AI mengubah pengembalian e-commerce, memotong biaya meningkatkan efisiensi
AI, Pembelajaran Mesin, Robot Hand AI Bantuan Kecerdasan Buatan Manusia Menyentuh pada Big Data … (+)
Pengembalian menimbulkan tantangan yang signifikan bagi e-commerce, menaikkan biaya dan operasi tegang. Saat ini, sekitar 10% dari semuanya online pembelian dikembalikan—Botal 4 miliar paket per tahun. Sebagian besar pengecer mengandalkan proses manual yang mahal untuk menangani pengembalian, memindahkan produk kembali ke gudang untuk diperiksa, rekondisi, dan dijual kembali. Ketidakefisienan ini bertambah, dengan biaya penanganan rata -rata $ 20 per pengembalian karena data dimuka yang terbatas dan logistik terfragmentasi. AI mengubah lanskap ini dengan meningkatkan efisiensi pada berbagai tahap proses pengembalian.
Dengan mengumpulkan data terperinci – seperti gambar, video, dan riwayat pembelian – pada saat pengembalian, AI dapat membuat keputusan instan, mengurangi ketergantungan pada agen layanan pelanggan. Ini juga mengoptimalkan routing pengembalian, mengurangi langkah transportasi dan pemrosesan yang tidak perlu. Dalam kasus di mana inspeksi fisik tetap diperlukan, AI membantu operator gudang dalam menyortir dan menilai item, secara dramatis mengurangi waktu pemrosesan. Akibatnya, perputaran inventaris meningkat dari bulan ke hari, dan penanganan biaya menurun sebesar 20% atau lebih. Ke depan, tujuannya adalah untuk menghilangkan penanganan yang tidak perlu sama sekali – memungkinkan produk yang dikembalikan untuk dijual kembali dan dikirim langsung ke pelanggan berikutnya, melewati proses gudang yang mahal. Dengan otomatisasi yang digerakkan AI, e-commerce kembali menjadi lebih cepat, lebih hemat biaya, dan lebih berkelanjutan.
Banyak pemain baru telah memasuki ruang, mengakui perlunya solusi yang hemat biaya dalam manajemen pengembalian.
“Kami telah menciptakan kombinasi perangkat lunak dan mitra gudang lokal, yang memberi pengecer solusi turnkey untuk menangani logistik terbalik dengan cara yang lebih efisien. Kami menggunakan algoritma AI yang berbeda dalam semua skenario di atas: pengambilan keputusan otomatis, perutean, dan agen AI yang membantu inspektur fisik. Ini, ditambah dengan saluran penjualan untuk produk yang tidak dapat dijual sebagai yang baru, menghasilkan model yang lebih baik dan lebih hemat biaya untuk logistik terbalik. Model yang tidak menggunakan perantara dan di mana produk diperiksa pada titik pengembalian – atau setidaknya sangat dekat dengannya. Memecahkan teka -teki rekomendasi membutuhkan lebih dari satu solusi tunggal. Seluruh proses perlu dirubah, itulah yang telah kami lakukan, ”kata Kalle Koutajoki, CEO dan salah satu pendiri Pembaruanplatform rekomende yang dioptimalkan AI untuk pengembalian, trade-in, dan dijual kembali.
Menggunakan AI untuk mengurangi pengembalian: prediksi atas pencegahan
Salah satu alasan utama ketidakpuasan pelanggan – dan pada akhirnya mengapa pelanggan mengembalikan item – adalah ketidakcocokan antara harapan dan kenyataan. Ketika suatu produk tidak sesuai dengan deskripsinya, apakah karena foto yang tidak akurat, spesifikasi yang menyesatkan, atau detail yang tidak lengkap, pelanggan lebih cenderung merasa kecewa dan mengirim barang kembali. Memastikan deskripsi produk yang jelas, tepat, dan jujur sangat penting dalam meminimalkan pengembalian dan meningkatkan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.
