Прогнозирование возврата продукта в электронной коммерции

1) Введение в прогнозирование возврата продукта в электронной торговле

Всем хотелось бы быть волшебниками, где можно было бы просто сказать «Акцио», и все появлялось из ниоткуда. Сектор электронной коммерции приблизился к воплощению этой мечты в реальность. Люди произносят «Accio», когда размещают заказ, и через несколько дней их желания исполняются в процессе доставки. Но когда клиент не удовлетворен продуктом, вам, возможно, придется приложить немало усилий, чтобы обеспечить безопасный, но беспроблемный возврат. Чтобы вы могли создать оптимальную цепочку поставок для облегчения этого, прогнозирование возврата продукта становится абсолютно важным.

Сектор электронной коммерции представляет собой уникальное сочетание технологий и инноваций. Большинство компаний электронной коммерции используют сторонние сервисы для формирования своей цепочки поставок для обслуживания своих клиентов. Логистическая цепочка поставок является неотъемлемой частью процесса выполнения электронной коммерции. Но логистическая цепочка поставок известна своими сложностями. Таким образом, компании электронной коммерции должны оптимизировать свой процесс выполнения и циклы доставки заказов, чтобы обеспечить бесперебойную доставку.

Доставка продуктов в электронной коммерции может быть линейным процессом после того, как вы создали свою цепочку поставок. Процесс возврата электронной торговли может быть динамическим из-за более высокой вероятности исключений. Поэтому компаниям электронной коммерции необходимо оптимизировать процесс возврата, поскольку они управляют цепочкой поставок в электронной коммерции. Одним из преимуществ бизнеса электронной коммерции является то, что вам не нужно собирать данные по сравнению с другими полями.

Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта / машинного обучения в современную эпоху вы можете использовать эти данные, чтобы получить представление о поведении клиентов. Вы даже можете использовать его для прогнозирования возврата продукта. Эти идеи можно использовать для разработки процесса возврата и разработки цепочки поставок, которая сможет оптимально удовлетворить ваши требования.

Вы можете использовать решения для управления возвратами, такие как ClickPost , которые интегрируются с вашим существующим исполнением, и программное обеспечение WMS, которое поможет вам интегрировать вашу цепочку поставок в единое окно для вашего удобства. По мере того, как вы обеспечиваете беспроблемный возврат для своих клиентов, вы, как ожидается, увидите повышение коэффициента удержания и увеличение размера тикета на вашей платформе.

В этом блоге мы обсудим, как вы можете использовать развивающиеся технологии AI/ML для развития процесса возврата товаров в электронной торговле.

2) Зачем нужно прогнозировать возврат продукта в электронной коммерции?

Процесс возврата электронной коммерции уже является убыточным процессом для предприятий электронной коммерции. Поэтому для бизнеса оптимально нести минимальные потери в процессе. Чтобы достичь этого, эти предприятия сосредоточены на оптимизации своих цепочек поставок. При оптимизации процесса крайне важно анализировать доступные данные и шаблоны для разработки стратегий, соответствующих потребностям вашего бизнеса.

Поскольку весь опыт сектора электронной коммерции находится в режиме онлайн, становится проще собирать данные из разных точек соприкосновения с минимальными усилиями. Вы можете использовать эти данные для прогнозирования возврата продукта для вашего бизнеса электронной коммерции. Это может помочь вам разработать процесс возврата с учетом поведения клиентов, что решит для вас широкий спектр операционных проблем.

Вы можете столкнуться со следующими проблемами, если не прогнозируете возврат продукта в электронной торговле:

2.1) Псевдопродажи

Этот термин обычно используется, когда продукт имеет высокий уровень возврата. Это означает, что продукт имеет хорошие показатели продаж, но процент возврата выше ожидаемого. Это может создать серьезную проблему с запасами, поскольку вы можете в конечном итоге заказать ненужные запасы.

2.2) Задержка инвентаризации

Когда вы не прогнозируете возврат продукта в электронной коммерции, вам, возможно, придется чаще решать проблему задержки запасов. Отставание запасов — это термин, используемый для описания разрыва в показателях запасов из-за количества продуктов, находящихся в настоящее время в обратном пути. Эти продукты еще не зарегистрированы в инвентаре, но некоторые из них будут пополнены и перепроданы.

2.3) Плохо управляемая цепочка поставок

Когда вы входите в новую географию или представляете новый продукт на своей платформе, вы должны принять соответствующие оперативные меры для управления процессом выполнения заказа. Точно так же, как вы используете прогнозы продаж для управления запасами и цепочкой поставок, вам придется прогнозировать скорость возврата продукта. Если вы этого не сделаете, у вас останется затуманенная цепочка поставок. Это увеличит ваши расходы, так как вам придется решать проблемы, которые могут возникнуть, и в то же время повлияет на скорость выполнения вашего заказа.

3) Как вы можете предсказать возврат продукта в электронной коммерции?

Технология обработки данных — это не что иное, как волшебное заклинание. Как только вы произносите заклинание и что-то происходит, аналитика данных получает данные и предоставляет вам информацию, анализируя данные. Поскольку каждый день в этой области происходят достижения, эти технологии становятся все более и более доступными для всех.

Это работает следующим образом: вы будете использовать общую структуру, использующую принцип Hypgraph для прогнозирования намерений клиентов в отношении продуктов в корзине. Это поможет вам спрогнозировать процент возврата продукта еще до того, как клиент завершит размещение заказа. Принципы графика будут использоваться для обучения модели машинного обучения на наборах данных, таких как предпочтения покупателей, личные качества, обзоры продуктов и история продуктов на платформе.

