dintre modalitățile ideale de a aborda aceste complexități este de a prezice aceste așteptări înainte ca acestea să se întâmple. Odată cu progresele în AI/ML, acum puteți anticipa comportamentul și intenția clienților în comerțul electronic. Returnările comerțului electronic sunt o parte esențială a oricărei operațiuni de comerț electronic.

Predicția retururilor de produse în comerțul electronic cu ajutorul informațiilor despre date vă poate ajuta să vă îmbunătățiți lanțul de aprovizionare și sistemele de gestionare a stocurilor. Cu ajutorul modelelor AI, poți acum prezice intenția clientului cu privire la articolele din coș înainte chiar de a plasa o comandă. Acest lucru vă va ajuta să mențineți nivelurile optime de stoc și să încorporați procesul de returnare ca parte a lanțului dvs. de aprovizionare primar.

6) Întrebări frecvente despre estimarea returnărilor produselor în comerțul electronic

6.1) Cum prezic rata de returnare a produsului în comerțul electronic?

Rata de returnare a comerțului electronic se calculează împărțind numărul de produse returnate la numărul de produse vândute și înmulțindu-l cu 100. Puteți utiliza diverse informații despre date din modele de învățare automată instruite pe datele despre comportamentul clienților sau platforme de gestionare a returnărilor de date intelligence.

6.2) Pot evita retururile prevăzând rata de returnare în comerțul electronic?

Modelele AI/ML vor prezice intenția clientului înainte ca acesta să plaseze comanda. Să presupunem că probabilitatea de returnare a unui anumit produs este prea mare. În acest caz, puteți utiliza o strategie numită „demarketing”. În această strategie, ați recomanda clienților produse similare cu rate mai mici de returnare pentru a reduce probabilitatea ca clientul să returneze produsul.