Прогнозна зворотна логістика це застосування штучного інтелекту та великих даних, щоб передбачити повернення продукту ще до того, як клієнт висловить бажання його повернути.
Відрізняється від традиційної зворотної логістики, яка є реактивний (чекає клієнта, щоб відкрити дзвінок, створити етикетку та опублікувати продукт), прогностична модель є проактивний. Система аналізує моделі купівлі, історію клієнтів і поведінку веб-перегляду, щоб визначити високу ймовірність повернення, і, таким чином, автоматично ініціює підготовку до логістики або виконання, прагнучи зменшити витрати, прискорити поповнення запасів або зберегти продаж.
Як система “ божественно повертає?
Прогноз заснований на ідентифікації “тригерів поведінки (сигналів), які статистично призводять до поверненн ролгоритми відстежують такі сценарії, як
- Брекетинг (багаторозмірна покупка): Замовник купує ту ж модель взуття в розмірах 39, 40 і 41.Система знає, з майже 100% напевно, що принаймні дві пари повернуться.
- Невідповідність профілю: Клієнт, який історично купує одяг P-size, раптово купує одяг GG-size (ймовірно, подарунок або помилка, з високим ризиком обміну).
- Затримка доставки: Якщо товар затримувався занадто довго, ймовірність того, що клієнт придбав альтернативу у фізичному магазині та повертає замовлення онлайн, різко зростає.
- Стандарт “Serial Returner”: Ідентифікація клієнтів, які повертають більше 50%, ніж вони купують.
Дії автоматичної системи
Виявляючи один із цих сигналів, Predictive Reverse Logistics може ініціювати різні дії:
- Попередньо затверджена мітка: Надіслати проактивне сповіщення: “Ми купили вам два розмір к тільки ви вирішите, який з них залишитися, використовуйте цей QR-код, щоб повернути інший без чер ”
- Віртуальний розподіл запасів: Система вже позначає, що “a item, що повертається, доступний для майбутнього продажу на сайті, ще до того, як він досягне складу, скорочуючи час зупиненого товару.
- Пропозиція збереження (збереження продажу): Перш ніж клієнт попросить повернення, система пропонує агресивну знижку, щоб він залишився з продуктом (якщо логістична вартість повернення перевищує норму прибутку).
Стратегічні переваги
1. інвентаризація Спін (Час до перепродажу)
У модному ритейлі поверненому шматку можуть знадобитися тижні, щоб повернутися на полиц прогнозом перевізник уже знає, що він пройде вдома у клієнта, а склад вже резервує простір, прискорюючи повернення продукту в цикл продажів, поки він ще є “na fashion”.
2.Досвід клієнтів (CX)
Усуває бюрократичні frictio he клієнт відчуває, що бренд розуміє їх потреби (наприклад, смак в домашніх умовах) і полегшує процес, підвищуючи лояльність.
3.зменшення шахрайства
Допомагає визначити моделі зловживань, такі як Гардеробна (купити, використовувати один раз з прихованим тегом і повернути), дозволяючи магазину блокувати майбутні повернення від конкретних користувачів.
Порівняння: реактивна та прогностична зворотна логістика
| Характеристичний | Традиційна зворотна логістика (реактивна) | Прогностична зворотна логістика (проактивна) |
| Тригер | Клієнт просить обмін/повернення | Алгоритм визначає модель ризику |
| Час дії | Днів після отримання товару | Негайно (іноді перед доставкою) |
| Фокус | Повернення процесу | Оптимізуйте інвентар і досвід |
| Управління запасами | “Сліпа пляма” до прибуття товару | Рання видимість інвентаризації |
| Взаємодія | Бюрократична (“Чому ви хочете повернутися?”) | Рідина (“Ось рішення, якщо вам потрібен”) |
Майбутнє: повернення без повернення
Завершальним етапом Predictive Reverse Logistics є “Returnless Refund” (Повернення без повернення) Виходячи з прогнозу, що вартість повернення товару (вантаж + сортування + перепакування) більша, ніж вартість продукту, AI може запропонувати замовнику: “Запас із продуктом, пожертвуванням або переробкою, і ми все одно повернемо ваші гроші”, Повністю усуваючи вуглецевий слід і логістичні витрати на експлуатацію.
