預測電子商務中的產品退貨

已發表: 2022-10-20

1）電子商務中的產品退貨預測介紹

每個人都希望自己是巫師，只要說“Accio”，東西就會突然出現。電子商務部門已經更接近於實現這一夢想。人們在下訂單時投下“Accio”，幾天后，他們的願望通過交付過程實現。但是，當客戶對產品不滿意時，您可能需要付出很多努力才能確保安全無憂地退貨。為了讓您建立一個最佳的供應鏈來促進這一點，預測產品退貨變得至關重要。

電子商務部門是技術與創新的獨特結合。大多數電子商務公司使用第三方服務來製定他們的供應鏈來服務他們的客戶。物流供應鍊是電子商務履行過程中不可或缺的一部分。但是，物流供應鏈以其複雜性而聞名。因此，電子商務公司必須優化其履行流程和訂單交付週期，以確保無縫交付體驗。

建立供應鏈後，電子商務中的產品交付可以是一個線性過程。由於異常概率較高，電子商務退貨流程可能是動態的。因此，電子商務公司在推動電子商務供應鏈的過程中，需要優化其退貨流程。擁有電子商務業務的優勢之一是與其他領域相比，您不必收集數據。

隨著現代 AI/ML 的進步，您可以使用這些數據來深入了解客戶行為。您甚至可以使用它來預測產品退貨。這些見解可用於製定您的退貨流程並設計可以最佳處理您的要求的供應鏈。

您可以使用ClickPost等退貨管理解決方案，它與您現有的履行集成，以及 WMS 軟件來幫助您將供應鏈集成到單窗口儀表板中，以方便您使用。當您為客戶提供無縫的退貨體驗時，您的平台上的保留率和門票規模預計會提高。

在本博客中，我們將討論如何使用不斷發展的 AI/ML 技術來發展您的電子商務退貨流程。

2）為什麼您需要預測電子商務中的產品退貨？

電子商務退貨流程對於電子商務企業來說已經是一個虧損的過程。因此，企業在此過程中損失最小是最佳選擇。為了實現這一目標，這些企業專注於優化其退貨供應鏈。在優化流程時，分析可用數據和模式以設計適合您業務需求的策略至關重要。

由於電子商務行業的整個體驗都是在線的，因此可以更輕鬆地從不同的接觸點收集數據，而且工作量很小。您可以使用這些數據來預測您的電子商務業務的產品退貨。這可以幫助您圍繞客戶行為設計退貨流程，從而為您解決各種運營問題。

如果您不預測電子商務中的產品退貨，您可能會面臨以下問題：

2.1) 虛假銷售

當產品具有高退貨率時，通常使用該術語。這意味著該產品具有良好的銷售數字，但高於預期的退貨率。這可能會造成嚴重的庫存問題，因為您最終可能會訂購不必要的庫存。

2.2) 庫存滯後

當您無法預測電子商務中的產品退貨時，您可能需要更頻繁地解決庫存滯後問題。庫存滯後是一個術語，用於描述由於當前反向運輸的產品數量而導致的庫存數據差距。這些產品尚未登錄到庫存中，但有些將重新進貨並轉售。

2.3) 管理不善的供應鏈

當您進入新的地域或在您的平台上推出新產品時，您必須做出適當的操作安排來處理訂單履行流程。就像您使用銷售預測來管理庫存和供應鏈一樣，您必須預測產品退貨率。如果你不這樣做，你將留下一個模糊的供應鏈。這將增加您的成本，因為您必須對可能出現的問題進行分類，同時影響您的訂單履行速度。

3) 您如何預測電子商務中的產品退貨？

數據智能技術不亞於魔法。就像您施了咒語並發生了一些事情一樣，數據智能會獲取數據並通過分析數據為您提供洞察力。隨著該領域每天都在進步，這些技術變得越來越容易為每個人所接受。

這樣做的方式是您將使用一個通用框架，該框架使用 Hypgraph 的原理來預測客戶對購物車中產品的意圖。這將幫助您在客戶完成下單之前預測產品的退貨率。該圖的原理將用於在平台上的購物者偏好、個人屬性、產品評論和產品歷史等數據集上訓練機器學習模型。

