- Tersine lojistik maliyetleri ve yetersizlikleri, ABD’de 4,3 milyar kilograma varan iade ürünlerinin çoğu için perakendecinin ürünü yeniden satmak yerine çöpe göndermesinin daha ucuz olduğu anlamına geliyor. Bu da çok büyük bir iklim sorunu.
- Yapay zeka, iade nedenlerine ilişkin müşteri geri bildirimlerini işleyerek ve bir sonraki müşteriler için rehberlik oluşturarak bu uygulamanın azaltılmasına yardımcı olabilir.
- İade edilen ürünler için bazı perakendeciler, aynı depoya giden iadeleri bir araya getirerek nakliye alanını azaltan yapay zeka destekli yazılımlar da kullanıyor.
Çevrim içi perakendeciler, iade edilen ürünler sebebiyle büyük ölçüde önemli bir atık ve sera gazı emisyonu sorunuyla boğuşmaya başlıyor. Pandemi zamanında yaşanan online alışveriş çılgınlığı, iade edilen ürünlerde de büyük bir artışa yol açtı.
Arizona Eyalet Üniversitesinde tedarik zinciri ekonomisi profesörü olan Hitendra Chaturvedi’ye göre bu yıl sadece ABD’deki ürün iadelerinin perakende değeri 1 trilyon dolara yaklaşacak. Tersine lojistik maliyetleri ve yetersizlikleri, ABD’de 4,3 milyar kilograma varan iade ürünlerinin çoğu için perakendecinin ürünü yeniden satmak yerine çöpe göndermesinin daha ucuz olduğu anlamına geliyor. Chaturvedi, iade edilen ürünlerin %80’inin çöpe gittiğini tahmin ediyor. Ancak giderek sayısı artan perakendeciler, bu konuda yardımcı olması için yapay zekaya başvuruyor. Tersine lojistik yönetim yazılımı şirketi Optoro’nun CEO’su Amena Ali, “Yapay zekanın, iade edilen malların taşınması ve işlenmesi sırasında ortaya çıkan israfı azaltmak için nerelerde devreye girebileceğini keşfetmeye başladık.” diyor.
Perakendeciler, çevrim içi satışlardan kaynaklanan emisyonları azaltmak için mütevazı adımlar atmaya başlarken (ambalajlamayı düzene sokmak veya elektrikli teslimat kamyonları kullanmak) tersine lojistik büyük ölçüde göz ardı edildi. Optoro’ya göre iade edilen malların taşınması ve israf edilmesiyle ilişkili emisyonlar, bir yıl boyunca sürülen 5 milyon araba ile aynı ayak izine ulaşıyor. Bu da başka bir iklim sorunu tabii.
Ali, iade sürecinin en zor kısmının her iadenin farklı bir sebebi olmasından kaynaklandığını söylüyor. İşte bu noktada yapay zeka yardımcı olabilir. Ali, ABD’de internet üzerinden alışveriş yapanların yaklaşık üçte birinin deneme amaçlı alışveriş yaptığını söyledi. Yani bu alışverişlerde ürünler denendikten sonra iade etmek amacıyla satın alınıyor.
Yapay zeka, iade nedenlerine ilişkin müşteri geri bildirimlerini işleyerek ve bir sonraki müşteriler için rehberlik oluşturarak bu uygulamanın azaltılmasına yardımcı olabilir. İade edilen ürünler için bazı perakendeciler, aynı depoya giden iadeleri bir araya getirerek nakliye alanını azaltan yapay zeka destekli yazılımlar kullanıyor. Ürünler, bir depoya geri döndüğünde yapay zeka görüntü işleme, çalışanların bunları tanımlamasına ve sınıflandırmasına yardımcı olacak.
Ne yazık ki, iadelerin çevresel etkisini azaltmanın en etkili yolu müşterilerin iade seçeneklerini sınırlandırarak ilk etapta daha dikkatli alışveriş yapmalarını sağlamak. Ancak bu, online alışverişin temel zorunluluklarından biri olan mümkün olduğunca kolay hâle getirme ilkesine ters düşüyor. İadelerin önündeki engeller, müşterileri başka yerlere yönlendiriyor. Chaturvedi: “Şu anda e-ticaret alanında iadeleri azaltacak önemli bir gelişme yok. Kötü bir iade politikası oluşturursanız tüketicilerinizin %80 ila %90’ı size geri dönmeyecektir.”
Derleyen: Esin Özcan
