Prediktivna reverzna logistika je primjena umjetne inteligencije i velikih podataka za predviđanje povrata proizvoda čak i prije nego što kupac izrazi želju za njegovim povratom.
Za razliku od tradicionalne reverzne logistike, koja je reaktivna (čeka se da kupac otvori zahtjev, generira etiketu i pošalje proizvod), prediktivni model je proaktivan . Sistem analizira obrasce kupovine, historiju kupaca i ponašanje prilikom pregledavanja kako bi identificirao visoku vjerovatnoću povrata i, na osnovu toga, automatski pokreće logističke ili servisne pripreme, s ciljem smanjenja troškova, ubrzanja obnavljanja zaliha ili očuvanja prodaje.
Kako sistem "pogađa" povrat novca?
Predviđanje se zasniva na identifikovanju "bihevioralnih okidača" (signala) koji statistički rezultiraju prinosima. Algoritmi prate scenarije kao što su:
- Bracketing (Kupovina više veličina): Kupac kupuje isti model cipela u veličinama 39, 40 i 41. Sistem zna, sa gotovo 100% sigurnošću, da će biti vraćena najmanje dva para.
- Nedosljedan profil: Kupac koji je tradicionalno kupovao odjeću veličine S iznenada kupi artikl veličine XL (vjerovatno poklon ili greška, s visokim rizikom zamjene).
- Kašnjenje isporuke: Ako proizvod značajno kasni, šansa da je kupac kupio alternativu u fizičkoj prodavnici i vratio online narudžbu dramatično se povećava.
- Uzorak "Serijskog povratnika": Identifikacija kupaca koji vraćaju više od 50% svojih kupovina.
Automatske sistemske akcije
Nakon detekcije jednog od ovih signala, prediktivna reverzna logistika može pokrenuti različite akcije:
- Prethodno odobrena etiketa: Pošaljite proaktivnu obavijest: „Primijetili smo da ste kupili dvije veličine. Nakon što odlučite koju ćete zadržati, koristite ovaj QR kod da vratite drugu bez čekanja u redu.“
- Virtualna alokacija zaliha: Sistem označava artikl "za povrat" kao dostupan za buduću prodaju na web stranici, čak i prije nego što stigne u skladište, smanjujući vrijeme neaktivnosti robe.
- Ponuda za zadržavanje proizvoda (Sačuvaj-te-prodaju): Prije nego što kupac zatraži povrat, sistem nudi agresivan popust kako bi ga potaknuo da zadrži proizvod (ako su logistički troškovi povrata veći od profitne marže).
Strateške koristi
1. Obrt zaliha (vrijeme do preprodaje)
U modnoj maloprodajnoj industriji, vraćeni artikl može se vratiti na police tek za nekoliko sedmica. S predviđanjem, dostavljač već zna kada će biti dostavljen kupcu, a skladište rezervira prostor, ubrzavajući ponovni ulazak proizvoda u prodajni ciklus dok je još uvijek "u modi".
2. Korisničko iskustvo (CX)
Eliminiše birokratske prepreke. Kupac osjeća da brend razumije njihove potrebe (npr. isprobavanje stvari kod kuće) i olakšava proces, povećavajući lojalnost.
3. Smanjenje prevara
Pomaže u identifikaciji obrazaca zloupotrebe, kao što je Wardrobing (kupovina, jednokratno korištenje sa skrivenom etiketom i vraćanje), što omogućava trgovini da blokira buduće vraćanje od određenih korisnika.
Poređenje: Reaktivna i prediktivna reverzna logistika
| Značajka | Tradicionalna (reaktivna) reverzna logistika | Prediktivna (proaktivna) povratna logistika |
| Mače | Kupac traži zamjenu/povrat robe | Algoritam identificira obrazac rizika |
| Vrijeme akcije | Dani nakon prijema proizvoda | Odmah (ponekad i prije isporuke) |
| Fokus | Obradi povrat novca | Optimizirajte zalihe i iskustvo |
| Upravljanje zalihama | "Slijepa tačka" dok roba ne stigne | Rana vidljivost zaliha |
| Interakcija | Birokratski ("Zašto ga želite vratiti?") | Fluida („Evo rješenja ako vam zatreba“) |
Budućnost: Povratak bez povratka
Posljednja faza prediktivne reverzne logistike je "povrat bez povrata". Na osnovu predviđanja da su troškovi vraćanja artikla (dostava + sortiranje + ponovno pakovanje) veći od vrijednosti proizvoda, vještačka inteligencija može predložiti kupcu: "Zadržite proizvod, donirajte ga ili reciklirajte, a mi ćemo vam u svakom slučaju vratiti novac ", čime se potpuno eliminiše ugljični otisak i logistički troškovi operacije.