“Di Yummy, kami menggunakan AI untuk belajar dari data pelanggan kami dan menggabungkannya dengan pembuatan gambar resep kami – menghasilkan LTV yang luar biasa dan kepuasan pelanggan dengan produk kami. Mesin AI yang sama memungkinkan kami untuk dengan cepat mendominasi pasar kecil yang tidak menarik bagi pemain yang lebih besar sambil mengeluarkan pesaing lokal, ”kata Karl Paadam, pendiri Gain dan Co-Founder Of Yummy.
Peran AI dalam Manajemen Pengembalian melampaui pengoptimalan logistik – itu juga membantu memprediksi dan mencegah pengembalian sebelum terjadi. Dengan memanfaatkan data tingkat SKU, pengecer dapat secara proaktif mengidentifikasi produk berisiko tinggi, mengoptimalkan daftar produk, dan memperbaiki keputusan inventaris untuk mengurangi pengembalian. Transisi dari pemrosesan pengembalian reaktif ke pencegahan pengembalian prediktif ini adalah kunci untuk meningkatkan efisiensi dan pengalaman pelanggan.
“Formula yang menang terletak pada menggabungkan operasi yang fleksibel dengan optimasi yang digerakkan oleh AI-memberikan pengecer pintar kelincahan untuk tetap di depan. Selain itu, tidak ada waktu lagi untuk menganalisis wawasan secara manual dan menyesuaikan rantai pasokan yang sesuai. Pengecer harus bergerak melampaui analitik BI tradisional dan memanfaatkan wawasan proaktif yang digerakkan oleh AI yang diterjemahkan secara real time menjadi keputusan inventaris dan merchandising, memastikan optimasi rantai pasokan yang berkelanjutan. Membangun posisi inventaris untuk promosi atau musim liburan adalah proses yang diisi dengan ketidakefisienan, ”kata Dr. Yishai Ashlag, salah satu pendiri dan CEO OneBeattoolkit untuk eksekusi inventaris yang dioptimalkan pada skala.
Menurut Ashlag, AI akan sangat penting dalam merampingkan operasi pasca-liburan dengan mengurangi persediaan berlebih. “Ini sangat penting dalam industri seperti kosmetik, toko minuman keras, toko DIY, dan elektronik konsumen, di mana sebagian besar penjualan berasal dari promosi dan permintaan yang didorong oleh liburan. Dengan memanfaatkan AI, pengecer dapat menyelaraskan inventaris dengan permintaan puncak, mengurangi overstock dan meningkatkan efisiensi keseluruhan. ”
Bagaimana AI mengubah pengembalian ritel dari masalah yang mahal menjadi peluang pendapatan
Salah satu biaya tersembunyi terbesar ritel bukan hanya memproses pengembalian – itulah yang terjadi pada mereka sesudahnya. Banyak produk yang kembali tidak bisa begitu saja kembali ke rak. Beberapa musiman, yang lain memiliki kemasan yang hilang, dan beberapa digunakan atau rusak ringan, memaksa pengecer untuk melikuidasi atau membuangnya – keduanya menyebabkan kerugian pendapatan besar.
AI mengubah cara pengecer menangani kelebihan pengembalian, menggeser mereka dari beban keuangan ke peluang yang menghasilkan pendapatan. Daripada menerapkan pendekatan satu ukuran untuk semua, AI memungkinkan pengecer untuk menilai kondisi produk, menganalisis pola pengembalian, melacak umpan balik pelanggan, dan mengukur permintaan pasar secara real time. Ini memungkinkan mereka untuk menentukan langkah selanjutnya yang paling menguntungkan – apakah itu mengisi ulang barang -barang jual kembali secara dinamis, merutekan ke fasilitas perbaikan, menyumbang manfaat pajak, bahan daur ulang, atau bahkan memanfaatkan AI dan NLP generatif untuk mengekstraksi wawasan yang meningkatkan deskripsi produk atau desain di masa depan .
