การคาดการณ์การคืนสินค้าในอีคอมเมิร์ซ

1) บทนำสู่การทำนายการคืนสินค้าในอีคอมเมิร์ซ

ทุกคนปรารถนาให้ตนเป็นพ่อมด โดยที่พวกเขาสามารถพูดได้ว่า 'แอคซิโอ' และสิ่งต่างๆ จะปรากฏขึ้นจากที่ไหนก็ไม่รู้ ภาคอีคอมเมิร์ซเข้ามาใกล้เพื่อทำให้ความฝันนี้เป็นจริง ผู้คนใช้คำว่า 'Accio' เมื่อพวกเขาทำการสั่งซื้อ และไม่กี่วันต่อมา ความปรารถนาของพวกเขาก็สำเร็จผ่านกระบวนการจัดส่ง แต่เมื่อลูกค้าไม่พอใจกับผลิตภัณฑ์ คุณอาจต้องใช้ความพยายามอย่างมากเพื่อให้แน่ใจว่าการส่งคืนที่ปลอดภัยและไม่ยุ่งยาก เพื่อให้คุณสร้างห่วงโซ่อุปทานที่เหมาะสมที่สุดเพื่ออำนวยความสะดวกในเรื่องนี้ การคาดการณ์การคืนสินค้าจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง

ภาคอีคอมเมิร์ซเป็นการผสมผสานที่ลงตัวระหว่างเทคโนโลยีและนวัตกรรม บริษัทอีคอมเมิร์ซ ส่วนใหญ่ใช้บริการของบุคคลที่สามเพื่อกำหนดห่วงโซ่อุปทานของตนเพื่อให้บริการแก่ลูกค้า ห่วงโซ่อุปทานด้านลอจิสติกส์เป็นส่วนสำคัญของกระบวนการเติมเต็มอีคอมเมิร์ซ แต่ห่วงโซ่อุปทานด้านลอจิสติกส์เป็นที่รู้จักในเรื่องความซับซ้อน ดังนั้น บริษัทอีคอมเมิร์ซจึงต้องปรับกระบวนการปฏิบัติตามคำสั่งซื้อและรอบการจัดส่งคำสั่งซื้อให้เหมาะสม เพื่อให้มั่นใจว่าจะได้รับประสบการณ์การจัดส่งที่ราบรื่น

การส่งมอบผลิตภัณฑ์ในอีคอมเมิร์ซอาจเป็นกระบวนการเชิงเส้นเมื่อคุณได้สร้างซัพพลายเชนของคุณแล้ว กระบวนการคืนสินค้าอีคอมเมิร์ซอาจเป็นไดนามิกเนื่องจากมีโอกาสเกิดข้อยกเว้นสูง ดังนั้น บริษัทอีคอมเมิร์ซจำเป็นต้องปรับกระบวนการคืนสินค้าให้เหมาะสม เนื่องจากพวกเขาขับเคลื่อนห่วงโซ่อุปทานในอีคอมเมิร์ซ ข้อดีอย่างหนึ่งของการมีธุรกิจอีคอมเมิร์ซคือ คุณไม่จำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลเมื่อเทียบกับสาขาอื่นๆ

ด้วยความก้าวหน้าของ AI/ML ในยุคปัจจุบัน คุณสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า คุณยังสามารถใช้เพื่อคาดการณ์การคืนสินค้าได้อีกด้วย ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถใช้ในการกำหนดกระบวนการส่งคืนและออกแบบห่วงโซ่อุปทานที่สามารถจัดการกับความต้องการของคุณได้อย่างเหมาะสมที่สุด

คุณสามารถใช้โซลูชันการจัดการคืนสินค้า เช่น ClickPost ซึ่งรวมเข้ากับการปฏิบัติตามที่มีอยู่ของคุณ และซอฟต์แวร์ WMS เพื่อช่วยให้คุณรวมซัพพลายเชนของคุณในแดชบอร์ดแบบหน้าต่างเดียวเพื่อความสะดวกของคุณ เมื่อคุณมอบประสบการณ์การคืนสินค้าที่ราบรื่นให้กับลูกค้าของคุณ คุณคาดว่าจะเห็นอัตราการคงอยู่ที่เพิ่มขึ้นและขนาดตั๋วที่เพิ่มขึ้นบนแพลตฟอร์มของคุณ

ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงวิธีที่คุณสามารถใช้เทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นของ AI/ML เพื่อพัฒนากระบวนการคืนสินค้าอีคอมเมิร์ซของคุณ

