Sự trả hàng mang lại thách thức lớn cho thương mại điện tử, làm gia tăng chi phí và gây rối loạn hoạt động. Hiện tại, khoảng 10% đơn hàng trực tuyến—khoảng 4 tỷ bưu kiện mỗi năm—được trả lại. Nhiều nhà bán lẻ quản lý những sự trở lại này thông qua các phương pháp thủ công đắt đỏ, bao gồm việc vận chuyển sản phẩm trở lại để kiểm tra, dẫn đến chi phí xử lý trung bình khoảng 20 đô la cho mỗi lần trả hàng do thiếu dữ liệu từ trước và logistics không được tổ chức tốt. Tuy nhiên, AI đang cách mạng hóa quá trình trả hàng bằng cách cải thiện hiệu quả ở nhiều giai đoạn khác nhau. Bằng cách thu thập dữ liệu chi tiết như hình ảnh và lịch sử mua hàng tại điểm trả hàng, AI có thể đưa ra quyết định ngay lập tức, giảm sự phụ thuộc vào dịch vụ khách hàng. Nó cũng giúp tối ưu hóa việc định tuyến, giảm thiểu việc vận chuyển và xử lý không cần thiết. Khi cần kiểm tra, AI hỗ trợ nhân viên xác định và đánh giá hàng hóa, rút ngắn thời gian xử lý từ vài tháng xuống còn vài ngày và giảm chi phí xử lý ít nhất 20%. Mục tiêu trong tương lai là loại bỏ việc xử lý không cần thiết, cho phép hàng hóa được trả lại có thể được bán lại và vận chuyển trực tiếp đến khách hàng mới. Nhiều công ty mới đang xuất hiện trên thị trường để cung cấp các giải pháp tiết kiệm chi phí cho quản lý trả hàng.

Ví dụ, Kalle Koutajoki, CEO của Renow, mô tả cách hệ thống của họ sử dụng phần mềm và kho địa phương để cải thiện logistics ngược một cách hiệu quả, áp dụng nhiều thuật toán AI để quyết định và kiểm tra nhanh chóng. AI cũng đóng vai trò quan trọng trong việc dự đoán và ngăn ngừa việc trả hàng bằng cách sử dụng dữ liệu ở cấp độ SKU để xác định các sản phẩm có nguy cơ cao, từ đó cải thiện danh sách sản phẩm và quản lý hàng tồn kho. Các nhà bán lẻ cần vượt qua phân tích truyền thống để sử dụng thông tin chi tiết dựa trên AI cho quyết định ngay lập tức, đặc biệt là trong việc quản lý hàng tồn kho sau kỳ nghỉ đầy thách thức. Hơn nữa, AI chuyển đổi các mặt hàng trả lại từ gánh nặng tài chính thành cơ hội lợi nhuận. Các nhà bán lẻ có thể đánh giá chính xác tình trạng sản phẩm được trả lại và nhu cầu thị trường, giúp họ quyết định hướng đi tốt nhất—dù là tái nhập kho, tân trang, hay quyên góp—dựa trên dữ liệu theo thời gian thực. Nhận diện hình ảnh bằng AI càng làm gia tăng tốc độ quá trình bằng cách đánh giá hàng hóa thông qua các tệp tin khách hàng tải lên, nâng cao hiệu quả và giảm chi phí. Thị trường tối ưu hóa việc trả hàng đang mở rộng, với nhiều người chơi mới cạnh tranh để đạt được thành công lâu dài. Joose Toiviainen, đồng sáng lập của Daze, nhấn mạnh tầm quan trọng của một mô hình kinh doanh phù hợp và tập trung vào hiệu quả để tránh quy trình trả hàng rườm rà. Tổng thể, AI đang biến đổi việc trả hàng trong thương mại điện tử từ một vấn đề tốn kém thành cơ hội để nâng cao hiệu quả, tạo ra doanh thu và thúc đẩy sự bền vững. Bằng cách tận dụng AI cho phân tích dự đoán và logistics tối ưu hóa, các nhà bán lẻ có thể hiệu quả giảm tỷ lệ trả hàng, giảm chi phí xử lý và tăng giá trị bán lại, đảm bảo sự thành công trong một thị trường ngày càng cạnh tranh.