E-Ticaret'te Ürün İadelerini Tahmin Etme

1) E-ticarette Ürün İade Tahminine Giriş

Herkes, sadece 'Accio' diyebilecekleri ve bir anda her şeyin ortaya çıkacağı büyücüler olmayı diler. E-ticaret sektörü bu hayali gerçeğe dönüştürmeye çok yaklaştı. İnsanlar sipariş verdiklerinde 'Accio' kullanıyorlar ve birkaç gün sonra teslimat sürecinde dilekleri yerine getiriliyor. Ancak, müşteri üründen memnun olmadığında, güvenli ancak sorunsuz bir iade sağlamak için çok çaba sarf etmeniz gerekebilir. Bunu kolaylaştırmak için optimal bir tedarik zinciri kurabilmeniz için, ürün iadelerini tahmin etmek kesinlikle çok önemli hale gelir.

E-ticaret sektörü, teknoloji ve yeniliğin eşsiz bir karışımıdır. Çoğu e-ticaret şirketi , müşterilerine hizmet vermek için tedarik zincirlerini formüle etmek için üçüncü taraf hizmetleri kullanır. Lojistik tedarik zinciri, e-ticaret gerçekleştirme sürecinin ayrılmaz bir parçasıdır. Ancak lojistik tedarik zinciri karmaşıklığıyla bilinir. Bu nedenle, e-ticaret şirketleri sorunsuz bir teslimat deneyimi sağlamak için yerine getirme süreçlerini optimize etmeli ve teslimat döngülerini sipariş etmelidir.

E-ticarette ürünlerin teslimi, tedarik zincirinizi oluşturduktan sonra doğrusal bir süreç olabilir. E-ticaret iade süreci, daha yüksek istisna olasılığı nedeniyle dinamik olabilir. Bu nedenle, e-ticaret şirketlerinin, e-ticarette tedarik zincirini yönlendirirken iade süreçlerini optimize etmesi gerekiyor. Bir e-ticaret işine sahip olmanın avantajlarından biri, diğer alanlara kıyasla veri toplamak zorunda kalmamanızdır.

Modern çağda AI/ML'deki gelişmelerle birlikte, bu verileri müşteri davranışına ilişkin bir fikir edinmek için kullanabilirsiniz. Ürün iadelerini tahmin etmek için bile kullanabilirsiniz. Bu bilgiler, iade sürecinizi formüle etmek ve gereksinimlerinizi en iyi şekilde karşılayabilecek bir tedarik zinciri tasarlamak için kullanılabilir.

Mevcut sipariş karşılamanızla entegre olan ClickPost gibi iade yönetimi çözümlerini ve kolaylık sağlamak için tedarik zincirinizi tek pencereli bir gösterge panosuna entegre etmenize yardımcı olacak WMS yazılımını kullanabilirsiniz. Müşterilerinize sorunsuz bir iade deneyimi sunarken, platformunuzda elde tutma oranında bir artış ve bilet boyutunun artması bekleniyor.

Bu blogda, e-ticaret iade sürecinizi geliştirmek için gelişen AI/ML teknolojilerini nasıl kullanabileceğinizi tartışacağız.

2) Neden e-ticarette ürün iadelerini tahmin etmeniz gerekiyor?

E-ticaret iade süreci, e-ticaret işletmeleri için zaten zarar eden bir süreçtir. Bu nedenle, işletmelerin süreçte minimum kayıp yaşamaları optimaldir. Bunu başarmak için bu işletmeler, iade tedarik zincirlerini optimize etmeye odaklanır. Bir süreci optimize ederken, işletmenizin ihtiyaçlarına uygun stratejiler tasarlamak için mevcut verileri ve kalıpları analiz etmek çok önemlidir.

E-ticaret sektörünün tüm deneyimi çevrimiçi olduğundan, minimum çabayla farklı temas noktalarından veri toplamak daha kolay hale geliyor. E-ticaret işiniz için ürün iadelerini tahmin etmek için verileri kullanabilirsiniz. Bu, iade sürecinizi müşteri davranışlarına göre tasarlamanıza yardımcı olabilir ve bu da sizin için çok çeşitli operasyonel sorunları çözecektir.

E-ticarette ürün iadelerini tahmin etmezseniz aşağıdaki sorunlarla karşılaşabilirsiniz:

2.1) Sözde satışlar

Bu terim genellikle bir ürün yüksek iade oranına sahip olduğunda kullanılır. Bu, ürünün iyi satış rakamlarına sahip olduğu ancak beklenenden daha yüksek bir getiri oranına sahip olduğu anlamına gelir. Bu, gereksiz envanter sipariş etmenize neden olabileceğinden ciddi bir envanter sorunu yaratabilir.

