Как прогнозирование правильной посадки может сократить прибыль обувных брендов
Цифровое искусство от DALL·E
В современном быстро меняющемся и конкурентном мире онлайн-ритейла удовлетворенность клиентов важнее, чем когда-либо. С развитием электронной коммерции клиенты ожидают быстрой и удобной доставки и легкого возврата. Однако за возврат приходится платить как покупателям, так и продавцам. В этом блоге мы рассмотрим скрытую стоимость возврата в обувной промышленности и то, как обувные бренды могут сэкономить, предсказывая правильную посадку.
Стоимость возврата. Возврат может быть дорогостоящим для розничных продавцов по нескольким причинам. Во-первых, это стоимость доставки, которая может быть существенной для более крупных товаров, таких как обувь. Во-вторых, стоимость пополнения запасов, которая включает в себя время и ресурсы, необходимые для обработки возврата и помещения обуви обратно в запасы. В-третьих, стоимость потерянных продаж, поскольку возвращенная обувь может быть уже недоступна для покупки другим покупателем.
Преимущества предсказания правильной посадки. Используя науку о данных и алгоритмы машинного обучения для анализа предпочтений клиентов, размеров тела и местных культурных особенностей, обувные бренды могут предсказать, какая обувь подойдет каждому покупателю. Это означает, что клиенты с большей вероятностью получат обувь, которая им подходит, и с меньшей вероятностью вернут ее. В результате обувные бренды могут сократить расходы, связанные с возвратом товара, и одновременно повысить удовлетворенность клиентов.
Как спрогнозировать правильную посадку. Чтобы спрогнозировать правильную посадку, обувные бренды могут использовать сочетание науки о данных и методов машинного обучения. Собирая данные о предпочтениях клиентов, размерах тела и местных культурных нюансах, они могут разрабатывать прогностические модели, учитывающие уникальные потребности каждого клиента. Используя эти модели для персонализации покупательского опыта, они могут повысить вероятность того, что покупатели получат обувь, которая им подходит, и сократить количество возвратов.
В заключение, стоимость возврата может быть существенной для обувных брендов, но, используя науку о данных и машинное обучение для прогнозирования правильной посадки, они могут сэкономить большую сумму и одновременно повысить удовлетворенность клиентов. Собирая и анализируя данные о клиентах, обувные бренды могут разрабатывать прогностические модели, которые учитывают уникальные потребности каждого клиента и повышают вероятность того, что они получат обувь, которая им подходит. Это может привести к снижению затрат, повышению удовлетворенности клиентов и увеличению продаж и доходов бренда.
