I resi presentano una notevole sfida per l'e-commerce, aumentando i costi e interrompendo le operazioni. Attualmente, circa il 10% degli acquisti online — circa 4 miliardi di pacchi all’anno — viene restituito. Molti rivenditori gestiscono questi resi attraverso metodi manuali costosi che prevedono il trasporto dei prodotti indietro per l'ispezione, portando a costi di gestione che mediamente ammontano a 20 dollari per reso a causa di dati insufficienti e logistica disorganizzata. Tuttavia, l'IA sta rivoluzionando il processo di reso migliorando l'efficienza in diverse fasi. Catturando dati dettagliati come immagini e cronologia degli acquisti al momento del reso, l'IA può prendere decisioni immediatamente, riducendo la dipendenza dal servizio clienti. Essa ottimizza anche il routing, minimizzando i transiti e i processi non necessari. Quando sono necessarie ispezioni, l'IA assiste i lavoratori nel identificare e valutare gli articoli, accelerando il processo da mesi a giorni e riducendo i costi di gestione di almeno il 20%. L'obiettivo futuro è eliminare la gestione inutile, permettendo ai beni restituiti di essere rivenduti e spediti direttamente a nuovi clienti. Nuove aziende stanno emergendo nel mercato per offrire soluzioni economiche per la gestione dei resi.

Ad esempio, Kalle Koutajoki, CEO di Renow, descrive come il loro sistema utilizza software e magazzini locali per migliorare efficientemente la logistica inversa, impiegando vari algoritmi di IA per decisioni rapide e ispezioni. L'IA gioca anche un ruolo critico nel prevedere e prevenire i resi, utilizzando dati a livello di SKU per identificare prodotti potenzialmente ad alto rischio, migliorando così le inserzioni di prodotto e la gestione dell'inventario. I rivenditori devono superare le analisi tradizionali per utilizzare le intuizioni basate sull'IA per decisioni in tempo reale, in particolare durante la complessa gestione dell'inventario post-festività. Inoltre, l'IA trasforma i resi in eccesso da un onere finanziario a un'opportunità di profitto. I rivenditori possono valutare accuratamente le condizioni dei prodotti restituiti e la domanda di mercato, consentendo loro di decidere la migliore linea d'azione — che si tratti di rifornire, ripristinare o donare — basandosi su dati in tempo reale. Il riconoscimento delle immagini alimentato dall'IA accelera ulteriormente il processo valutando gli articoli tramite upload da parte dei clienti, migliorando l'efficienza e riducendo i costi. Il mercato per l'ottimizzazione dei resi è in espansione, con nuovi attori in competizione per il successo a lungo termine. Joose Toiviainen, co-fondatore di Daze, sottolinea l'importanza di un modello di business adeguato e di un focus sull'efficienza che evita processi di reso ingombranti. In generale, l'IA sta trasformando i resi nell'e-commerce da un problema costoso a un'opportunità per aumentare l'efficienza, generare ricavi e promuovere la sostenibilità. Sfruttando l'IA per analisi predittive e logistica ottimizzata, i rivenditori possono ridurre efficacemente i tassi di reso, diminuire i costi di elaborazione e aumentare il valore di rivendita, assicurandosi successi in un panorama sempre più competitivo.