Как искусственный интеллект может внедрять инновации в стратегии послепродажного обслуживания

По мере того как потребители увеличивают свои расходы на цифровые технологии, растут и их ожидания от онлайн-сервисов. Скорость, прозрачность и удобство на каждом этапе совершения покупок в настоящее время являются важнейшими отличительными факторами, которые побуждают потребителей переходить от одного ритейлера к другому. Между тем, ресурсы, необходимые для бесперебойной работы службы доставки, ограничены как никогда: свободных складских площадей не хватает, особенно в ключевых зонах дистрибуции вблизи портов и крупных городов.

Перевозчики испытывают нехватку средств и перекладывают растущие расходы на клиентов бренда в виде дополнительных сборов и задержек доставки. Контроль со стороны клиентов и регулирующих органов за деловой практикой усиливается, и влияние поставок слишком велико, чтобы избежать дальнейшего внимания.

Что касается потребителей, то заключение в скобки — практика многократной закупки определенного товара с целью возврата нежелательных излишков - становится все более распространенным явлением. Согласно опросу Statista, проведенному в 2022 году, около 63% потребителей электронной коммерции в США откладывают свои онлайн-покупки, ссылаясь на такие причины, как неправильный размер и посадка, а также невозможность примерить товар в магазине.

Согласно данным Национальной федерации розничной торговли, в 2021 году покупатели в США вернули обратно товары, купленные онлайн, на сумму около 218 миллиардов долларов, по сравнению со 100 миллиардами долларов в 2020 году. К счастью, решения для машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) теперь представляют собой реальную возможность повысить стандарты обслуживания и удовлетворенность клиентов при одновременном снижении отходов и выбросов.

Интеллектуальные модели позволяют создавать интеллектуальные аналитические материалы, и сегодня, в зависимости от того, делается ли акцент на скорости, устойчивости или затратах, розничные торговцы и бренды могут моделировать свои комплексные дистрибьюторские сети. Согласно опросу руководителей розничной торговли, проведенному компанией GoTRG, занимающейся решениями для управления возвратом, около 60% розничных продавцов заявили, что они вносят изменения в существующую политику возврата, сокращая количество обещаний о бесплатном возврате.

Более того, специалисты считают, что бесперебойное получение и возврат заказов может обеспечить лояльность клиентов на протяжении всей жизни. Послепродажный уход в настоящее время является одним из наиболее эффективных рычагов повышения лояльности сообщества и бренда.

Бриттани Кнезович, Ванесса Родригес и Мелисса Зинзи из ShopRunner, а также Робин Меллери-Пратт из BoF провели круглый стол в отеле Nine Orchard в Нью-Йорке, на котором группа лидеров рынка обсудили, как решения с использованием искусственного интеллекта могут повысить уровень обслуживания клиентов, повысить производительность и ускорить внедрение более ответственных методов ведения бизнеса. На показе присутствовали руководители Fendi, Puma, Skims, Mytheresa, Mario Badescu Skin Care, Adore Me, LoveShackFancy и Диана фон Фюрстенберг.

Теперь BoF на условиях анонимности делится ключевыми выводами из беседы, которая была проведена в соответствии с правилами Chatham House. Бренды уже давно осознали “Эффект Amazon”, когда ожидания потребителей от немедленных бесплатных схем доставки представляют серьезную проблему. “Мы хотим поставлять [такой продукт], как продукты питания, но есть причина, по которой бренды этого не делают.

На самом деле это довольно сложно”, - сказал один из участников мероприятия. “Потребители теперь ожидают [доставки] через один или два дня. [.. ] И мы приближаемся к тому, чтобы обслуживать клиентов мгновенно, но мы [также] приближаемся к тому времени, когда прибыльность имеет большое значение. На днях мы услышали интересную новость от покупателя, который сказал: «Я не заказывал, потому что хотел заказать 10 размеров и перемерить их все», и мы говорили о том, что потеряли этого покупателя.

В глубине души я думаю: «А нужен ли мне этот клиент?» В конечном счете, мы стремимся к долгосрочной ценности (LTV), мы стремимся к лояльности, мы стремимся к сильным клиентам, которые являются движущей силой вашего бренда”.

Как только услуги [электронной коммерции] и их внедрение нашими партнерами по магазинам начали расширяться, клиенты ожидали такого же уровня обслуживания, как и в магазине. Чтобы сосредоточиться на потребителях, которые составляют основу вашего бизнеса, крайне важно учитывать их интересы и персонализировать их обслуживание, что сегодня становится все более достижимым с помощью искусственного интеллекта. “Искусственный интеллект окажет нам огромную помощь в плане привлечения внимания к отдельным клиентам, а также окажет огромную помощь в обслуживании клиентов, их путешествии и получении опыта — сделает клиента счастливым”, - сказал один из гостей.

В связи с возобновлением работы физических торговых площадей и развитием электронной коммерции модным компаниям рекомендуется использовать технологии в качестве связующего звена между каналами, чтобы снизить доходность и улучшить потребительский опыт. Один из представителей бренда сказал: “Мы потратили много времени на расширение услуг, с помощью которых кто-то может совершать покупки из ассортимента магазина онлайн.

