Returer udgør en betydelig udfordring for e-handel, hvilket øger omkostningerne og forstyrrer driften. I øjeblikket bliver omkring 10% af online køb - cirka 4 milliarder pakker årligt - returneret. Mange detailhandlere håndterer disse returer gennem dyre manuelle metoder, der involverer transport af produkter tilbage til inspektion, hvilket fører til behandlingsomkostninger, der i gennemsnit beløber sig til 20 USD pr. retur på grund af utilstrækkelige data på forhånd og uorganiseret logistik. AI revolutionerer dog returprocessen ved at forbedre effektiviteten på forskellige stadier. Ved at indsamle detaljerede data som billeder og købshistorik på returpunktet kan AI træffe øjeblikkelige beslutninger og mindske afhængigheden af kundeservice. Det strømliner også ruter, hvilket minimerer unødvendig transport og behandling. Når inspektioner er nødvendige, hjælper AI medarbejdere med at identificere og vurdere varer, hvilket fremskynder behandlingen fra måneder til dage og reducerer behandlingsomkostningerne med mindst 20%.

Fremtidens mål er at eliminere unødvendig håndtering, så returnerede varer kan genbruges og sendes direkte til nye kunder. Nye virksomheder dukker op på markedet for at tilbyde omkostningseffektive løsninger til returhåndtering. For eksempel beskriver Kalle Koutajoki, direktør for Renow, hvordan deres system bruger software og lokale lagre til effektivt at forbedre omvendt logistik ved at anvende forskellige AI-algoritmer til hurtig beslutningstagning og inspektioner. AI spiller også en afgørende rolle i at forudsige og forhindre returer ved at bruge SKU-niveau data til at identificere potentielle højriskoprodukter, hvilket forbedrer produktlister og lagerstyring. Detailhandlere skal bevæge sig væk fra traditionelle analyser for at udnytte AI-drevne indsigter til realtids beslutningstagning, især under udfordrende lagerhåndtering efter ferien. Desuden omdanner AI overskydende returer fra en økonomisk byrde til en profitmulighed. Detailhandlere kan præcist vurdere tilstanden af returnerede produkter og markedsefterspørgslen, hvilket muliggør beslutninger om den bedste handlingsplan - hvad enten det er genopfyldning, renovering eller donation - baseret på realtidsdata. AI-drevne billedgenkendelse fremskynder yderligere processen ved at evaluere varer gennem kundeuploads, hvilket øger effektiviteten og reducerer omkostningerne. Markedet for optimering af returer vokser, med nye spillere, der kæmper for langsigtet succes. Joose Toiviainen, medstifter af Daze, fremhæver vigtigheden af en passende forretningsmodel og fokus på effektivitet, der undgår besværlige returprocesser. Overordnet set forvandler AI e-handelsreturer fra et dyrt problem til en mulighed for at øge effektiviteten, generere indtægter og fremme bæredygtighed. Ved at udnytte AI til prediktiv analyse og optimeret logistik kan detailhandlere effektivt sænke returprocenterne, reducere behandlingsomkostningerne og øge gensalgsverdien, hvilket sikrer succes i et stadigt mere konkurrencepræget landskab.