Los comerciantes luchan con el desafío cada vez mayor de las devoluciones de productos: detener el flujo de dichos artículos y minimizar los costos de procesamiento, al mismo tiempo que buscan garantizar un proceso de devolución sin problemas para sus clientes más leales.
Ahora, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático ayudan a los comerciantes en todo el proceso de pre y post compra. Estas soluciones no solo buscan garantizar que los clientes compren la talla y el ajuste adecuados cuando se trata de zapatos y ropa, por ejemplo, sino que también ayudan a implementar políticas de devolución personalizadas en función de los perfiles de los clientes.
Un informe de la Federación Nacional de Minoristas de Estados Unidos (NRF, por sus siglas en inglés) encontró que muchos comerciantes utilizan soluciones de IA y aprendizaje automático para minimizar las devoluciones de productos:
- 36 % analiza el historial de compras y devoluciones de los clientes para predecir si es probable que devuelvan artículos
- 39 % identifica productos con altas tasas de devolución y las razones por las que a menudo se devuelven
- 25 % utiliza programas para ayudar a determinar tallas de ropa precisas
Sin embargo, minimizar el volumen de devoluciones es sólo un aspecto del desafío. Los comerciantes también aprovechan la IA y el machine learning para optimizar el proceso de devolución en sí e identificar si es mejor revender, donar o descartar los productos devueltos, o si sería más económico dejar que el cliente se quede con el artículo.
Estas soluciones se implementan en medio de un volumen creciente de fraudes relacionados con devoluciones de productos, particularmente entre compras en línea.
De acuerdo con la Cámara de Comercio de EE. UU., estas son cuatro formas en que los minoristas sacan provecho de la IA para mitigar el alto costo de las devoluciones de productos:
Anticipar las devoluciones a través de la IA para garantizar un ajuste adecuado de la ropa
Una de las mayores áreas de oportunidad para minimizar las devoluciones de productos es ayudar a los clientes a tomar las decisiones correctas antes de comprar un artículo en línea. Esto es especialmente cierto en el caso de la ropa y el calzado, categorías en las que la talla y el ajuste pueden variar según la marca.
Los minoristas analizan cada vez más los datos de compras anteriores para generar sugerencias automatizadas mediante IA sobre los tamaños de productos que tienen más probabilidades de adaptarse a los clientes individuales.
Las pruebas virtuales, que permiten a los consumidores probar digitalmente todo, desde un lápiz labial hasta ropa informal antes de comprar, son otra herramienta que los comerciantes de ropa utilizan para optimizar la selección de productos.
Identificar clientes de confianza
Todas estas herramientas para prevenir devoluciones comienzan con la capacidad de identificar al cliente y así determinar su propensión a devolver ciertas compras en función de su comportamiento pasado.
Es importante que los minoristas equilibren la necesidad de impulsar la satisfacción del cliente frente al costo de gestionar una devolución.
A los clientes de confianza se les pueden dar incentivos para que completen su compra, incluyendo garantías de que las devoluciones de productos serán fáciles de ejecutar. La IA puede ayudar a los comerciantes a agilizar este proceso aprovechando los datos del historial de compras y generando respuestas efectivas.
Prevenir el fraude durante el proceso de compra
Según la NRF, las pérdidas por fraude en las devoluciones ascendieron a 101.000 millones de dólares el año pasado, y el 13,7 % de todas las devoluciones se vieron afectadas por fraude. Más de la mitad (52% ) de los minoristas implementan una o más medidas preventivas.
La IA puede utilizarse para detectar a clientes que incurren en conductas específicas asociadas con el fraude, y para ayudar a filtrar los datos de manera que sea posible generar una política de devolución adecuada para cada cliente.
La detección de comportamientos específicos puede ayudar a los comerciantes a realizar cambios en el proceso de devolución en tiempo real. Los comerciantes también pueden limitar las devoluciones fraudulentas ofreciendo únicamente crédito en la tienda, por ejemplo, en lugar de un reembolso.
Optimizar la logística de devoluciones y oportunidades de reventa mediante IA
Otro ámbito clave en el que los minoristas utilizan IA para minimizar el costo de las devoluciones es mediante la optimización de la logística de devoluciones, ayudando a determinar las formas más económicas de devolver los productos a la tienda o al almacén.
Los comerciantes buscan formas de minimizar los costos de procesamiento de sus devoluciones y, al mismo tiempo, optimizar los ingresos potenciales que pueden obtener de su reventa.
Pueden usar la IA para determinar si los artículos pueden devolverse a sus estantes originales, si pueden donarse a una organización benéfica o si tiene más sentido deshacerse de ellos o dejar que el cliente los conserve.
Si los comerciantes pueden predecir que es probable que un artículo regrese dañado o demasiado tarde para revenderlo, o si simplemente será demasiado costoso procesarlo, entonces pueden simplemente permitir que el cliente conserve el artículo y eliminar los costos de procesamiento.
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