Perakendeciler, müşterilerin beklediği sorunsuz iade deneyimini sunarken iade yönetimi süreçlerini nasıl geliştirebilir? Yapay zekanın yardımıyla perakendeciler yıl boyunca iadelerde üstünlük elde edebilir.
2023 yılbaşı alışveriş sezonu perakendeciler açısından başarılı geçti. ABD Nüfus Sayımı Bürosu verileri, çekirdek perakende satışların 2022’ye göre %3,9 artarak 964,4 milyar Dolar’a yükseldiğini ve yıl içindeki toplam satışların %3,2 artarak 5,13 trilyon Dolar’a yükselerek yeni bir rekora imza attığını gösteriyor. Ülkemizde de rakamlar çok farklı değil.
Ancak tüketiciler alışveriş yapmayı ne kadar sevseler de, özellikle çevrimiçi alışverişlerde ürünleri iade etmeyi de severler. Ulusal Perakende Federasyonu tarafından yakın zamanda yayınlanan bir raporda, 2023 ürün iadelerinin toplamının 743 milyar Dolar’a ulaştığı ve toplam iade oranının %14,5 olduğu ortaya çıktı. Yalnızca e-ticaret satışlarına bakıldığında, Statista’ya göre 2022’de iade maliyetinin 817 milyar Dolar’a ulaşmasıyla bu daha da pahalı bir sorun. Gitnux araştırmasına göre fiziksel mağazalarda bu oran %8,89 iken, çevrimiçi sipariş edilen tüm ürünlerin %30’unun iade edildiği çevrimiçi alışverişle birlikte bu oran artıyor.
Tüketicilerin çoğu (%82) kolay iade olanağı sunan perakendecileri tercih ederken, çoğu perakendeci (%81) Zebra’nın son Küresel Alışverişçi Araştırması’nda bildirildiği üzere çevrimiçi iadeleri yönetmenin önemli bir zorluk olduğunu söylüyor. Bu bir bilmece. İadeler pahalıdır, yoğun emek gerektirir ve iade dolandırıcılığı gibi diğer sorunlara kapı açar. Ancak Statista, ABD’li tüketicilerin %78’inin, kötü bir iade deneyiminin, bir perakendeciden alışveriş yapma olasılığını azaltacağını belirttiğini bildirdi. Zaten bu veriyi tahmin etmek için araştırmaya da bir ihtiyaç yok.
Perakendeciler, müşterilerin beklediği sorunsuz iade deneyimini sunarken iade yönetimi süreçlerini nasıl geliştirebilir? Yapay zekanın yardımıyla perakendeciler, tatil dalgalanması ve sonrasında yıl boyunca getirilerde üstünlük elde edebilir.
AI ile geri dönen müşterilerle bulundukları yerde tanışın
E-ticaret, iade oyununun kurallarını değiştirdi. Bir öğenin birden fazla rengini veya boyutunu çevrimiçi olarak “parantezleme” veya satın alma, öğeler alındığında hangisinin saklanacağını belirleme ve geri kalanını iade etme işlemlerini gerçekleştirmedir. Tüketicilerin çoğu (%63) internetten alışveriş yaparken parantezleme yaptıklarını söylüyor. Alışveriş yapanların sayısı arttıkça, çevrimiçi alışverişlerini mağazalarda iade etmeyi tercih ettikçe, bu durum perakendeciler için daha büyük bir baş ağrısı haline geliyor.
Kullanılmış ürünleri iade etmek olarak da bilinen gardıroplama veya çalıntı eşyaların veya sahtekarlıkla satın alınan malların iade edilmesi, perakendecilerin karşılaştığı diğer yaygın iade sorunlarıdır. Perakendeciler iade politikalarını giderek sıkılaştırırken, bu durum mutsuz müşteriler riskini de beraberinde getiriyor. Sonuç olarak, iadeciler geri dönecek. Ve bu süreci kendileri için kolaylaştıran perakendecilere sadık kalacaklar.
Perakendeciler yapay zekadan yararlanarak parantezleme ve diğer hileli iade senaryoları da dahil olmak üzere iade sürecini kolaylaştırabilir. Örneğin, bir çalışanın iade edilen ürünler hakkında bilgisi yoksa veya müşterilerin bir perakendecinin iade veya geri ödeme politikaları hakkında soruları varsa, çalışanlar basitçe yapay zekalarına (genellikle mobil cihazlarında etkindir) sorabilirler. Yapay zeka daha sonra sorunun cevabını bulmak için bağlamsal tabanlı bir arama çalıştırıyor ve ışık hızında yanıt vererek zamandan tasarruf sağlıyor ve olası işleme zorluklarını ortadan kaldırıyor. Nihai sonuç, çalışanların bilgiye hızla erişmesine ve müşterilere daha iyi bir iade deneyimi sunmasına olanak tanıyor.
