Returnările reprezintă o provocare semnificativă pentru comerțul electronic, crescând costurile și perturbând operațiunile. În prezent, aproximativ 10% din achizițiile online—în jur de 4 miliarde de pachete anual—sunt returnate. Mulți comercianți gestionează aceste returnări prin metode manuale costisitoare care implică transportul produselor înapoi pentru inspecție, conducând la costuri de manipulare medii de 20 de dolari per returnare din cauza datelor insuficiente de la început și a logisticii dezorganizate. Cu toate acestea, IA revoluționează procesul de returnare prin îmbunătățirea eficienței în diverse etape. Prin captarea de date detaliate precum imagini și istoricul achizițiilor la punctul de returnare, IA poate lua decizii imediate, reducând dependența de serviciul clienți. De asemenea, streamlinează rutarea, minimizând transportul și procesarea inutile. Când sunt necesare inspecții, IA ajută lucrătorii să identifice și să evalueze produsele, accelerând procesarea de la luni la zile și reducând costurile de manipulare cu cel puțin 20%. Obiectivul viitor este de a elimina manipularea inutilă, permițând ca bunurile returnate să fie revândute și expediate direct către noi clienți. Apare o nouă generație de companii pe piață pentru a oferi soluții rentabile pentru gestionarea returnărilor.

De exemplu, Kalle Koutajoki, CEO al Renow, descrie cum sistemul lor utilizează software și centre de depozitare locale pentru a îmbunătăți logisticile inverse în mod eficient, folosind diverse algoritmi de IA pentru a facilita luarea rapidă a deciziilor și inspecțiile. IA joacă, de asemenea, un rol esențial în prezicerea și prevenirea returnărilor prin utilizarea datelor la nivel SKU pentru a identifica produsele potențial cu risc crescut, îmbunătățind astfel listele de produse și gestionarea stocurilor. Comercianții cu amănuntul trebuie să depășească analizele tradiționale pentru a utiliza informații bazate pe IA pentru luarea deciziilor în timp real, în special în timpul gestionării stocurilor dificile de după sărbători. Mai mult, IA transformă returnările excesive dintr-o povară financiară într-o oportunitate de profit. Comercianții pot evalua cu exactitate condițiile produselor returnate și cererea de piață, permițându-le să decidă cea mai bună abordare—fie restocarea, refurbishing-ul sau donarea—bazată pe date în timp real. Recunoașterea imaginii alimentată de IA accelerează în continuare procesul prin evaluarea produselor prin încărcările clienților, îmbunătățind eficiența și reducând costurile. Piața pentru optimizarea returnărilor se extinde, cu noi jucători care concurează pentru succesul pe termen lung. Joose Toiviainen, co-fondator al Daze, subliniază importanța unui model de afaceri adecvat și a unei focalizări pe eficiență care evită procesele de returnare greoaie. În general, IA transformă returnările în comerțul electronic dintr-o problemă costisitoare într-o șansă de a spori eficiența, de a genera venituri și de a promova sustenabilitatea. Prin valorificarea IA pentru analize predictive și logistică optimizată, comercianții pot reduce eficient ratele de returnare, scădea costurile de procesare și crește valoarea de revânzare, asigurându-se de succes într-un peisaj din ce în ce mai competitiv.