Varejistas recorrem à IA na luta contra as devoluções

Novas ferramentas de IA podem ajudar os varejistas a anunciar de forma mais eficaz, prevendo a probabilidade de os compradores devolverem os produtos que compram

Marcas de roupas e fast-fashion, como Perry Ellis e H&M, estão recorrendo a uma nova arma na luta contra as caras devoluções on-line: a inteligência artificial.

Elas estão usando a IA para aprimorar as descrições e recomendações de produtos, direcionar determinados anúncios para longe dos compradores com maior probabilidade de devolver esses produtos e direcionar a publicidade para os consumidores que elas acreditam que continuarão com suas compras.

“O que não podemos fazer é impedir que a Amazon permita que alguém compre. Mas o que podemos fazer é aumentar a segmentação para os públicos que achamos que têm menos probabilidade de retornar”, disse James Poll, diretor de tecnologia da Acorn-i, uma agência de comércio eletrônico cujos clientes incluem a Perry Ellis.

Algumas empresas responderam com soluções estritamente analógicas. O varejista on-line Dress the Population, por exemplo, dá descontos às pessoas que concordam em não devolver suas compras. 

Trinta e cinco por cento dos varejistas começaram a cobrar pelas devoluções no último ano, de acordo com uma pesquisa realizada em setembro com 500 executivos de varejo dos EUA pela goTRG, que fornece software e serviços de gerenciamento de devoluções.

Vinte e nove por cento encurtaram suas janelas de devolução e 17% começaram a oferecer crédito na loja em vez de reembolsos durante esse período, disse a goTRG.

Outras lojas têm usado a IA para gerenciar devoluções há algum tempo. A equipe de IA da cadeia de fast-fashion H&M, por exemplo, desde 2018 tem usado a tecnologia para melhor adequar a oferta à demanda e dar aos compradores recomendações mais precisas, de acordo com um porta-voz. 

A ideia é que os compradores que encomendam roupas que não servem ou que não parecem adequadas, ou que escolhem a próxima melhor opção quando o item que desejam está fora de estoque, têm maior probabilidade de devolver essas mercadorias.

Nos últimos meses, no entanto, os profissionais de marketing de lojas de varejo começaram a fazer experiências com aplicações mais inovadoras de IA.

A loja holandesa de roupas on-line Omoda – que no ano passado viu um comprador comprar 10 casacos de inverno e devolver nove deles – trabalhou com o Google e a agência de marketing DEPT para desenvolver um sistema de aprendizado de máquina para ajudar a limitar a taxa de devoluções de vendas geradas por anúncios de pesquisa.

Posteriormente, a Omoda e a DEPT inserem todos esses dados no algoritmo de compra de anúncios do Google para direcionar os anúncios de pesquisa com mais precisão. Normalmente, os anúncios são direcionados aos compradores com maior probabilidade de comprar algo, mas a Omoda queria se concentrar em seu valor de longo prazo, que leva em conta o custo previsto das devoluções. 

O objetivo da empresa era evitar anunciar produtos para os compradores com maior probabilidade de comprá-los, mas depois devolvê-los, disse o executivo-chefe da Omoda, Jan Baan.

A Perry Ellis trabalhou com a Acorn-i no ano passado para reduzir os custos de suas devoluções na Amazon no Reino Unido. 

Depois de identificar os itens com as maiores taxas de devolução, eles usaram ferramentas de análise de sentimentos de IA para determinar quais frases nas descrições desses produtos poderiam criar confusão em relação a elementos-chave, como tamanho ou ajuste, que na maioria das vezes levam a devoluções, disse Claire Leon, cofundadora da Acorn-i. 

Em seguida, a IA generativa criou descrições que combinariam melhor esses produtos com as dúvidas e preocupações dos compradores, além de palavras-chave de pesquisa comuns, disse ela.

Uma camisa da Perry Ellis, por exemplo, passou de uma descrição que dizia “Lavável na máquina” e “Fabricação em Oxford de algodão” para uma que dizia “Feita com 100% de algodão orgânico certificado de forma independente” que os compradores podem “Lavar na máquina de acordo com as instruções na etiqueta de cuidados”.

A Perry Ellis então combinou essas novas descrições com dados comportamentais extraídos do banco de dados da Amazon para direcionar seus anúncios, disse Poll, CTO da Acorn-i.

No decorrer de cerca de um ano, as taxas de devolução dos produtos do projeto caíram 15%, de acordo com um porta-voz da Perry Ellis. A empresa planeja expandir o esforço para outros mercados europeus se a experiência da Amazon no Reino Unido continuar a mostrar resultados, disse o porta-voz.

Há algum tempo, os varejistas vêm tentando reduzir as taxas de devolução com IA, por exemplo, usando o aprendizado de máquina para colocar os compradores em grupos cada vez menores com base em características compartilhadas, disse Brad Herndon, sócio da empresa de consultoria PwC. 

No entanto, apesar de alguns sucessos limitados, a IA não está madura o suficiente para resolver esses tipos de problemas em grande escala, disse ele.

No momento, não há uma maneira simples de lidar com as devoluções sem assumir o custo ou cobrar mais dinheiro dos clientes fiéis e possivelmente perder o negócio deles, disse Brian Kalms, sócio e diretor administrativo da empresa de consultoria AlixPartners. 

Isso deixa os varejistas com pouca escolha a não ser fazer experiências com IA para aproveitar ao máximo os dados de seus próprios consumidores, disse ele.

“As pessoas se tornaram mais viciadas na droga do retorno, e você não quer acabar com isso”, disse Kalms.

(Com The Wall Street Journal; Título original: Retailers Enlist AI in Fight Against Returns; tradução feita com auxílio de IA)