2) ทำไมคุณต้องคาดการณ์ผลตอบแทนของผลิตภัณฑ์ในอีคอมเมิร์ซ

กระบวนการคืนสินค้าอีคอมเมิร์ซเป็นกระบวนการขาดทุนสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซอยู่แล้ว ดังนั้นจึงเป็นการดีที่สุดสำหรับธุรกิจที่จะต้องสูญเสียน้อยที่สุดในกระบวนการ เพื่อให้บรรลุสิ่งนี้ ธุรกิจเหล่านี้มุ่งเน้นที่การปรับห่วงโซ่อุปทานผลตอบแทนให้เหมาะสมที่สุด เมื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ จำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลและรูปแบบที่มีเพื่อออกแบบกลยุทธ์ที่เหมาะสมกับความต้องการของธุรกิจของคุณ

เนื่องจากประสบการณ์ทั้งหมดของภาคอีคอมเมิร์ซเป็นแบบออนไลน์ การรวบรวมข้อมูลจากจุดติดต่อต่างๆ ทำได้ง่ายกว่าโดยใช้ความพยายามเพียงเล็กน้อย คุณสามารถใช้ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ผลตอบแทนของผลิตภัณฑ์สำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ สิ่งนี้สามารถช่วยคุณออกแบบกระบวนการคืนสินค้าตามพฤติกรรมของลูกค้า ซึ่งจะแก้ปัญหาด้านการปฏิบัติงานที่หลากหลายให้กับคุณ

คุณอาจประสบปัญหาต่อไปนี้หากคุณไม่คาดการณ์การคืนสินค้าในอีคอมเมิร์ซ:

2.1) หลอกขาย

คำนี้มักใช้เมื่อผลิตภัณฑ์มีอัตราผลตอบแทนสูง หมายความว่าสินค้ามียอดขายดี แต่มีอัตราผลตอบแทนสูงกว่าที่คาดการณ์ไว้ ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาสินค้าคงคลังที่รุนแรง เนื่องจากคุณอาจต้องสั่งซื้อสินค้าคงคลังที่ไม่จำเป็น

2.2) ความล่าช้าของสินค้าคงคลัง

เมื่อคุณไม่คาดการณ์ผลตอบแทนของผลิตภัณฑ์ในอีคอมเมิร์ซ คุณอาจต้องจัดการกับปัญหาความล่าช้าของสินค้าคงคลังบ่อยขึ้น ความล่าช้าของสินค้าคงคลังเป็นคำที่ใช้อธิบายช่องว่างในตัวเลขสินค้าคงคลังเนื่องจากจำนวนผลิตภัณฑ์ที่อยู่ในระหว่างการขนส่งย้อนกลับ ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ยังไม่ได้บันทึกในสินค้าคงคลัง แต่บางรายการจะถูกเติมและขายต่อ

2.3) การจัดการซัพพลายเชนที่ผิดพลาด

เมื่อคุณเข้าสู่พื้นที่ใหม่หรือแนะนำผลิตภัณฑ์ใหม่บนแพลตฟอร์มของคุณ คุณต้องจัดเตรียมการดำเนินการที่เหมาะสมเพื่อจัดการกับกระบวนการจัดการคำสั่งซื้อ เช่นเดียวกับที่คุณใช้การคาดการณ์การขายเพื่อจัดการสินค้าคงคลังและซัพพลายเชน คุณจะต้องคาดการณ์อัตราผลตอบแทนของผลิตภัณฑ์ ถ้าคุณไม่ทำเช่นนั้น คุณจะถูกทิ้งไว้กับห่วงโซ่อุปทานที่มืดมน สิ่งนี้จะเพิ่มต้นทุนของคุณ เนื่องจากคุณจะต้องจัดเรียงปัญหาที่อาจเกิดขึ้น และในขณะเดียวกันก็ส่งผลต่อความเร็วในการดำเนินการตามคำสั่งซื้อของคุณ

3) คุณจะคาดการณ์ผลตอบแทนของผลิตภัณฑ์ในอีคอมเมิร์ซได้อย่างไร

เทคโนโลยีข้อมูลอัจฉริยะไม่น้อยไปกว่าเวทมนตร์คาถา เช่นเดียวกับที่คุณร่ายมนตร์และมีบางอย่างเกิดขึ้น ความฉลาดทางข้อมูลจะนำข้อมูลและให้ข้อมูลเชิงลึกแก่คุณโดยการวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากความก้าวหน้าที่เกิดขึ้นในภาคสนามทุกวัน เทคโนโลยีเหล่านี้จึงเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับทุกคน

วิธีการทำงานคือ คุณจะใช้กรอบการทำงานทั่วไปที่ใช้หลักการของ Hypgraph เพื่อทำนายความตั้งใจของลูกค้าเกี่ยวกับสินค้าในรถเข็น ซึ่งจะช่วยให้คุณคาดการณ์อัตราผลตอบแทนของผลิตภัณฑ์ได้ก่อนที่ลูกค้าจะสั่งซื้อเสร็จ หลักการของกราฟจะใช้ในการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวกับชุดข้อมูล เช่น ความชอบของผู้ซื้อ คุณลักษณะส่วนบุคคล บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ และประวัติผลิตภัณฑ์บนแพลตฟอร์ม

คุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อติดตั้งการวัดผลการปฏิบัติงานที่จำเป็นเพื่อปรับกระบวนการคืนสินค้าของคุณให้เหมาะสม คุณยังสามารถใช้กลยุทธ์ที่เรียกว่า 'ดีมาร์เก็ตติ้ง' ซึ่งหากโอกาสที่ลูกค้าจะส่งคืนผลิตภัณฑ์สูงเกินไป คุณสามารถแนะนำคำแนะนำอื่นๆ เพื่อหลีกเลี่ยงการสูญเสียการขายได้ คุณยังสามารถพัฒนาโมเดลในพื้นที่อย่างรวดเร็วได้ด้วยความช่วยเหลือจากอินเทอร์เน็ต หรือคุณสามารถใช้ ซอฟต์แวร์การจัดการผลตอบแทนจากปัญญาประดิษฐ์ เช่น ClickPost ที่ให้บริการเหล่านี้ในชุดของพวกเขา ข้อดีของการใช้ซอฟต์แวร์ของบริษัทอื่นเพื่อจุดประสงค์นี้คือ คุณจะไม่ต้องทุ่มเททรัพยากรทางเทคนิค คุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ซอฟต์แวร์จัดเตรียมไว้เพื่อคาดการณ์อัตราผลตอบแทนสำหรับแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซของคุณ

4) ประโยชน์ของการคาดการณ์การคืนสินค้าในอีคอมเมิร์ซ

สถิติเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาทุกยุคทุกสมัย คิงส์ใช้มันเพื่อพยากรณ์ผลสงคราม วิศวกรคำนวณประสิทธิภาพ นักวิทยาศาสตร์คำนวณความน่าจะเป็น และอื่นๆ ภาคอีคอมเมิร์ซกำลังเฟื่องฟูในยุคหลังอินเทอร์เน็ต ความสะดวกสบายของอุตสาหกรรมทำให้ลูกค้ายุคใหม่ต้องเสียเปรียบ ตอนนี้เราเข้าใจเหตุผลและวิธีการคาดการณ์อัตราผลตอบแทนของอีคอมเมิร์ซแล้ว จำเป็นต้องเข้าใจคุณค่าของความยุ่งยากนี้

แต่รูปแบบธุรกิจของภาคอีคอมเมิร์ซนั้นไม่ตรงไปตรงมา คุณต้องจัดการห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อนและการดำเนินการเติมเต็มเบื้องหลังโดยไม่กระทบต่อประสบการณ์ของลูกค้า การคืนสินค้าเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการนี้และเป็นคุณลักษณะที่สำคัญในด้านประสบการณ์ของลูกค้า ดังนั้น เช่นเดียวกับที่คุณคาดการณ์ยอดขายก่อนเปิดตัวผลิตภัณฑ์ คุณต้องคาดการณ์อัตราผลตอบแทนของผลิตภัณฑ์ในอีคอมเมิร์ซ เพื่อให้คุณสามารถออกแบบกระบวนการคืนสินค้าอีคอมเมิร์ซที่ปรับให้เหมาะสมในการปฏิบัติงาน ประโยชน์บางประการของการคาดคะเนการคืนสินค้าในอีคอมเมิร์ซ:

4.1) ปรับปรุงซัพพลายเชน

วิธีที่ดีที่สุดวิธีหนึ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการส่งคืนอีคอมเมิร์ซคือการทำให้กระบวนการส่งคืนอีคอมเมิร์ซเป็นส่วนหนึ่งของซัพพลายเชนหลักของคุณ เมื่อคุณคาดการณ์อัตราผลตอบแทนของผลิตภัณฑ์สำหรับพื้นที่ใดพื้นที่หนึ่ง คุณสามารถเตรียมการที่จำเป็นในการปฏิบัติงานเพื่อจัดการกับผลิตภัณฑ์ที่ส่งคืนได้อย่างเหมาะสมที่สุด

4.2) การจัดการสินค้าคงคลังที่ง่ายขึ้น

เนื่องจากคุณได้คาดการณ์อัตราผลตอบแทนของผลิตภัณฑ์แล้ว คุณจึงสามารถจัดการสินค้าคงคลังของคุณได้อย่างง่ายดาย วิธีนี้ช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงการสั่งสินค้าที่ไม่จำเป็นและทำให้คุณทราบถึงการปลอมแปลง การคาดคะเนยังช่วยให้คุณมั่นใจในการจัดการสินค้าคงคลังที่เหมาะสมที่สุดในคลังสินค้าหลายแห่ง