“Pengenalan gambar bertenaga AI adalah game-changer lain. Alih-alih memerlukan inspeksi manual, AI dapat menganalisis gambar atau video yang diunggah pelanggan untuk menilai kondisi produk secara real time, secara instan menentukan apakah item tersebut harus diisi ulang, diperbaharui, atau dilikuidasi. Ini mempercepat pemrosesan, mengurangi ketidakefisienan gudang, dan menghilangkan biaya pengiriman yang tidak perlu. Aplikasi utama lainnya adalah harga dinamis. Secara tradisional, pengecer menerapkan diskon datar untuk barang yang dikembalikan, seringkali menyebabkan kerugian yang tidak perlu. AI dapat menyesuaikan harga jual kembali secara dinamis berdasarkan permintaan real-time, tingkat inventaris, dan musiman, membantu pengecer memulihkan nilai setinggi mungkin untuk setiap produk yang dikembalikan. Dengan mengoptimalkan strategi jual kembali, mengurangi limbah, dan meningkatkan alokasi inventaris, AI mengubah pengembalian dari beban keuangan menjadi peluang pendapatan, ”kata Aviad Raz, CEO dan salah satu pendiri dari Returngoportal manajemen pengembalian swalayan.
Bersaing dengan raksasa AI dalam balapan e-commerce returns
Seiring pertumbuhan Pasar Optimasi Pengembalian, banyak pemain baru memasuki ruang. Namun, defensibilitas jangka panjang tetap menjadi pertanyaan penting: Apakah posisi pasar perusahaan tetap kuat 10 atau 20 tahun di masa depan?
Joose Toiviainen, co-founder dan CEO Linglungstartup berbasis Helsinki yang berfokus pada mengoptimalkan pengembalian online, percaya bahwa kesuksesan dimulai dengan model bisnis yang tepat.
“Kami tidak bekerja dengan pengecer yang takut dengan tarif pengembalian tinggi dan mencoba membuat akhir hidup pelanggan sulit dengan aliran pengembalian yang mahal dan rumit. Generasi baru merek telah memasukkan pengembalian ke dalam model bisnis mereka dan memahami kekuatan peracikan pelanggan kepuasan dan retensi. “
Toiviainen menekankan bahwa diferensiasi berkelanjutan berasal dari fokus strategis. Perusahaannya memprioritaskan efisiensi dengan mengoptimalkan jendela pengembalian dan kepadatan logistik, daripada mencoba mereplikasi model yang terintegrasi secara vertikal Amazon.
“Misalnya, kami tidak melakukan sesuai permintaan. Kami fokus pada jendela hari berikutnya, yang mencapai keseimbangan kecepatan dan efisiensi yang tepat untuk sebagian besar pengecer. Hal yang sama berlaku untuk fokus geografis – kita membutuhkan kepadatan tertentu agar rute bekerja, jadi kami secara agresif mengecualikan kode pos pedesaan. Kami tahu segmen pelanggan kami dan kebutuhan mereka dengan baik. Sementara saya mengagumi Amazon, model mereka tidak diterjemahkan langsung ke merek D2C. Dalam logistik pasca-pembelian-artinya semua yang terjadi setelah checkout-masih belum ada pemain dominan. Merek saat ini mengandalkan operator lama dengan NPS rendah, yang meninggalkan peluang untuk solusi yang lebih baik. ”
AI membentuk kembali pengembalian e-commerce, mengubah tantangan yang mahal menjadi peluang untuk efisiensi, pembuatan pendapatan, dan keberlanjutan. Dengan memanfaatkan AI untuk analitik prediktif, pengambilan keputusan otomatis, dan logistik yang dioptimalkan, pengecer dapat mengurangi tingkat pengembalian, memotong biaya pemrosesan, dan memaksimalkan nilai jual kembali. Seiring meningkatnya persaingan di ruang ini, kesuksesan akan tergantung pada inovasi, kelincahan, dan kemampuan untuk mengintegrasikan solusi yang digerakkan AI dengan mulus ke dalam ekosistem pengembalian.
RisalahPos.com Network
Related posts
# PARTNERSHIP