Yapay zeka, iade oranları yüksek olan ürünleri tahmin eder, böylece bunları önleyebilirsiniz
Yapay zeka tahmin analitiğini kullanmak, perakendecilerin yüksek iade oranlarına sahip ürünleri ortaya çıkarmasına da yardımcı olabilir. Bir müşterinin iade verilerini analiz etmeye benzer şekilde, ürün kalıplarını veya eğilimlerini belirlemek için ürün düzeyinde analiz yapabilir. Veriler, örneğin kalite veya boyut sorunlarına işaret edebilir veya çevrimiçi ürün açıklamasının yanıltıcı olup olmadığını belirleyebilir. Her iki durumda da perakendeciler, yeniden boyutlandırma, kaliteyi ve ürün açıklamalarını iyileştirme, hatta daha fazla iadeyi önlemek için ürünü çekme gibi ortaya çıkan sorunu düzeltmek adına adımlar atabilir.
Perakendeciler ayrıca yapay zeka talep planlaması yoluyla envanteri daha iyi optimize edebilir. Perakendecilerin ürün iade oranlarını tahmin etmelerine ve stok seviyelerini buna göre ayarlamalarına olanak tanır. Bir ürünün geri dönüş oranının daha yüksek olacağı tahmin edildiğinde perakendeciler stokta o üründen daha azını tutmayı planlayabilir. Ancak düşük bir iade oranı, daha yüksek bir stok seviyesinin korunması anlamına gelir. Bu içgörü, perakendecilere envanter seviyelerini doğru şekilde planlama ve elde etme yeteneği vererek iadeleri ve maliyetleri azaltmanın yanı sıra genel verimliliği artırma olanağı sağlar.
Müşterilerin iadelerini analiz edin, anlayın ve tahmin edin
Parantezleme ve gardıroplama gibi iade uygulamaları, malların iade edilmesinin bilinen nedenleridir. Peki ya bilinmeyen nedenler? Tüketiciler ürünleri neden iade ediyor? Onlar korkulan alışkanlıklar mı yoksa “sık sık iade edenler” mi, yoksa satın aldıkları ürünler işe yaramıyor mu? Perakendeciler, yapay zeka analizleri aracılığıyla müşterilerin ürünleri neden iade ettiğine dair bilgi edinebilir.
Yapay zeka, bir müşterinin geçmiş satın almalarını ve iadelerini analiz edebilir ve müşterinin satın almaları iade etme olasılığının daha yüksek olup olmadığını gösteren veya tahmin eden kalıpları veya eğilimleri belirleyebilir. Perakendeci, müşterinin ürünleri neden iade ettiğini daha iyi anladıktan sonra bunu önlemeye yardımcı olacak adımlar atabilir.
Örneğin yapay zekanın, belirli bir beden, renk veya stildeki kıyafetleri (en sık iade edilen ürünler) sıklıkla satın alıp iade eden bir müşteriyi gösteren bir modeli ortaya çıkardığını varsayalım. Yapay zekanın kişiselleştirme gücünden yararlanan bir perakendeci, müşterinin dikkate alması için başka boyutlar, markalar veya stiller önerebilir. Wakefield Araştırması, çevrimiçi alışveriş yapanların çoğunun (%84) kişiselleştirmenin satın alımlarını etkilediğini söylediğini, dolayısıyla tüketicilerin önerilen seçenekleri satın almalarının muhtemel olduğunu ve yapay zekanın bir sorun olarak ortaya çıkardığı boyut, renk veya stil nedeniyle iade riskini en aza indireceğini tespit etti.
Yapay zeka perakende sezginiz gibidir; yalnızca daha iyidir
Sezgi, doğası gereği iş hayatında karar vermenin bir parçasıdır. “İçgüdüleriniz” içgüdüsel olarak size mağazanızın iade sürecini iyileştirmek için ne yapmanız gerektiğini söyleyebilir. Ancak hangi müşterilerin hangi sıklıkta geri dönebileceğini veya hangi ürünlerin kusurları olabileceğini ya da müşterilerde yankı uyandırmayacağını kesin olarak tahmin etmek insan açısından mümkün değil.
Ancak yapay zeka ile tahmin etmek mümkün. Müşterilerin iade kalıplarını tahmin etmek, envanteri optimize etmek ve iadeleri en aza indirmek için yapay zeka öngörülerini eyleme dönüştürmek, ancak yine de müşterilerin her zaman beklediği iade deneyimini sağlamak mümkündür.