4.3) ข้อกำหนด SLA ที่ดีกว่า

ในฐานะธุรกิจอีคอมเมิร์ซ มีแนวโน้มมากขึ้นที่คุณจะไม่จัดการด้านโลจิสติกส์และกระบวนการจัดส่งด้วยตนเอง ต้นทุนของผลตอบแทนอีคอมเมิร์ซส่วนใหญ่เป็นต้นทุนของการขนส่งย้อนกลับและการเติมสต็อค คุณสามารถใช้ประโยชน์จากปริมาณและอัตราผลตอบแทนของอีคอมเมิร์ซที่คาดการณ์ไว้เพื่อใช้ประโยชน์จากเงื่อนไข SLA ที่ดีขึ้นกับพันธมิตรบุคคลที่สามของคุณ

5. สรุป

สวยงามมากที่ได้เห็นเกียร์จำนวนมากทำงานประสานกันอย่างสมบูรณ์ซึ่งทำให้เครื่องจักรสามารถทำหน้าที่เฉพาะได้ เครื่องจักรซัพพลายเชนของอีคอมเมิร์ซประกอบด้วยอุปกรณ์ต่างๆ เช่น โลจิสติกส์ การจัดส่ง ประสบการณ์การช็อปปิ้ง ประสบการณ์ของลูกค้า การเลือกคำสั่งซื้อ การปฏิบัติตามคำสั่งซื้อ และอื่นๆ อีกมากมาย เกียร์ทั้งหมดเหล่านี้ควรทำงานประสานกันอย่างสมบูรณ์แบบเมื่อคลิกปุ่มของลูกค้า แต่สิ่งนี้เป็นไปได้ก็ต่อเมื่อเราใช้คาถาของคณิตศาสตร์เพื่อให้มันทำงาน คุณต้องพร้อมสำหรับทุกสถานการณ์ที่เป็นไปได้ นั่นไม่ใช่เรื่องง่ายในห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อนเท่ากับอีคอมเมิร์ซ

วิธีที่เหมาะสมที่สุดวิธีหนึ่งในการจัดการกับความซับซ้อนเหล่านี้คือการคาดการณ์ความคาดหวังเหล่านี้ก่อนที่จะเกิดขึ้น ด้วยความก้าวหน้าใน AI/ML คุณสามารถคาดการณ์พฤติกรรมและความตั้งใจของลูกค้าในอีคอมเมิร์ซได้แล้ว ผลตอบแทนจากอีคอมเมิร์ซเป็นส่วนสำคัญของการดำเนินการอีคอมเมิร์ซทุกครั้ง

การคาดคะเนการคืนสินค้าในอีคอมเมิร์ซโดยใช้ข้อมูลอัจฉริยะสามารถช่วยคุณปรับปรุงห่วงโซ่อุปทานและระบบการจัดการสินค้าคงคลังได้ ด้วยความช่วยเหลือของโมเดล AI คุณสามารถคาดการณ์ความตั้งใจของลูกค้าเกี่ยวกับสินค้าในรถเข็นได้ ก่อนที่พวกเขาจะสั่งซื้อ ซึ่งจะช่วยให้คุณรักษาระดับสินค้าคงคลังที่เหมาะสมและรวมกระบวนการส่งคืนเป็นส่วนหนึ่งของห่วงโซ่อุปทานหลักของคุณ

6) คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการคาดการณ์การคืนสินค้าในอีคอมเมิร์ซ

6.1) ฉันจะคาดการณ์อัตราผลตอบแทนของผลิตภัณฑ์ในอีคอมเมิร์ซได้อย่างไร

อัตราผลตอบแทนของอีคอมเมิร์ซคำนวณโดยการหารจำนวนผลิตภัณฑ์ที่ส่งคืนด้วยจำนวนผลิตภัณฑ์ที่ขายแล้วคูณด้วย 100 คุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกต่างๆ จากโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ฝึกเกี่ยวกับข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้า หรือข้อมูลอัจฉริยะของข้อมูลส่งคืนแพลตฟอร์มการจัดการ

6.2) ฉันสามารถหลีกเลี่ยงผลตอบแทนโดยคาดการณ์อัตราผลตอบแทนในอีคอมเมิร์ซได้หรือไม่?

โมเดล AI/ML จะทำนายความตั้งใจของลูกค้าก่อนที่ลูกค้าจะสั่งซื้อ สมมติว่าความน่าจะเป็นในการส่งคืนสินค้านั้นสูงเกินไป ในกรณีนั้น คุณสามารถใช้กลยุทธ์ที่เรียกว่า 'ดีมาร์เก็ตติ้ง' ในกลยุทธ์นี้ คุณจะแนะนำผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันซึ่งมีอัตราผลตอบแทนต่ำกว่าให้กับลูกค้า เพื่อลดโอกาสที่ลูกค้าจะส่งคืนผลิตภัณฑ์