Gelişen yapay zeka, satın alma gerçekleşmeden önce iade olasılığını azaltmaya odaklanarak çevrimiçi yüksek iade oranlarını azaltmayı vaat ediyor.
Journal of Retailing’de yayınlanan bir araştırmaya göre, e-ticaret siparişlerinin %30’u tüketiciler tarafından iade edilirken, fiziksel mağazalarda bu oran %9’dur.
Teknolojinin büyük bir kısmı giyim, gözlük, ayakkabı ve kozmetik gibi ürünler için mevcut olan bir dizi sanal deneme özelliğiyle desteklenen önerilerin iyileştirilmesine odaklanıyor. Bu özellikler, tüketicilerin satın alma işlemi yapmadan önce bir ürünün üzerlerinde nasıl görüneceğini öngörmelerine olanak tanıyarak hayal kırıklığı ve iade riskini azaltıyor.
McKinsey’nin bir araştırması, moda kategorilerindeki tüm çevrimiçi iadelerin %70’inin beden, stil ve uyum sorunlarından kaynaklandığını ortaya çıkardı.
Çok kanallı bir e-ticaret platformu olan MySizeID, yapay zekanın yardımıyla çevrimiçi tüketicilere vücut tiplerine en çok hangi bedenin uyacağı konusunda bilgi veriyor.
MySizeID CEO’su Ronen Luzon yakın zamanda Fox Business’a şöyle konuştu: “Örneğin büyük bedeni seçerseniz ve biz orta boy bir bedene ihtiyacınız olduğunu düşünürsek, orta boy bir bedene ihtiyacınız olduğu konusunda sizi uyarırız.” “Ve yine de büyük olanı sipariş ederseniz, iadenin bedenle ilgili [sorunlar] nedeniyle olduğunu anlıyoruz. Bir dahaki sefere size tavsiyelerde bulunabiliriz ve hem perakendeciyi hem de tüketicilerinin alışkanlıkları konusunda uyarabiliriz.”
Benzer şekilde Volumental ve ShoeAI, ayakkabılarla ilgili uyum sorunlarını çözmek için yapay zekadan yararlanıyor. Firmalar, tüketicinin halihazırda giydiği ayakkabılara ilişkin verilerin yanı sıra başkaları için neyin işe yaradığına dair içgörüleri de kullanıyor. Volumental’ın mobil uygulaması tüketicilerin cep telefonlarıyla ayaklarını taramalarına olanak tanıyor. Ülkemizde de pazaryerlerinin pek çoğunda alışverişlerinizde benzer uyarıları görmeye başladınız.
Tüketicilerin soru ve endişelerinin daha iyi ele alınması da dahil olmak üzere ürün açıklamalarının doğruluğunun artırılması, yapay zeka aracılığıyla geri dönüşlerin azaltılmasına yönelik bir diğer odak noktasıdır. Stitch Fix’in yapay zeka destekli algoritması, her bir müşteriye göre özelleştirilmiş ürün açıklamaları oluşturmak için stil tercihleri, vücut tipi ve beden ölçüsü gibi müşteri verilerini analiz eder.
Amazon ve Shopify ayrıca yakın zamanda satıcılara yönelik, dönüşümleri artırmak ve iadeleri azaltmak amacıyla ürün açıklamalarını iyileştirmeye yardımcı olacak yapay zeka araçlarını da tanıttı.
Amazon Seçim ve Katalog Sistemleri Başkan Yardımcısı Robert Tekiela şunları paylaştı: “Yeni üretken yapay zeka modellerimizle, ürün bilgisini benzeri görülmemiş bir ölçekte ve kalite, performans ve verimlilikte çarpıcı bir iyileşmeyle çıkarımlarda bulunabilir, geliştirebilir ve zenginleştirebiliriz. Modellerimiz, öğrendikleri çeşitli bilgi kaynakları, gizli bilgiler ve mantıksal akıl yürütme yoluyla ürün bilgilerini çıkarmayı öğreniyor.”
Yapay zeka ayrıca, arama reklamlarını iade olasılığı en yüksek tüketicilerden uzaklaştırmak için de kullanılıyor. Bir e-ticaret ajansı olan Acorn-i’nin Baş Teknoloji Sorumlusu James Poll, bir röportajında şöyle diyor: “Yapamayacağımız şey Amazon’un birinin satın almasına izin vermesini engellemek. Ancak yapabileceğimiz şey, geri gelme ihtimalinin daha düşük olduğunu düşündüğümüz kitlelere yönelik hedeflemeyi artırmaktır.”