Las devoluciones en el comercio electrónico se perciben a menudo como un problema, pero con el uso adecuado de la Inteligencia Artificial, pueden transformarse en una fuente valiosa de datos que impulsa la rentabilidad y la satisfacción del cliente.
Transformación de las devoluciones en datos valiosos
En el comercio electrónico, las devoluciones son frecuentemente vistas como una carga. Sin embargo, en iF Returns creemos que no son un problema, sino minas de oro de datos. Las devoluciones proporcionan información crucial sobre el comportamiento del consumidor, sus preferencias y las razones detrás de sus decisiones de compra.
La complejidad post-compra, como el seguimiento del pedido, las notificaciones de envío y las encuestas post-compra, interactúan con más de seis partes interesadas y consumen un 40% más de tiempo que las interacciones pre-compra. Este proceso genera una gran cantidad de datos que, cuando se analizan correctamente, pueden ofrecer insights valiosos para mejorar la experiencia del cliente y optimizar las operaciones.
Casos de uso clave de la IA en la gestión de devoluciones
Durante nuestra presentación en el Netcomm Forum, destacamos varios casos de uso clave de la IA en la gestión de devoluciones:
☑️ Recomendaciones de tallas para reducir la tasa de devoluciones: La inconsistencia en las tallas es una de las principales razones de las devoluciones. Con IA, se pueden ofrecer recomendaciones de tallas precisas que disminuyen significativamente las devoluciones.
☑️ Descubrimiento contextual para aumentar el cross-selling: Entender el contexto del cliente permite ofrecer productos complementarios adecuados, aumentando así las ventas cruzadas.
☑️ Políticas de devolución dinámicas para prevenir abusos y fraudes: La IA puede identificar comportamientos fraudulentos y ajustar las políticas de devolución en consecuencia.
☑️ Servicio al cliente proactivo para minimizar problemas logísticos: La comunicación proactiva y automatizada sobre el estado de las devoluciones puede reducir los tickets de servicio al cliente y mejorar la satisfacción del cliente.
☑️ Detección de tendencias con agentes de IA para anticipar el comportamiento del consumidor: Los agentes de IA pueden identificar tendencias emergentes y ayudar a las marcas a tomar decisiones informadas sobre futuras campañas y productos.
Impacto de la IA en la reducción de costos y fraudes
El impacto financiero de las devoluciones en el comercio electrónico es significativo, con una creciente tasa de devoluciones proyectada en un 15% anual. Las devoluciones no solo afectan los ingresos, sino que también implican costos operativos y pérdidas de producto.
La implementación de políticas de devolución dinámicas y la utilización de IA para la identificación de fraudes pueden reducir estos costos. Por ejemplo, la segmentación de la experiencia del usuario y la identificación de comportamientos de abuso o fraude pueden disminuir estos casos en un 82%, protegiendo así los márgenes de las marcas.
Mejora de la experiencia del cliente post-compra
Una parte considerable de las interacciones post-compra está relacionada con las devoluciones. Implementar IA en estas interacciones puede transformar la experiencia del cliente, haciendo que el proceso sea más fluido y eficiente.
El servicio al cliente proactivo, impulsado por IA, puede resolver problemas logísticos antes de que se conviertan en quejas, aumentando así la satisfacción del cliente. Además, las recomendaciones de productos contextuales pueden convertir una devolución en una nueva oportunidad de venta, mejorando la experiencia general del cliente y fomentando la lealtad.
Estrategias para implementar IA en la gestión de devoluciones
Para aprovechar al máximo las capacidades de la IA en la gestión de devoluciones, las marcas deben considerar las siguientes estrategias:
1. Recopilar datos adecuados en cada etapa del viaje del cliente para alimentar los insights de IA.
2. Construir un sistema centralizado que integre datos de devoluciones con compras, tallas y feedback del cliente.
3. Implementar flujos de trabajo automatizados para identificar y resolver problemas relacionados con devoluciones a gran escala.
4. Adaptar la experiencia de usuario de manera dinámica según el comportamiento del cliente y las señales de fraude.
5. Establecer KPIs claros para medir el impacto de la IA en la reducción de tasas de devolución y la mejora de la experiencia del cliente.
Lee más sobre esto en nuestro informe completo.