반품은 전자상거래에 큰 도전 과제가 되고 있으며, 이로 인해 비용이 상승하고 운영이 방해받고 있습니다. 현재 온라인 구매의 약 10%인 연간 약 40억 개의 소포가 반품되고 있습니다. 많은 소매업체는 이러한 반품을 검사를 위해 제품을 다시 운송하는 고비용 수동 방식으로 관리하고 있으며, 이로 인해 불충분한 사전 데이터와 조직되지 않은 물류로 인해 반품당 평균 처리 비용이 20달러에 달하고 있습니다. 그러나 인공지능(AI)은 다양한 단계에서 효율성을 향상시켜 반품 프로세스를 혁신하고 있습니다. 반품 지점에서 이미지와 구매 내역 등 자세한 데이터를 수집함으로써 AI는 즉각적인 결정을 내릴 수 있어 고객 서비스 의존도를 줄입니다. 또한 불필요한 운송 및 처리를 최소화하여 라우팅을 간소화합니다. 검사가 필요할 때, AI는 작업자가 품목을 식별하고 평가하는 데 도움을 주어 처리 시간을 수개월에서 수일까지 단축시키고, 최소 20%의 처리 비용을 절감합니다. 미래의 목표는 불필요한 처리를 없애고 반품된 상품을 재판매할 수 있도록 하여 새로운 고객에게 직접 배송할 수 있게 하는 것입니다. 비용 효율적인 반품 관리 솔루션을 제공하기 위해 시장에 새로운 기업들이 등장하고 있습니다.

예를 들어, Renow의 CEO인 Kalle Koutajoki는 그들의 시스템이 소프트웨어와 지역 창고를 사용하여 역물류를 효율적으로 개선하고 다양한 AI 알고리즘을 활용하여 신속한 의사 결정을 내리고 검사를 수행하는 방법을 설명합니다. AI는 SKU 수준의 데이터를 사용하여 잠재적인 고위험 제품을 식별함으로써 반품을 예측하고 방지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 제품 목록과 재고 관리를 향상시키게 됩니다. 소매업체는 전통적인 분석을 넘어 AI 기반 통찰력을 활용하여 실시간 의사 결정을 내릴 필요가 있습니다, 특히 어려운 휴일 이후의 재고 관리 기간 동안 말입니다. 또한, AI는 과도한 반품을 재정적 부담에서 수익 기회로 전환합니다. 소매업체는 반품된 제품의 상태와 시장 수요를 정확하게 평가하여, 실시간 데이터를 기반으로 재입고, 수리 또는 기부 중 최선의 조치를 결정할 수 있습니다. AI 기반 이미지 인식은 고객 업로드를 통해 품목을 평가함으로써 프로세스를 더욱 신속하게 하여 효율성을 높이고 비용을 절감합니다. 반품 최적화 시장이 확장되고 있으며, 새로운 플레이어들이 장기적인 성공을 위해 경쟁하고 있습니다. Daze의 공동 창립자인 Joose Toiviainen은 적절한 비즈니스 모델과 번거로운 반품 프로세스를 피하는 효율성에 대한 중요성을 강조합니다. 전반적으로 AI는 전자상거래 반품을 비용 문제에서 효율성을 높이고 수익을 창출하며 지속 가능성을 촉진하는 기회로 변화시키고 있습니다. 예측 분석과 최적화된 물류를 위해 AI를 활용함으로써 소매업체는 반품율을 효과적으로 낮추고 처리 비용을 감소시키며 재판매 가치를 증가시켜, 점점 더 경쟁이 치열해지는 시장에서 성공을 보장할 수 있습니다.