2.2) Envanter Gecikmesi

E-ticarette ürün iadelerini tahmin etmediğinizde, envanter gecikmesi sorununu daha sık çözmeniz gerekebilir. Envanter gecikmesi, halihazırda ters geçişte olan ürün sayısı nedeniyle envanter rakamlarındaki boşluğu tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Bu ürünler henüz envantere kaydedilmedi, ancak bazıları yeniden stoklanacak ve yeniden satılacak.

2.3) Yanlış Yönetilen Tedarik Zinciri

Yeni bir coğrafyaya girdiğinizde veya platformunuza yeni bir ürün eklediğinizde, sipariş karşılama sürecini yürütmek için uygun operasyonel düzenlemeleri yapmanız gerekir. Envanter ve tedarik zincirini yönetmek için satış projeksiyonlarını kullandığınız gibi, ürün iade oranını da tahmin etmeniz gerekecek. Bunu yapmazsanız, tehlikeli bir tedarik zinciriyle baş başa kalacaksınız. Bu, ortaya çıkabilecek sorunları sıralamak zorunda kalacağınız için maliyetinizi artıracak ve aynı zamanda sipariş karşılama hızınızı da etkileyecektir.

3) E-ticarette ürün iadelerini nasıl tahmin edebilirsiniz?

Veri zekası teknolojisi, sihirli bir büyüden başka bir şey değildir. Tam bir büyü yaptığınızda ve bir şey olduğunda, veri zekası verileri alır ve verileri analiz ederek size içgörüler sağlar. Bu alanda her geçen gün ilerlemeler kaydedildikçe, bu teknolojiler herkes için giderek daha erişilebilir hale geliyor.

Bunun çalışma şekli, müşterilerin sepetteki ürünlerle ilgili niyetlerini tahmin etmek için Hypgraph ilkesini kullanan genel bir çerçeve kullanacaksınız. Bu, müşteri siparişi tamamlamadan önce bile ürünün iade oranını tahmin etmenize yardımcı olur. Grafiğin ilkeleri, alışveriş yapanların tercihleri, kişisel özellikleri, ürün incelemeleri ve platformdaki ürün geçmişi gibi veri kümelerinde bir makine öğrenimi modeli eğitmek için kullanılacaktır.

İade sürecinizi optimize etmek için gerekli operasyonel önlemleri yüklemek için bu bilgileri kullanabilirsiniz. Bir müşterinin ürünü iade etme olasılığı çok yüksekse, satış kaybını önlemek için başka öneriler önerebileceğiniz 'demarketing' adlı bir strateji bile uygulayabilirsiniz. Hatta internet yardımıyla hızlı bir yerel model geliştirebilirsiniz. Alternatif olarak, bu hizmetleri kendi süitlerinde sağlayan ClickPost gibi yapay zeka iade yönetimi yazılımlarını kullanabilirsiniz. Bu amaçla üçüncü taraf yazılımı kullanmanın avantajı, teknik kaynak ayırmanıza gerek kalmamasıdır. E-ticaret platformunuzun getiri oranını tahmin etmek için yazılım tarafından sağlanan veri öngörülerini kullanabilirsiniz.

4) E-ticarette Ürün İadelerini Tahmin Etmenin Faydaları

İstatistikler, çağlar boyunca her gelişmenin merkezinde yer almıştır. Kings bunu savaş sonuçlarını tahmin etmek için kullandı; Mühendisler verimliliği hesaplar, bilim adamları olasılığı hesaplar vb. E-ticaret sektörü, internet sonrası dönemde patlama yaşıyor. Sektörün sağladığı kolaylık, günümüz müşterisini adeta şımarttı. Artık e-ticaret getiri oranı tahminlerinin nedenini ve nasıl olduğunu anladığımıza göre, bu güçlükten geçmenin değerini anlamak çok önemlidir.

