Повернення товарів є значним викликом для електронної комерції, зростають витрати та перешкоджається роботі. Наразі приблизно 10% онлайн-покупок—близько 4 мільярдів посилок щорічно—підлягають поверненню. Багато роздрібних продавців керують цими поверненнями за допомогою дорогих ручних методів, що передбачають транспортування товарів назад для перевірки, що призводить до витрат на обробку в середньому $20 на повернення через нестачу попередніх даних та неорганізовану логістику. Проте штучний інтелект революціонізує процес повернень, покращуючи ефективність на різних етапах. Завдяки збору детальних даних, таких як зображення та історія покупок на момент повернення, штучний інтелект може ухвалювати миттєві рішення, зменшуючи залежність від обслуговування клієнтів. Він також оптимізує маршрути, мінімізуючи зайві перевезення та обробку. Коли потрібна перевірка, штучний інтелект допомагає працівникам ідентифікувати та оцінювати товари, скорочуючи час обробки з місяців до днів і знижуючи витрати на обробку щонайменше на 20%. Головна мета на майбутнє—виключити непотрібну обробку, дозволяючи продавати повернуті товари та надсилати їх безпосередньо новим клієнтам. На ринку з'являються нові компанії, які пропонують економічні рішення для управління поверненнями.

Наприклад, Калле Коутаджоки, генеральний директор Renow, описує, як їхня система використовує програмне забезпечення та місцеві склади для ефективного покращення зворотної логістики, застосовуючи різні алгоритми штучного інтелекту для швидкого ухвалення рішень та перевірок. Штучний інтелект також відіграє критично важливу роль у прогнозуванні та запобіганні поверненням, використовуючи дані на рівні SKU для ідентифікації потенційно ризикованих продуктів, тим самим покращуючи списки товарів і управління запасами. Роздрібним продавцям потрібно перейти від традиційної аналітики до використання інсайтів, що ґрунтуються на штучному інтелекті, для ухвалення рішень у реальному часі, особливо під час складного управління запасами після свят. Більше того, штучний інтелект перетворює надлишкові повернення з фінансового тягаря на можливість отримання прибутку. Роздрібні продавці можуть точно оцінити стан повернутого товару та попит на ринку, що дозволяє ухвалити найкраще рішення—чи то повернути на склад, чи відремонтувати, чи пожертвувати—на основі даних у реальному часі. Заради прискорення процесу штучний інтелект використовує розпізнавання зображень, оцінюючи товари через завантаження від клієнтів, що підвищує ефективність і знижує витрати. Ринок оптимізації повернень розширюється, нові гравці змагаються за тривалий успіх. Йоосе Тойвіайнен, співзасновник Daze, підкреслює важливість відповідної бізнес-моделі та фокус на ефективності, що дозволяє уникнути громіздких процесів повернення. В цілому, штучний інтелект перетворює повернення в електронній комерції з дорогої проблеми на можливість підвищення ефективності, генерування доходів і просування стійкості. Використовуючи штучний інтелект для прогнозної аналітики та оптимізованої логістики, роздрібні продавці можуть ефективно знизити рівень повернень, зменшити витрати на обробку та збільшити вартість повторного продажу, забезпечуючи успіх у все більш конкурентному середовищі.