Wyobraź sobie sytuację: klient otwiera swoją długo wyczekiwaną paczkę, a tam - uszkodzony produkt. Jego frustracja staje się początkiem kosztownego procesu reklamacji dla Twojej firmy. Czy można temu zapobiec? Tak, wykorzystując siłę danych i technologii.
Koszty reklamacji w e-commerce to wyzwanie, które dotyka niemal każdą firmę w branży. Wpływają one na rentowność, reputację oraz lojalność klientów. Zła jakość obsługi zwrotów, uszkodzenia w transporcie czy problemy z jakością produktów mogą kosztować firmę znacznie więcej niż sam koszt wymiany towaru.
Z tego artykułu dowiesz się, jak analityka danych oraz narzędzia uczenia maszynowego (ML) mogą skutecznie pomóc w redukcji tych kosztów. Przyjrzymy się również przykładowi jednego z naszych klientów — firmy, w której z sukcesem wdrożyliśmy te technologie, aby zoptymalizować procesy i zmniejszyć koszty reklamacji.
Koszty reklamacji - czyli niemałe wyzwanie każdego e-commerce
Na samym początku warto zastanowić się, jakie mogą być źródła problemu, by niczym po nitce do kłębka dotrzeć do znalezienia optymalnego rozwiązania.
Wysokie koszty reklamacji są generowane przez szereg czynników, takich jak:
- Uszkodzenia podczas transportu: Niewystarczająca jakość usług logistycznych, nieodpowiednie opakowania czy błędny wybór przewoźnika.
- Błędy w produkcji lub pakowaniu: Problemy na etapie wytwarzania prowadzące do dostarczania wadliwych towarów.
- Łatwość zgłaszania reklamacji: Darmowe zwroty i proste procesy reklamacyjne mogą skłaniać klientów do zgłaszania reklamacji nawet przy minimalnych uszkodzeniach produktu.
Znając już problemy, które powodują, że koszty reklamacji są znaczące, przyjrzyjmy się teraz temu, jak wpływają one na Twój biznes.
Współpracując z wieloma klientami możemy wyróżnić dwa rodzaje wpływu na biznes:
- Bezpośrednie: Koszty wymiany, transportu oraz naprawy produktów.
- Pośrednie: Spadek zadowolenia klientów, utrata lojalności, a w konsekwencji zmniejszenie przychodów.
Dodatkowo proces obsługi reklamacji angażuje zasoby firmy, odciągając je od innych działań strategicznych.
Jak analityka danych pomaga rozwiązać problem?
Wyobraź sobie, że Twoja firma ma detektywa, który nie tylko identyfikuje problemy, ale również wskazuje najlepsze sposoby ich rozwiązania. Tym właśnie jest analityka danych.
Zastosowanie podejścia opartego na danych
Firmy e-commerce mogą skutecznie ograniczyć liczbę reklamacji, korzystając z danych historycznych oraz narzędzi analitycznych. Kluczowe kroki, które podejmujemy współpracując z naszymi klientami to:
- Zbieranie danych: Zebranie informacji o procesie transportu (informacje o przewoźnikach, typach paczek, lokalizacjach dostawy) i o procesie produkcyjnym (etapy produkcji, maszyny wytwarzające dany produkt, rodzaj produktu)
- Analiza przyczyn uszkodzeń: Na przykład, wykrywanie trendów, takich jak wysoka liczba uszkodzeń w transporcie do określonych regionów czy problemy z maszynami produkcyjnymi. Co może oznaczać, że problem leży już u podstaw tj. produkcja materiałów lub finalnych produktów.
Wdrożenie modeli predykcyjnych
Uczenie maszynowe umożliwia przewidywanie ryzyka uszkodzenia paczek na podstawie danych historycznych. Wyobraź sobie, że masz “wirtualnego doradcę”, który wskazuje najbardziej ryzykowne trasy transportowe i produkty wymagające dodatkowej uwagi.
Mając taką wiedzę, jesteśmy w stanie podejmować decyzje operacyjne i strategiczne na podstawie danych. To z kolei przekłada się na szereg korzyści:
- Automatyzacja procesów logistycznych: Wybór przewoźnika na podstawie analizy ryzyka uszkodzenia.
- Poprawa produkcji: Identyfikacja słabych punktów w procesie wytwórczym.
- Personalizacja: Dostosowanie usług do indywidualnych potrzeb klienta.