Ancak, e-ticaret sektörünün iş modeli basit değildir. Müşteri deneyimini etkilemeden karmaşık tedarik zincirini ve yerine getirme operasyonlarını perde arkasından yönetmelisiniz. İade, bu sürecin ayrılmaz bir parçasıdır ve müşteri deneyimi açısından önemli bir özelliktir. Bu nedenle, bir ürünü piyasaya sürmeden önce satışları tahmin ettiğiniz gibi, operasyonel olarak optimize edilmiş bir e-ticaret iade süreci tasarlayabilmeniz için e-ticarette ürün iade oranlarını tahmin etmeniz gerekir. E-ticarette ürün iadelerini tahmin etmenin faydalarından bazıları şunlardır:

4.1) İyileştirilmiş Tedarik Zinciri

E-ticaret iade işlemlerini optimize etmenin en iyi yollarından biri, e-ticaret iade sürecini birincil tedarik zincirinizin bir parçası yapmaktır. Belirli bir bölge için ürün iade oranlarını tahmin ettiğinizde, iade edilen ürünleri en iyi şekilde işlemek için operasyonel olarak gerekli düzenlemeleri yapabilirsiniz.

4.2) Daha Kolay Envanter Yönetimi

Ürün iade oranlarını önceden tahmin ettiğiniz için artık envanterinizi kolayca yönetebilirsiniz. Bu, gereksiz mal sipariş etmekten kaçınmanıza ve sahte dönüşümlerden haberdar olmanıza olanak tanır. Tahminler, birden çok depoda optimum envanter yönetimi sağlamanıza da yardımcı olabilir.

4.3) Daha iyi SLA koşulları

Bir e-ticaret işletmesi olarak, lojistik ve teslimat sürecini kendiniz ele almamanız daha olasıdır. E-ticaret iadelerinin maliyeti, esas olarak tersine lojistik ve yeniden stoklama maliyetidir. Üçüncü taraf iş ortaklarınızla daha iyi SLA koşullarından yararlanmak için hacimlerinizden ve tahmini e-ticaret getiri oranlarından yararlanabilirsiniz.

5. Sonuç

Bir makinenin belirli bir işlevi yerine getirmesini sağlayan bu kadar çok dişlinin tam bir uyum içinde çalışmasını izlemek çok güzel. E-ticaret tedarik zinciri makineleri, lojistik, teslimat, alışveriş deneyimi, müşteri deneyimi, sipariş toplama, sipariş karşılama ve daha pek çok farklı donanımdan oluşur. Tüm bu dişliler, müşterinin düğmesine tıklandığında mükemmel bir uyum içinde çalışmalıdır. Ancak bu, ancak matematiğin büyüsünü işe yaraması için kullanırsak mümkündür. Mümkün olan her senaryoya hazır olmanız gerekir. E-ticaret kadar karmaşık bir tedarik zincirinde bu kolay değildir.

Bu karmaşıklıkların üstesinden gelmenin ideal yollarından biri, bu beklentileri gerçekleşmeden önce tahmin etmektir. AI/ML'deki gelişmelerle artık e-ticarette müşteri davranışını ve niyetini tahmin edebilirsiniz. E-ticaret iadeleri, her e-ticaret işleminin önemli bir parçasıdır.

Veri zekasını kullanarak e-ticarette ürün iadelerini tahmin etmek, tedarik zincirinizi ve envanter yönetim sistemlerinizi geliştirmenize yardımcı olabilir. Yapay zeka modellerinin yardımıyla, artık sipariş vermeden önce müşterinin sepetteki ürünlerle ilgili niyetini tahmin edebilirsiniz. Bu, optimum envanter seviyelerini korumanıza ve iade sürecini birincil tedarik zincirinizin bir parçası olarak dahil etmenize yardımcı olacaktır.

6) E-ticarette Ürün İadelerini Tahmin Etme Hakkında SSS

6.1) E-ticarette ürün iade oranını nasıl tahmin edebilirim?

E-ticaret iade oranı, iade edilen ürün sayısının satılan ürün sayısına bölünüp 100 ile çarpılmasıyla hesaplanır. Müşteri davranışı verileri veya veri zekası iade yönetim platformları üzerinde eğitilmiş makine öğrenimi modellerinden çeşitli veri içgörülerini kullanabilirsiniz.

6.2) E-ticarette geri dönüş oranını tahmin ederek geri dönüşlerden kaçınabilir miyim?

AI/ML modelleri, müşteri siparişi vermeden önce müşterinin niyetini tahmin edecektir. Belirli bir ürünün iade olasılığının çok yüksek olduğunu varsayalım. Bu durumda, 'demarketing' adı verilen bir strateji kullanabilirsiniz. Bu stratejide, müşterinin ürünü iade etme olasılığını azaltmak için müşterilere daha düşük iade oranlarına sahip benzer ürünleri önerirsiniz.