Vrácení zboží představuje významnou výzvu pro e-commerce, zvyšuje náklady a narušuje provoz. V současnosti je asi 10 % online nákupů – přibližně 4 miliardy balíků ročně – vráceno. Mnoho maloobchodníků tyto vrácení spravuje prostřednictvím nákladných ručních metod, které zahrnují dopravu výrobků zpět na inspekci, což vede k průměrným nákladům na zpracování ve výši 20 USD na vrácení kvůli nedostatečným údajům a neorganizované logistice. Avšak umělá inteligence (AI) revolucionalizuje proces vracení zboží tím, že zlepšuje efektivitu v různých fázích. Zachycením podrobných dat, jako jsou obrázky a nákupní historie, v místě vracení, může AI přijímat okamžitá rozhodnutí, čímž snižuje závislost na zákaznickém servisu. Také zjednodušuje trasování, minimalizuje zbytečný tranzit a zpracování. Když jsou potřeba inspekce, AI pomáhá pracovníkům identifikovat a hodnotit položky, což urychluje zpracování z měsíců na dny a snižuje náklady na manipulaci o alespoň 20 %. Cílem do budoucna je eliminovat zbytečné manipulace, což umožní prodávat vrácené zboží přímo novým zákazníkům. Na trhu se objevují nové společnosti, které nabízejí cenově efektivní řešení pro správu vracení.

Například Kalle Koutajoki, CEO společnosti Renow, popisuje, jak jejich systém využívá software a místní sklady k efektivnímu zlepšení reverzní logistiky, přičemž zaměstnává různé algoritmy AI pro rychlé rozhodování a inspekce. AI také hraje klíčovou roli v předvídání a prevenci vracení tím, že využívá data na úrovni SKU k identifikaci potenciálních vysoce rizikových produktů, čímž zlepšuje produktové popisy a správu inventáře. Maloobchodníci musí překročit tradiční analytiku a využít pohledy řízené AI pro rozhodování v reálném čase, zejména během náročné správy inventáře po svátcích. Kromě toho umělá inteligence přetváří nadměrná vracení z finanční zátěže na příležitost k zisku. Maloobchodníci mohou přesně posoudit stav vráceného zboží a poptávku na trhu, což jim umožní rozhodnout o nejlepším postupu – zda zboží znovu naskladnit, repasovat nebo darovat – na základě aktuálních dat. Rozpoznávání obrazů řízené AI dále urychluje proces hodnocení předmětů prostřednictvím nahrání zákazníků, čímž zvyšuje efektivitu a snižuje náklady. Trh pro optimalizaci vracení se rozšiřuje, přičemž nové společnosti soupeří o dlouhodobý úspěch. Joose Toiviainen, spoluzakladatel společnosti Daze, zdůrazňuje důležitost vhodného obchodního modelu a zaměření na efektivitu, které se vyhýbá obtížným procesům vracení. Celkově umělá inteligence transformuje vracení zboží v e-commerce z nákladného problému na příležitost ke zvýšení efektivity, generování příjmů a propagaci udržitelnosti. Využitím AI pro prediktivní analytiku a optimalizovanou logistiku mohou maloobchodníci efektivně snižovat míru vracení, snižovat náklady na zpracování a zvyšovat hodnotu k dalšímu prodeji, čímž zajistí úspěch v stále konkurenčnějším prostředí.