Tahmine Dayalı Ters Lojistik müşteri daha iade etme arzusunu ifade etmeden önce bir ürünün iadesini öngörmek için Yapay Zeka ve Büyük Verinin uygulanmasıdır.
Geleneksel tersine lojistikten farklıdır reaktif (müşterinin arama açmasını, etiket oluşturmasını ve ürünü yayınlamasını bekler), tahmin modeli şöyledir proaktif. Sistem, yüksek geri dönüş olasılığını belirlemek için satın alma modellerini, müşteri geçmişini ve tarama davranışlarını analiz eder ve bununla maliyetleri düşürmeyi, stok yenilemeyi hızlandırmayı veya satışı kurtarmayı hedefleyerek lojistik veya sipariş karşılama hazırlıklarını otomatik olarak başlatır.
“Sistem Dönüşü Nasıl İlahi Hale Getirir?
Tahmin, istatistiksel olarak geri dönüşlerle sonuçlanan “tetikleyici” davranışların (sinyallerin) tanımlanmasına dayanmaktadır.Algoritmalar aşağıdaki gibi senaryoları izler:
- Braketleme (Çok Boyutlu Satın Alma): Müşteri 39, 40 ve 41 bedenlerinde aynı ayakkabı modelini satın alıyor. Sistem neredeyse 100% ile en az iki çiftin geri döneceğini kesin olarak biliyor.
- Profil Tutarsızlığı: Tarihsel olarak P-boyutlu kıyafet satın alan bir müşteri aniden GG boyutunda bir giysi satın alır (muhtemelen bir hediye veya hata, yüksek değişim riski ile).
- Teslimatta Gecikme: Bir ürün çok uzun süre geciktiyse, müşterinin fiziksel bir mağazadan bir alternatif satın alma ve siparişi çevrimiçi olarak iade etme şansı önemli ölçüde artar.
- “Seri İade” Standardı: Satın aldıklarından daha fazla 50% dönen müşterilerin tanımlanması.
Otomatik Sistem Eylemleri
Bu sinyallerden birini tespit ederek, Tahmine Dayalı Ters Lojistik farklı eylemleri tetikleyebilir:
- Ön Onaylı Etiket: Proaktif bir bildirim gönderin: “Size iki beden aldık. Hangisinin kalacağına karar verir vermez, diğerini kuyruksuz döndürmek için bu QR Kodunu kullanın.”
- Sanal Stok Tahsisi: Sistem zaten “bir ürünün iade edildiğini”, depoya ulaşmadan önce bile sitede gelecekte satışa sunulabileceğini işaretleyerek, durdurulan malların süresini kısaltıyor.
- Saklama Teklifi (Satışı Kaydet): Müşteri iadeyi istemeden önce sistem, üründe kalması için agresif bir indirim sunar (getirinin lojistik maliyeti kar marjından büyükse).
Stratejik Faydalar
1. Envanter Döndürme (Yeniden Satış Süresi)
Moda perakendeciliğinde, iade edilen bir parçanın rafa dönmesi haftalar alabilir.Tahminle birlikte, taşıyıcı zaten müşterinin evinde geçeceğini biliyor ve depo zaten alanı ayırıyor ve ürünün satış döngüsüne yeniden girişini hızlandırıyor hala “na moda” iken.
2. Müşteri Deneyimi (CX)
Bürokratik sürtüşmeyi ortadan kaldırır.Müşteri, markanın ihtiyaçlarını (örneğin evde tat) anladığını ve süreci kolaylaştırarak sadakati artırdığını hisseder.
3. Dolandırıcılığın Azaltılması
Suistimal kalıplarının belirlenmesine yardımcı olur Dolap (satın al, gizli etiketle bir kez kullan ve geri dön), mağazanın belirli kullanıcılardan gelecek geri dönüşleri engellemesine olanak tanır.
Karşılaştırma: Reaktif ve Tahmine Dayalı Ters Lojistik
| Karakteristik | Geleneksel Ters Lojistik (Reaktif) | Tahmine Dayalı Ters Lojistik (Proaktif) |
| Tetikleyici | Müşteri değişim/iade talep ediyor | Algoritma risk modelini tanımlar |
| Eylem Zamanı | Ürünün teslim alınmasından sonraki günler | Hemen (bazen teslimattan önce) |
| Odaklanmak | Süreç iadesi | Envanteri ve Deneyimi optimize edin |
| Envanter Yönetimi | “Mallar gelene kadar ”kör nokta” | Envanterin erken görünürlüğü |
| Etkileşim | Bürokratik (“Neden dönmek istiyorsun?”) | Sıvı (“İhtiyacınız varsa çözüm burada”) |
Gelecek: Dönüşsüz Dönüş
Tahmine Dayalı Tersine Lojistiğin son aşaması “İadesiz Geri Ödeme” dir (İadesiz Geri Ödeme) Ürünü geri getirme maliyetinin (navlun + sıralama + yeniden paketleme) ürünün değerinden daha büyük olduğu tahminine dayanarak, AI müşteriye şunları önerebilir: “Ürünle stok yapın, bağış yapın veya geri dönüştürün, yine de paranızı iade edeceğiz”, Karbon ayak izini ve operasyonun lojistik maliyetini tamamen ortadan kaldırır.
