Οι επιστροφές αποτελούν μια σημαντική πρόκληση για το ηλεκτρονικό εμπόριο, αυξάνοντας τα κόστη και διαταράσσοντας τις λειτουργίες. Αυτή τη στιγμή, περίπου το 10% των διαδικτυακών αγορών—περίπου 4 δισεκατομμύρια δέματα ετησίως—επιστρέφονται. Πολλοί λιανεμπόροι διαχειρίζονται αυτές τις επιστροφές μέσω δαπανηρών χειροκίνητων μεθόδων που περιλαμβάνουν τη μεταφορά προϊόντων πίσω για επιθεώρηση, οδηγώντας σε μέσοι όρους κόστους χειρισμού ύψους 20 δολαρίων ανά επιστροφή λόγω ανεπαρκών προγενέστερων δεδομένων και αποδιοργανωμένης λογιστικής. Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη επαναστατεί στη διαδικασία επιστροφών βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα σε διάφορα στάδια. Ανακτώντας λεπτομερή δεδομένα όπως εικόνες και ιστορικό αγορών στο σημείο επιστροφής, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παίρνει άμεσες αποφάσεις, μειώνοντας την εξάρτηση από την εξυπηρέτηση πελατών. Επίσης, απλοποιεί τη δρομολόγηση, ελαχιστοποιώντας την περιττή μεταφορά και επεξεργασία. Όταν είναι απαραίτητες οι επιθεωρήσεις, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τους εργαζόμενους να προσδιορίσουν και να αξιολογήσουν τα προϊόντα, επιταχύνοντας τη διαδικασία από μήνες σε ημέρες και μειώνοντας τα κόστη χειρισμού τουλάχιστον 20%. Ο μελλοντικός στόχος είναι η εξάλειψη της περιττής χειρισμού, επιτρέποντας στα επιστραφέντα αγαθά να επαναπωλούνται και να αποστέλλονται απευθείας σε νέους πελάτες. Νέες εταιρείες αναδύονται στην αγορά προσφέροντας οικονομικές λύσεις για τη διαχείριση επιστροφών.

Για παράδειγμα, ο Kalle Koutajoki, διευθύνων σύμβουλος της Renow, περιγράφει πώς το σύστημά τους χρησιμοποιεί λογισμικό και τοπικές αποθήκες για να βελτιώσει αποτελεσματικά τη διαδικασία αντίστροφης λογιστικής, εφαρμόζοντας διάφορους αλγόριθμους AI για γρήγορη λήψη αποφάσεων και επιθεωρήσεις. Η τεχνητή νοημοσύνη διαδραματίζει επίσης κρίσιμο ρόλο στην πρόβλεψη και πρόληψη των επιστροφών χρησιμοποιώντας δεδομένα σε επίπεδο SKU για να εντοπίσει πιθανά προϊόντα υψηλού κινδύνου, βελτιώνοντας έτσι τις καταχωρίσεις προϊόντων και τη διαχείριση αποθεμάτων. Οι λιανεμπόροι πρέπει να προχωρήσουν πέρα από την παραδοσιακή ανάλυση για να αξιοποιήσουν τις γνώσεις που προκύπτουν από την τεχνητή νοημοσύνη για τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο, ιδιαίτερα κατά τη διάρκεια προκλητικής διαχείρισης αποθεμάτων μετά τις διακοπές. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη μετατρέπει τις υπερβολικές επιστροφές από οικονομικό βάρος σε ευκαιρία κέρδους. Οι λιανεμπόροι μπορούν να αξιολογήσουν με ακρίβεια τις συνθήκες των επιστραφέντων προϊόντων και τη ζήτηση της αγοράς, επιτρέποντάς τους να αποφασίσουν την καλύτερη πορεία δράσης—είτε επαναγορά, ανακαίνιση ή δωρεά—με βάση τα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο. Η αναγνώριση εικόνας που ενισχύεται από τεχνητή νοημοσύνη επιταχύνει περαιτέρω τη διαδικασία αξιολογώντας τα προϊόντα μέσω αναρτήσεων πελατών, βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα και μειώνοντας τα κόστη. Η αγορά για τη βελτιστοποίηση επιστροφών επεκτείνεται, με νέους παίκτες να επιδιώκουν μακροπρόθεσμες επιτυχίες. Ο Joose Toiviainen, συνιδρυτής της Daze, τονίζει τη σημασία ενός κατάλληλου επιχειρηματικού μοντέλου και μιας εστίασης στην αποτελεσματικότητα που αποφεύγει χρονοβόρες διαδικασίες επιστροφής. Συνολικά, η τεχνητή νοημοσύνη μετασχηματίζει τις επιστροφές ηλεκτρονικού εμπορίου από ένα δαπανηρό ζήτημα σε μια ευκαιρία για αύξηση της αποτελεσματικότητας, γεννήτρια εσόδων και προώθηση της βιωσιμότητας. Αξιοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη για προβλεπτική ανάλυση και βελτιστοποιημένη λογιστική, οι λιανεμπόροι μπορούν αποτελεσματικά να μειώσουν τα ποσοστά επιστροφών, να μειώσουν τα κόστη επεξεργασίας και να αυξήσουν την αξία μεταπώλησης, εξασφαλίζοντας επιτυχία σε ένα ολοένα και πιο ανταγωνιστικό τοπίο.