L’e-commerce è diventato sempre più popolare negli ultimi anni, offrendo comodità e convenienza agli acquirenti di tutto il mondo. Tuttavia, uno dei principali problemi che gli operatori del settore devono affrontare è rappresentato dai resi dei prodotti, responsabili di una logistica a sé. L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il modo in cui si gestiscono i resi nel commercio elettronico, portando a una maggiore efficienza e riducendo le perdite.
Un esempio di come l’IA sia stata implementata con successo per migliorare il tasso di resi viene dallo sviluppo crescente di piattaforme che si basano su modelli di clustering. Seppur semplici, queste piattaforme sono in grado di suggerire prodotti alternativi agli acquirenti che restituiscono un articolo, convertendo così oltre il 40% dei resi in scambi (secondo i dati resi noti da iF returns, una di queste soluzioni): questa funzionalità non solo migliora l’esperienza del cliente, ma genera anche un ulteriore 15% di vendite. In pratica, ogni transazione tramite la piattaforma genera mediamente più di un euro in nuove vendite, aumentando la redditività della logistica inversa del 10-20%.
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Come funziona l’IA nei resi
Ma come fa l’IA a ottenere questi risultati? Innanzitutto, attraverso l’analisi dei dati degli acquirenti, l’IA è in grado di identificare le ragioni specifiche dei resi, consentendo agli operatori di stabilire una connessione più stretta con i clienti e di affrontare le loro preoccupazioni.
Inoltre, l’IA utilizza algoritmi di segmentazione dei clienti per offrire incentivi personalizzati, tenendo conto delle diverse motivazioni individuali. Ad esempio, alcuni clienti potrebbero essere più interessati al costo della spedizione, mentre altri potrebbero prestare attenzione alle emissioni di CO2 o ai futuri sconti. L’IA rende possibile l’offerta di incentivi mirati che aumentano la probabilità che i clienti scelgano lo scambio anziché il reso.
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Un altro vantaggio dell’IA nel processo di resi è la sua capacità di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale: ciò consente di individuare tendenze e modelli che possono influire sulle decisioni di restituzione dei clienti.
Ad esempio, l’IA può rilevare se un determinato prodotto ha un’elevata frequenza di resi o se una determinata area geografica è più propensa a resi frequenti. Queste informazioni possono essere utilizzate per adottare misure preventive, come migliorare la descrizione del prodotto o offrire assistenza post-vendita personalizzata, riducendo così il numero complessivo di resi.
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L’infrastruttura supporto dell’IA
È importante sottolineare che l’implementazione dell’IA nel processo di resi richiede anche un’infrastruttura adeguata. Una piattaforma come iF returns, ad esempio, ha oltre 200.000 punti di ritiro e utilizza la propria intelligenza artificiale, composta da tre prodotti integrati: un portale di resi personalizzabile, una piattaforma di ottimizzazione logistica in tempo reale e una piattaforma di intelligenza artificiale che facilita il recupero del valore, genera report e fornisce avvisi in tempo reale.
Si può dunque dire che l’IA stia trasformando l’approccio con cui vengono gestiti i resi nel commercio elettronico. Grazie all’analisi dei dati, all’utilizzo di algoritmi avanzati e alla personalizzazione degli incentivi, è possibile migliorare la soddisfazione del cliente, ridurre le perdite e generare nuove opportunità di vendita. È probabile che gli operatori del settore abbraccino sempre più l’IA e che sfruttino il suo potenziale per creare un’esperienza di acquisto senza soluzione di continuità e redditizia per i propri clienti.
