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Las estrategias de incentivos que utiliza la Inteligencia Artificial durante el proceso de la devolución generan hasta 2 euros en nuevas ventas por cada producto devuelto, según un análisis de iF returns
El proceso de devolución de un artículo es un momento idóneo para estrechar el contacto con un cliente y generar una nueva venta. No sólo permite determinar por qué no está satisfecho, también conocer su lugar de residencia, si es un comprador habitual, cómo ha respondido a promociones anteriores e incluso es posible compararlo con compradores similares que han adquirido otros productos. Además, y aún más importante, tiene dinero disponible para gastar en forma de mercancía.
«Las recomendaciones han sido tradicionalmente aplicadas en el marketing a través del correo electrónico y en las propias tiendas para aumentar las tasas de conversión. Cuando se efectúa una devolución suponen una gran oportunidad, ya que más del 80% están motivadas por problemas de talla o la práctica del bracketing, compra de varias unidades de diferente tamaño o color de un mismo artículo para probarlo en casa. Hoy en día, el objetivo es convertir en una nueva experiencia de compra los más de 400 mil millones de euros que representan los productos devueltos en Europa», afirma Marcello S. Valerio, cofundador de iF returns.
La plataforma de cambios y devoluciones iF returns ha impulsado con éxito un sistema de recomendaciones entre más de 300 marcas europeas. Utilizando sencillos modelos de agrupación, transforma más del 40% de los productos devueltos en intercambios y genera un 15% de ventas nuevas a partir de ellos. De esta forma, obtiene, de media, más de 1 euro en nuevas ventas con cada transacción realizada. Esto no solo significa nuevos ingresos, sino también añadir entre un 10-20% de rentabilidad a la operativa de logística inversa, lo cual impacta en la venta futura de esos productos.
La primera aplicación de IA a estas estrategias de incentivos será desarrollada por iF returns en el próximo año. «Nuestro objetivo es desarrollar un algoritmo de segmentación de clientes que permita ofrecer incentivos personalizados. No todas las personas se sienten motivadas por los mismos factores. En unos casos influye más el coste del transporte, y en otros las emisiones de CO2 o los futuros descuentos. Y la clave es dirigirse a cada cliente según sus motivaciones», explica Paul Obando, CTO y cofundador de iF returns.
Con más de 200.000 puntos de entrega y una IA propietaria, la plataforma iF returns consta de tres productos integrados: un portal de devoluciones personalizable, una plataforma de optimización logística en tiempo real y una plataforma de IA para facilitar la recuperación de valor y generar informes y alertas en tiempo real.
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