Pengembalian barang menjadi tantangan besar bagi e-commerce, meningkatkan biaya dan mengganggu operasi. Saat ini, sekitar 10% dari pembelian online—sekitar 4 miliar paket setiap tahun—dialihkan kembali. Banyak pengecer mengelola pengembalian ini melalui metode manual yang mahal, yang melibatkan pengangkutan produk kembali untuk pemeriksaan, yang mengakibatkan biaya penanganan rata-rata $20 per pengembalian karena kurangnya data awal yang memadai dan logistik yang tidak teratur. Namun, AI sedang merevolusi proses pengembalian dengan meningkatkan efisiensi di berbagai tahap. Dengan menangkap data rinci seperti gambar dan riwayat pembelian di titik pengembalian, AI dapat membuat keputusan instan, mengurangi ketergantungan pada layanan pelanggan. AI juga memperlancar perutean, meminimalkan transit dan pengolahan yang tidak perlu. Ketika pemeriksaan diperlukan, AI membantu pekerja dalam mengidentifikasi dan mengevaluasi barang, mempercepat proses dari bulan menjadi hari, dan mengurangi biaya penanganan setidaknya 20%. Tujuan di masa depan adalah menghilangkan penanganan yang tidak perlu, memungkinkan barang yang dikembalikan dapat dijual kembali dan dikirim langsung ke pelanggan baru. Perusahaan baru muncul di pasar untuk menawarkan solusi hemat biaya dalam manajemen pengembalian.

Misalnya, Kalle Koutajoki, CEO Renow, menjelaskan bagaimana sistem mereka menggunakan perangkat lunak dan gudang lokal untuk meningkatkan logistik terbalik secara efisien, menggunakan berbagai algoritma AI untuk pengambilan keputusan dan pemeriksaan yang cepat. AI juga memainkan peran penting dalam memprediksi dan mencegah pengembalian dengan menggunakan data tingkat SKU untuk mengidentifikasi produk berisiko tinggi, sehingga meningkatkan daftar produk dan manajemen inventaris. Pengecer harus beralih dari analitik tradisional untuk memanfaatkan wawasan berbasis AI dalam pengambilan keputusan secara real-time, terutama selama manajemen inventaris pasca-liburan yang menantang. Selain itu, AI mengubah pengembalian berlebih dari beban finansial menjadi peluang keuntungan. Pengecer dapat menilai dengan akurat kondisi produk yang dikembalikan dan permintaan pasar, memungkinkan mereka untuk menentukan tindakan terbaik—apakah mengisi kembali, memperbaharui, atau menyumbangkan—berdasarkan data real-time. Pengakuan gambar yang didukung AI lebih lanjut mempercepat proses dengan mengevaluasi barang melalui unggahan pelanggan, meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya. Pasar untuk optimasi pengembalian sedang berkembang, dengan pemain baru bersaing untuk meraih kesuksesan jangka panjang. Joose Toiviainen, salah satu pendiri Daze, menekankan pentingnya model bisnis yang sesuai dan fokus pada efisiensi yang menghindari proses pengembalian yang rumit. Secara keseluruhan, AI sedang mengubah pengembalian e-commerce dari masalah yang mahal menjadi kesempatan untuk meningkatkan efisiensi, menghasilkan pendapatan, dan mempromosikan keberlanjutan. Dengan memanfaatkan AI untuk analitik prediktif dan logistik yang dioptimalkan, pengecer dapat secara efektif mengurangi tingkat pengembalian, menurunkan biaya pemrosesan, dan meningkatkan nilai jual kembali, sehingga memastikan kesuksesan dalam lanskap yang semakin kompetitif.