您可以使用這些見解來安裝必要的運營措施，以優化您的退貨流程。您甚至可以實施一種稱為“去營銷”的策略，如果客戶退回產品的可能性太高，您可以提出其他建議以避免銷售損失。您甚至可以在互聯網的幫助下開發一個快速的本地模型。或者，您可以使用 ClickPost 等人工智能退貨管理軟件，該軟件在其套件中提供這些服務。為此目的使用第三方軟件的好處是您不必投入技術資源。您可以使用該軟件提供的數據洞察來預測您的電子商務平台的退貨率。

4) 在電子商務中預測產品退貨的好處

多年來，統計數據一直是每項發展的核心。國王用它來預測戰爭結果；工程師計算效率，科學家計算概率，等等。在後互聯網時代，電子商務領域一直在蓬勃發展。該行業提供的便利幾乎已經寵壞了現代客戶。既然我們了解了電子商務退貨率預測的原因和方式，那麼就必須了解經歷這些麻煩的價值。

但是，電子商務部門的商業模式並不簡單。您必須在不影響客戶體驗的情況下在幕後管理複雜的供應鍊和履行操作。退貨是此過程中不可或缺的一部分，也是客戶體驗的基本特徵。因此，就像您在發布產品之前預測銷售一樣，您必須預測電子商務中的產品退貨率，以便您可以設計一個運營優化的電子商務退貨流程。以下是在電子商務中預測產品退貨的一些好處：

4.1) 改善供應鏈

優化電子商務退貨操作的最佳方法之一是使電子商務退貨流程成為您主要供應鏈的一部分。當您預測特定區域的產品退貨率時，您可以在運營上做出必要的安排，以最佳方式處理退貨產品。

4.2) 更輕鬆的庫存管理

由於您已經預測了產品退貨率，您現在可以輕鬆管理您的庫存。這使您可以避免訂購不必要的商品並讓您了解偽轉換。預測還可以幫助您確保跨多個倉庫的最佳庫存管理。

4.3) 更好的 SLA 條款

作為電子商務企業，您更有可能不會自己處理物流和交付過程。電商退貨的成本主要是逆向物流和補貨的成本。您可以利用您的交易量和預計的電子商務退貨率與您的第三方合作夥伴利用更好的 SLA 條款。

5) 結論

看到如此多的齒輪完全和諧地工作，讓機器執行特定的功能，真是太美了。電子商務供應鏈機械由各種齒輪組成——物流、交付、購物體驗、客戶體驗、訂單揀選、訂單履行等等。只需點擊客戶的按鈕，所有這些齒輪都應該完美協調地工作。但是，這只有在我們使用數學的咒語使其發揮作用時才有可能。您需要為每一種可能的情況做好準備。在像電子商務這樣複雜的供應鏈中，這並不容易。

解決這些複雜性的理想方法之一是在這些期望發生之前預測它們。隨著 AI/ML 的進步，您現在可以預測電子商務中的客戶行為和意圖。電子商務退貨是每個電子商務運營的重要組成部分。

使用數據智能預測電子商務中的產品退貨可以幫助您改進供應鍊和庫存管理系統。在人工智能模型的幫助下，您現在可以在客戶下訂單之前預測他們對購物車中商品的意圖。這將幫助您保持最佳庫存水平，並將退貨流程作為主要供應鏈的一部分。

6) 關於在電子商務中預測產品退貨的常見問題解答

6.1) 我如何預測電子商務中的產品退貨率？

電子商務退貨率的計算方法是將退貨的產品數量除以售出的產品數量再乘以 100。您可以使用基於客戶行為數據訓練的機器學習模型或數據智能退貨管理平台的各種數據洞察。

6.2) 我可以通過預測電子商務的退貨率來避免退貨嗎？

AI/ML 模型將在客戶下訂單之前預測客戶的意圖。假設特定產品的退貨概率太高。在這種情況下，您可以使用一種稱為“去營銷”的策略。在此策略中，您會向客戶推薦退貨率較低的類似產品，以降低客戶退貨的可能性。