Вы можете использовать эту информацию для принятия необходимых оперативных мер по оптимизации процесса возврата. Вы даже можете реализовать стратегию под названием «демаркетинг», когда вероятность того, что покупатель вернет продукт слишком высока, вы можете предложить другие рекомендации, чтобы избежать потери продаж. Вы даже можете быстро разработать локальную модель с помощью Интернета. В качестве альтернативы вы можете использовать программное обеспечение для управления возвратами с искусственным интеллектом, такое как ClickPost, которое предоставляет эти услуги в своих пакетах. Преимущество использования стороннего программного обеспечения для этой цели заключается в том, что вам не придется выделять технические ресурсы. Вы можете просто использовать аналитические данные, предоставленные программным обеспечением, чтобы предсказать уровень возврата для вашей платформы электронной коммерции.

4) Преимущества прогнозирования возврата продукта в электронной торговле

Статистика веками лежала в основе любого развития. Короли использовали его для прогнозирования исхода войны; Инженеры рассчитывают эффективность, ученые рассчитывают вероятность и так далее. Сектор электронной коммерции переживает бум в постинтернетную эпоху. Удобство, обеспечиваемое промышленностью, почти испортило современного потребителя. Теперь, когда мы понимаем, почему и как прогнозировать доходность электронной коммерции, важно понять ценность преодоления этой проблемы.

Но бизнес-модель сектора электронной коммерции непроста. Вы должны управлять сложной цепочкой поставок и операциями выполнения за кулисами, не влияя на качество обслуживания клиентов. Возврат — неотъемлемая часть этого процесса и важная характеристика в отношении качества обслуживания клиентов. Таким образом, точно так же, как вы прогнозируете продажи перед запуском продукта, вы должны прогнозировать процент возврата продукта в электронной торговле, чтобы вы могли разработать оптимизированный для работы процесс возврата электронной торговли. Вот некоторые из преимуществ прогнозирования возврата продукта в электронной коммерции:

4.1) Улучшенная цепочка поставок

Один из лучших способов оптимизировать операции возврата электронной торговли — сделать процесс возврата электронной торговли частью вашей основной цепочки поставок. Когда вы прогнозируете процент возврата продукции для конкретной области, вы можете принять необходимые оперативные меры для оптимального обращения с возвращенной продукцией.

4.2) Более простое управление запасами

Поскольку вы уже спрогнозировали процент возврата товара, теперь вы можете легко управлять своими запасами. Это позволяет избежать заказа ненужных товаров и держать вас в курсе псевдоконверсий. Прогнозы также могут помочь вам в обеспечении оптимального управления запасами на нескольких складах.

4.3) Улучшенные условия SLA

Как бизнес электронной коммерции, более вероятно, что вы не будете заниматься логистикой и процессом доставки самостоятельно. Стоимость возврата электронной коммерции в основном состоит из стоимости обратной логистики и пополнения запасов. Вы можете использовать свои объемы и прогнозируемые показатели возврата электронной торговли, чтобы использовать лучшие условия SLA со своими сторонними партнерами.

5. Вывод

Так прекрасно наблюдать, как столько механизмов работают в полной гармонии, что позволяет машине выполнять определенную функцию. Механизм цепочки поставок электронной коммерции состоит из различных механизмов: логистика, доставка, опыт покупок, взаимодействие с клиентами, сбор заказов, выполнение заказов и многое другое. Все эти механизмы должны работать в полной гармонии по нажатию кнопки клиента. Но это возможно только в том случае, если мы используем заклинание математики, чтобы заставить его работать. Вы должны быть готовы к каждому возможному сценарию. Это непросто в такой сложной цепочке поставок, как электронная коммерция.

Один из идеальных способов справиться с этими сложностями — предсказать эти ожидания до того, как они сбудутся. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и машинного обучения теперь вы можете прогнозировать поведение и намерения клиентов в сфере электронной коммерции. Возвраты электронной торговли являются неотъемлемой частью каждой операции электронной торговли.

Прогнозирование возвратов продуктов в электронной торговле с использованием анализа данных может помочь вам улучшить систему управления цепочками поставок и запасами. С помощью моделей искусственного интеллекта теперь вы можете предсказать намерения покупателя в отношении товаров в корзине еще до того, как он разместит заказ. Это поможет вам поддерживать оптимальный уровень запасов и включить процесс возврата в вашу основную цепочку поставок.

6) Часто задаваемые вопросы о прогнозировании возвратов товаров в электронной торговле

6.1) Как спрогнозировать процент возврата товара в электронной коммерции?

Коэффициент возврата электронной торговли рассчитывается путем деления количества возвращенных продуктов на количество проданных продуктов и умножения его на 100. Вы можете использовать различные аналитические данные из моделей машинного обучения, обученных на данных о поведении клиентов, или платформ управления возвратами данных.

6.2) Могу ли я избежать возвратов, предсказав процент возвратов в электронной торговле?

Модели AI/ML будут предсказывать намерения клиента до того, как он разместит заказ. Предположим, что вероятность возврата определенного продукта слишком высока. В этом случае вы можете использовать стратегию под названием «демаркетинг». В этой стратегии вы рекомендуете клиентам аналогичные продукты с более низким уровнем возврата, чтобы снизить вероятность того, что клиент вернет продукт.