Prognozējošā reversā loģistika ir mākslīgā intelekta un lielo datu izmantošana, lai paredzētu preces atgriešanu vēl pirms klients izsaka vēlmi to atgriezt.
Atšķirībā no tradicionālās apgrieztās loģistikas, kas ir reaktīva (gaida, kamēr klients atvērs pieteikumu, ģenerēs etiķeti un nosūtīs produktu), paredzošais modelis ir proaktīvs . Sistēma analizē pirkšanas modeļus, klientu vēsturi un pārlūkošanas paradumus, lai noteiktu augstu atgriešanas varbūtību, un, pamatojoties uz to, automātiski uzsāk loģistikas vai pakalpojumu sagatavošanu, lai samazinātu izmaksas, paātrinātu krājumu papildināšanu vai saglabātu pārdošanas apjomu.
Kā sistēma "uzmin" atmaksas summu?
Prognozēšana balstās uz tādu "uzvedības izraisītāju" (signālu) identificēšanu, kas statistiski rada ienesīgumu. Algoritmi uzrauga tādus scenārijus kā:
- Iekavēšana (vairāku izmēru iegāde): Klients iegādājas vienu un to pašu apavu modeli 39., 40. un 41. izmērā. Sistēma ar gandrīz 100% pārliecību zina, ka tiks atgriezti vismaz divi pāri.
- Nekonsekvents profils: klients, kurš iepriekš iegādājies S izmēra apģērbu, pēkšņi iegādājas XL izmēra preci (iespējams, dāvana vai kļūda, ar augstu apmaiņas risku).
- Piegādes kavēšanās: ja prece tiek piegādāta ievērojami aizkavēti, ievērojami palielinās iespēja, ka klients iegādājās alternatīvu fiziskajā veikalā un atgrieza tiešsaistes pasūtījumu.
- "Sērijveida atgriezēja" modelis: to klientu identificēšana, kuri atgriež vairāk nekā 50% no saviem pirkumiem.
Automātiskās sistēmas darbības
Atklājot vienu no šiem signāliem, paredzamā reversā loģistika var izraisīt dažādas darbības:
- Iepriekš apstiprināta etiķete: Nosūtiet proaktīvu paziņojumu: “Mēs pamanījām, ka esat iegādājies divus izmērus. Kad esat izlēmis, kuru paturēt, izmantojiet šo QR kodu, lai atgrieztu otru, negaidot rindā.”
- Virtuālā krājumu sadale: sistēma tīmekļa vietnē atzīmē preci “atgriežamai” kā pieejamu pārdošanai nākotnē, pat pirms tā nonāk noliktavā, tādējādi samazinot preču dīkstāves laiku.
- Saglabāšanas piedāvājums (Save-the-Sale): Pirms klients pieprasa preces atgriešanu, sistēma piedāvā agresīvu atlaidi, lai mudinātu viņu paturēt preci (ja atgriešanas loģistikas izmaksas ir lielākas par peļņas normu).
Stratēģiskie ieguvumi
1. Krājumu apgrozījums (laiks līdz tālākpārdošanai)
Modes mazumtirdzniecības nozarē atgrieztas preces atgriešana plauktā var ilgt vairākas nedēļas. Izmantojot prognozēšanas funkciju, pārvadātājs jau zina, kad prece tiks piegādāta klienta mājās, un noliktava rezervē vietu, paātrinot preces atgriešanos pārdošanas ciklā, kamēr tā vēl ir "modē".
2. Klientu pieredze (CX)
Tas novērš birokrātisku berzi. Klients jūt, ka zīmols saprot viņa vajadzības (piemēram, iespēju pielaikot preces mājās) un atvieglo procesu, palielinot lojalitāti.
3. Krāpšanas samazināšana
Tas palīdz identificēt ļaunprātīgas izmantošanas modeļus, piemēram, garderobes ļaunprātīgu izmantošanu (pirkšana, vienreizēja lietošana ar paslēptu birku un atgriešana), ļaujot veikalam bloķēt turpmāku preču atgriešanu no konkrētiem lietotājiem.
Salīdzinājums: reaktīvā un paredzamā reversā loģistika
| Funkcija | Tradicionālā (reaktīvā) reversā loģistika | Proaktīvā (proaktīvā) reversā loģistika |
| Kaķēns | Klients pieprasa apmaiņu/atgriešanu | Algoritms identificē riska modeli |
| Darbības laiks | Dienas pēc produkta saņemšanas | Tūlītēja (dažreiz pirms piegādes) |
| Fokuss | Apstrādāt atmaksu | Optimizējiet krājumus un pieredzi |
| Krājumu pārvaldība | "Aklā zona", līdz prece pienāk | Agrīna inventāra redzamība |
| Mijiedarbība | Birokrātisks ("Kāpēc jūs vēlaties to atgriezt?") | Fluida (“Lūk, risinājums, ja jums tas ir nepieciešams”) |
Nākotne: Atgriešanās bez atgriešanās
Prognozējošās reversās loģistikas pēdējais posms ir "preču atmaksa bez atgriešanas". Pamatojoties uz prognozi, ka preces atgriešanas izmaksas (piegāde + šķirošana + pārpakošana) ir lielākas nekā preces vērtība, mākslīgais intelekts var ieteikt klientam: "Paturējiet preci, ziedojiet to vai pārstrādājiet, un mēs jebkurā gadījumā atmaksāsim jūsu naudu ", pilnībā novēršot darbības oglekļa pēdas nospiedumu un loģistikas izmaksas.
