Инженеры Google создали систему, которая еще до покупки товара определит вероятность его возврата. Исследование провели совместно с сотрудниками онлайн-ритейлера одежды Myntra Designs. Для обучения искусственный интеллект использовал данные о 600 тыс. товаров.
Как работает система
Нейросеть учитывала «заполненность» покупательской корзины, способ оплаты и город доставки. Чтобы добиться максимальной точности, создали гибридную двойную модель. Первый классификатор использовали, чтобы проанализировать содержимое корзины, из которой впоследствии вернули один из товаров. Задачей второго классификатора было установить, насколько вероятен возврат для каждого конкретного товара.
Результаты прогнозов
Аналитики Google установили, что на возврат покупки влияют факторы, часто не связанные с ее качеством. 4% возвратов происходит, если в корзине лежало несколько похожих товаров. 52% товаров возвращают из-за неверно подобранного размера. Если в корзине всего один товар, его вернут в 9% случаев, если более пяти товаров, то в 72% заказов возврата не избежать.
Исследователи также установили, что чаще покупатели возвращают товары из старых коллекций. Вероятно, они имеют меньшую ценность для человека, не так желанны и актуальны.
Практическое применение
Вернуть покупку – нормальная практика для Индии, и этой возможностью пользуются даже без веских причин для этого. Из-за этой особенности ритейлеры несут убытки. Если магазин предскажет вероятность товара еще до покупки, он сможет упорядочить закупки, логистику и отказаться от некачественного или непопулярного продукта.
В другом случае розничный продавец сможет поработать над уровнем сервиса. Например, персонализировать стоимость доставки или сделать определенные группы товара невозвратными, продавая их по купонам. Команда исследователей собирается обучить ИИ большему количеству прогнозов, чтобы повлиять на факторы, снижающие общую прибыль магазина.