И одна из вещей, которую мы осознали, когда эти услуги и их внедрение нашими партнерами в магазинах начали расширяться, заключается в том, что эти клиенты ожидали такого же уровня обслуживания, какой был у них в магазине. Они не хотели, чтобы доставка занимала в среднем от четырех до пяти дней, как у клиента электронной коммерции, не имеющего отношений с партнером.

Поэтому нам пришлось расширить наши операции, включив в них склад для реализации товаров электронной коммерции и доставку из магазина”.

Единая многоканальная структура также влияет на прибыль клиентов, как отметил один из участников: “В тот момент, когда мы смогли сократить время доставки на 50 процентов, мы смогли значительно снизить процент возврата, и процент выкупа у клиентов вырос.

Эти постоянные клиенты магазина обращаются к своим партнерам с просьбой: «Не могли бы вы просто прислать мне ссылки, я не хочу возвращаться в магазин. ” И именно тогда LTV клиента повышается — когда мы объединяем два канала».

Однако такая стратегия создает дополнительные проблемы с логистикой. “Когда магазину приходится доставлять 30-40 коробок в день, как вы это делаете?” - спросил один из посетителей. “Это становится нелепым [.. ] Для нас самое важное - соответствовать ожиданиям наших клиентов.

Если мы говорим клиенту [ожидать доставки] через два дня, давайте убедимся, что мы общаемся с ним и доставляем в течение двух дней”.

“Самые большие затраты, самая большая головная боль и трудности с возвратом - это обратная логистика”, - сказал один из участников мероприятия. “Когда вы объединяете все запасы, когда вы забираете [товар] с сайта, затраты на обратную обработку [.. ] как мы с этим справляемся? Берем ли мы за это плату? Это еще один вопрос — важна ли доставка для вашего опыта?

“Мы провели небольшое A / B тестирование при оформлении заказа, и оказалось, что коэффициент конверсии у вас выше, но LTV абсолютно не выше. Таким образом, вы можете выиграть сегодня, но не выиграете в долгосрочной перспективе, потому что это не имеет значения - все дело в управлении ожиданиями”.

Управлять этими ожиданиями становится проще благодаря моделям глубокого обучения на базе искусственного интеллекта, которые были опробованы одним из участников: “Мы внедрили модели глубокого обучения, чтобы защитить наши сроки доставки, начиная с оформления корзины в магазине, а затем они обновляются и изменяются по мере изменения условий доставки на протяжении всего путешествия”.

В тот момент, когда нам удалось сократить время доставки на 50 процентов, мы смогли значительно снизить процент возврата товара, и процент выкупа у клиентов значительно вырос.

Эта технология также помогла снизить доходность, как сказал участник: “10 процентов вашей клиентской базы отвечают за 40 процентов вашего дохода. Никому не нужен [продукт] стоимостью 400 долларов США одновременно, поэтому мы отслеживаем такое поведение и отклоняем подобные заказы с помощью нашего UX”.

Другой гость отметил, что “в ту минуту, когда [вы решите] вернуть товар, вам будет предложена возможность обмена.

Как только вы получите ярлык для возврата, на ваш счет будет возвращена сумма, полученная в магазине, и вы сможете сразу же оформить заказ. Вам не нужно ждать, чтобы получить товар обратно. Идея мгновенного обмена разделена по всем направлениям — я говорил с розничными торговцами, которые категорически против этого, и я говорил с розничными торговцами, которые настолько сосредоточены на создании еще одной конверсии, что хотят получить ее в тот же момент. Это интересный разговор”.

“Одна из наших [основных стратегических задач] - по-настоящему изучить наших потребителей”, - сказал один из гостей. “50 процентов нашей команды в США занимается личными покупками, но это не просто рекомендации типа «О, возможно, вам понравится это платье» — мы физически находимся на месте. “Это почти как разрозненная стратегия на низовом уровне, когда мы стараемся изо всех сил в регионах с высокой концентрацией внимания - от Коннектикута до Арканзаса и Парк Слоуп, чтобы лучше узнать наших клиентов.

И чем больше мы узнаем их, а они - нас, тем больше нам удается снижать наши доходы, потому что рекомендации или размеры, которые мы присылаем, более точны”.

Ресурсы, необходимые для получения подробного представления о вашей потребительской базе, позволяют получить обширные объемы данных, которые можно использовать для управления ожиданиями потребителей и соответствующей адаптации. “Я вижу ценность в отношениях после покупки”, - сказал один из гостей. “Если у меня есть данные и я понимаю, что этот человек делал то-то и то-то в это время, то я могу предвидеть эти встречи по мере нашего продвижения вперед, и это очень ценно для меня. “Массовые данные и понимание того, как я могу предвидеть потребности более широкого сообщества и сказать: «Хорошо, вот потребители, ориентированные на спорт, или потребители более модной спортивной уличной одежды», или любые другие группы, которые пересекаются с [нашим брендом], которые мне интересны, и это могло бы оказаться чрезвычайно ценным, если бы мы смогли разобраться в этом, и разговор об искусственном интеллекте вышел бы за рамки знаний хорошего мерчендайзера. Мы могли бы быть более эффективными в обслуживании потребителей и удовлетворении их потребностей, если бы сотрудничали и понимали, каковы эти потребности”.