Korzyści dla firm e-commerce z wykorzystania analityki danych
Bezpośrednie efekty
- Optymalizacja kosztów: Wybór droższego, ale bardziej niezawodnego przewoźnika może zmniejszyć liczbę reklamacji, co w długim terminie poprawia rentowność.
- Usprawnienie logistyki: Krótszy czas obsługi zwrotów i nadawania paczek.
- Zadowolenie klientów: Wyższa jakość obsługi buduje lojalność.
Strategiczne korzyści
- Decyzje oparte na danych: Lepsza alokacja zasobów i wyższa skuteczność operacji.
- Przewaga konkurencyjna: Firmy, które skutecznie wykorzystują dane, wyprzedzają konkurencję.
- Lepsze zarządzanie produkcją: Identyfikacja problematycznych procesów produkcyjnych, np. maszyn wymagających naprawy z racji częstych reklamacji dla produktów na nich wytwarzanych.
Od czego zacząć?
Identyfikacja problemów
Na początku wspólnie z klientem zaczynamy od wskazania kluczowych obszarów wymagających poprawy, takich jak wysoka liczba reklamacji w określonych kategoriach produktów czy regionach dostawy.
Wybór technologii
Dobieramy technologie, które są optymalne z perspektywy naszego klienta: jego preferencji, obecnie używanych technologii lub w zależności jakich wymagań może oczekiwać samo rozwiązanie problemu. Jednym z rozwiązań które umożliwiają sprawną implementację ML jest BigQuery ML.
Współpraca z ekspertami
Kluczowa będzie współpraca z naszymi ekspertami wyznaczonych osób po stronie klienta, wyróżniamy tutaj 2 kroki:
- Zbieranie i organizacja danych: Analiza dotychczasowych danych przy współpracy z analitykami.
- Wdrożenie modeli ML: Opracowanie i integracja modeli do prognozowania ryzyka oraz optymalizacji procesów.
Case study: Jak zredukowaliśmy koszty reklamacji dla klienta z branży meblarskiej
Nasz klient to przykład firmy, w której z sukcesem wdrożyliśmy analitykę danych wraz z modelami ML. Jak wyglądała ich droga do sukcesu?
Sytuacja wyjściowa
Nasz klient, innowacyjny producent mebli na zamówienie, borykał się z wysoką liczbą reklamacji wynikających z uszkodzeń paczek podczas transportu. Wyobraź sobie frustrację ich klientów: wymarzone meble docierały w złym stanie. Mimo posiadania zaawansowanych narzędzi, takich jak BigQuery, brak specjalisty od ML uniemożliwiał skuteczne wdrożenie rozwiązania
Nasze rozwiązanie
- Eksploracja danych: Zaczęliśmy od wnikliwej analizy. Które produkty są najbardziej narażone na uszkodzenia? Jakie trasy transportowe generują największe ryzyko?
- Trening modelu: Porównaliśmy różne algorytmy Machine Learning, aby wybrać ten, który najlepiej przewiduje ryzyko uszkodzeń.
- Wdrożenie: Implementacja modelu w ekosystemie BigQuery ML pozwoliła na pełne wykorzystanie danych bez konieczności wykraczania poza SQL. Dodatkowo algorytm jest wykorzystywany przez dział logistyki jako element wspomagający decyzje dotyczące tego jaką formę transportu wybrać.
Rezultaty
- Redukcja reklamacji: Skuteczność modelu na poziomie 75% pozwoliła na obniżenie liczby zwrotów, wspierając trafne decyzje logistyki, produkcji i działów operacyjnych.
- Optymalizacja logistyki: Efektywniejszy wybór przewoźników i zmniejszenie kosztów transportu.
- Skalowalność: Model z łatwością można używać w różnych procesach bez martwienia się o infrastrukturę i sposób obliczeń. Wszystko dzięki zastosowaniu BigQuery ML.
Podsumowanie
Analityka danych i uczenie maszynowe to nie tylko narzędzia do rozwiązywania problemów operacyjnych. To przede wszystkim inwestycja w przyszłość firmy.
Od Ciebie zależy czy decyzje w Twojej firmie będą podejmowane na bazie danych, a może intuicji i dość popularnego stwierdzenia “wydaje mi się”. Jeśli chcesz ograniczyć koszty reklamacji w swoim E-commerce oraz wyprzedzić konkurencję, napisz do nas, a my pomożemy Ci wejść na wyższy poziom analityki.