Искусственный интеллект научили прогнозировать количество возвратов товаров еще до покупки

Исследователи Google и индийской компании по электронной коммерции Myntra Designs опубликовали статью, посвященную возврату товаров, приобретенных в интернет-магазинах. Используя модель машинного обучения, обученную на наборе данных о предпочтениях покупателей, их телосложении, представлениях о товаре и многом другом, им удалось предсказать вероятность возврата для каждого покупателя до покупки, сообщает VentureBeat.

Ожидается, что к 2020 году объем продаж посредством электронной торговли достигнет 4 трлн долл, однако возвраты составят чуть менее трети от этой суммы, заметно снижая эффективность интернет-магазинов и сокращая их прибыль. Чтобы определить, какие факторы оказали наибольшее влияние на число возвратов товаров, исследователи провели анализ статистики платформы электронной коммерции Myntra Designs, которая имеет товарный ассортимент в размере 600 тыс. продуктов и получает несколько миллионов заказов в неделю.

Они обнаружили, что из всех возвратов 4 проц происходит, когда в корзине есть несколько похожих товаров. Кроме того, они обнаружили, что 53 проц возвратов происходят из-за проблем с размером, и что процент возврата сильно зависит от объема общей покупки. Если покупатель одновременно приобретает более пяти продуктов, то шансы возврата одного из них составляют около 72 проц по сравнению с 9 проц для покупки, в которую входит один товар.

Вооружившись этими числами, команда разработала так называемую гибридную двойную модель для прогнозирования вероятности возврата товара и покупки в целом. ИИ, разбитый на две части, учился предсказывать вероятность возврата отдельных товаров и покупок машинным способом, обрабатывая блок данных, содержащий образцы по трем категориям — функциям продукта, корзины и данных пользователя — включая такие факторы, как бренд, день и время заказа, город доставки, способ оплаты и частота покупок, а также многое другое.

Команда отмечает, что, зная, какие клиенты могут вернуть товар, розничный продавец может предпринять упреждающие действия, например, персонализировать стоимость доставки или сделать товар невозвратным, предложив купон. «В будущем мы планируем применить эту модель к большему количеству элементов действий, которые могли бы снизить прибыль платформы», — написали они.

Источник: Inc.

Фото: Amazon