Nell’era del commercio digitale, la gestione dei resi (returns management) rappresenta una sfida significativa per le aziende B2C. Un’efficiente gestione dei resi non solo migliora la soddisfazione del cliente, ma riduce anche i costi operativi.
L’intelligenza artificiale (AI) emerge come uno strumento cruciale per ottimizzare questo aspetto critico, integrando policy intelligenti che possono determinare proattivamente le strategie più efficaci per gestire e, idealmente, ridurre i resi.
Una media tra le recenti statistiche ci dice che gli e-commerce B2C devono gestire all’incirca il 25% di resi rispetto agli acquisti. Questa dinamica non solo incide sui costi logistici, ma influisce anche sull’inventory management e sulla pianificazione delle risorse.
Al di là dei temi etici sui quali molti big player del mercato si stanno confrontando, è corretto accettare resi gratuiti nel momento in cui la facilità di reso induce a consumare più risorse, energia, ecc…?
In questo articolo ci chiediamo se sia possibile effettuare una gestione dell’interazione col cliente per richiesta di reso intelligente, in modo da ridurre la percentuale di reso e mantenere alta la customer satisfaction.
Il Ruolo dell’Intelligenza Artificiale
L’AI può trasformare il returns management attraverso l’automazione di processi e la loro personalizzazione. Le soluzioni di intelligenza artificiale possono analizzare grandi volumi di dati per identificare modelli e tendenze, prevedendo i comportamenti dei consumatori e ottimizzando le politiche di reso. Ciò include la determinazione di quando offrire codici sconto per prevenire un reso o la personalizzazione dell’approccio di gestione basato sul profilo del cliente.
Evitare un reso infatti è spesso una forma di azione determinante per ridurre i costi di gestione. Per farlo mantenendo alta la soddisfazione del cliente occorre agire secondo criteri evoluti e in grado di proporre – caso per caso – alternative con alto potenziale di gradimento e accettazione.
Qualche esempio:
- Proposta di rimborso parziale alla richiesta di reso.
- Come funziona: Al momento della richiesta di reso, l’AI – sulla base dello storico del cliente e delle conseguenti opportunità di successo della proposta – valuta se offrire un rimborso parziale che può essere economicamente più vantaggioso per l’azienda rispetto alla gestione fisica del reso. Questa decisione si basa sull’analisi dei costi di logistica inversa, del valore residuo del prodotto e della probabilità di rivendita.
- Benefici: Riduzione dei costi logistici e mantenimento di una maggiore liquidità dentro l’azienda.
- Offerta di sconti su acquisti futuri in alternativa al reso.
- Come funziona: Se un cliente inizia la procedura di reso, l’AI propone un codice sconto per un futuro acquisto, calibrato per essere leggermente inferiore al costo stimato del reso. Questa strategia è particolarmente efficace per mantenere alta la customer retention, incentivando il cliente a reinvestire nel brand.
- Benefici: Incremento della fidelizzazione del cliente e riduzione dei resi fisici.
- Sostituzione personalizzata del prodotto con interazione intelligente.
- Come funziona: utilizzando il natural language processing, l’AI dialoga con il cliente per comprendere la specifica insoddisfazione (es. colore, taglia) e suggerisce alternative mirate. Se la sostituzione viene accettata, l’AI può anche offrire di coprire le spese di spedizione del nuovo prodotto, equilibrando così il costo con il mantenimento della soddisfazione del cliente.
- Benefici: miglioramento dell’esperienza cliente e riduzione dei tassi di reso definitivo.
Integrazione con sistemi esistenti
Per un’introduzione efficace di queste tecnologie AI, è fondamentale una strategia di integrazione “soft” con i sistemi ERP, CRM e di supply chain già in uso. Attraverso l’utilizzo di API flessibili e piattaforme cloud, l’AI può essere integrata gradualmente, permettendo ai dati di fluire senza interruzioni e garantendo che le nuove funzionalità siano scalabili e sicure.
Affidando all’AI componenti sviluppate ad hoc è possibile garantire la continuità del flusso di dati e rendere il sistema stabile e integrato.
Sfide e Considerazioni
La sfida principale nell’adozione di queste tecnologie avanzate è duplice: tecnologica e culturale. Dal punto di vista tecnologico, l’infrastruttura IT esistente potrebbe necessitare di aggiornamenti significativi. Culturalmente, il cambiamento gestionale e operativo richiede un impegno da parte dei leader aziendali per guidare il cambiamento e assicurare l’allineamento tra i vari dipartimenti.
Il risultato, a fronte di un percorso ambizioso, sarebbe però quello di ridurre i costi, gli sprechi e l’impatto ambientale della propria attività, mantenendo alta la soddisfazione dei clienti e l’immagine del brand.
Per lab51 Tommaso Dionigi e Irene Ramaiola
