Innovative tools for the prevention of product returns in e-commerce

While online shopping is widespread, the online retail experience still exhibits problems. One of which is the center of this study: product returns. Returns are interdisciplinary by nature, which makes them harmful for several areas of a company. They represent about a third of sales on average, going up to 70% in some cases. They are a trigger for churns and can affect profit if not kept under control. This poses a challenge for companies of understanding customers’ behavior and the factors that influence their purchase decision, intending to comprehend its real impact and discover innovative ways to counter the consequences. For online retailers, technology is the base of their operation and therefore, should be part of the solution. Tools like AI or AR are widely suggested to enhance the online experience and fight against returns, since they address the lack of contact with the customer and the poor understanding of a brand’s offer, providing retailers with a competitive advantage. This study pretends to tackle the main causes of returns that can be prevented, meaning the ones that correspond to the pre-purchase and purchase phases, to propose the most suitable solution to each one of them. The first chapter introduces the topic by showing the main trends expected this year for e-commerce, like its growth, customer experience, personalization, fulfillment, and technology enablers. The second one focuses on returns, explaining the main problems like fit or non-conformity, and the impact on operations and the environment. The last and most important chapter provides a clear view of four of the most discussed tools in the matter. The first part describes distinct models for a fit assistant, the second explains different ways to use artificial intelligence to influence the reduction of returns, the third part describes how augmented reality can be used to favor conversion, engagement, and low returns, while the last one gives a short review on 3D imagery for visualization. For each one of them, cases of study are provided with real-life examples of the successful implementation of these tools.

Sebbene lo shopping online sia diffuso, l'esperienza di vendita al dettaglio online mostra ancora alcuni problemi, uno dei quali è al centro di questo studio: i resi di prodotto. I resi sono di natura interdisciplinare, il che li rende dannosi per diverse aree di un'azienda. Rappresentano in media circa un terzo delle vendite, arrivando in alcuni casi fino al 70%. Sono un fattore scatenante il “customer churn” e possono influenzare il profitto se non vengono tenuti sotto controllo. Ciò pone la sfida alle aziende di comprendere il comportamento dei clienti e i fattori che influenzano la loro decisione di acquisto, con l'intenzione di comprenderne l'impatto reale e scoprire modi innovativi per contrastarne le conseguenze. Per i rivenditori online, la tecnologia è la base del loro funzionamento e, pertanto, dovrebbe essere parte della soluzione. Strumenti come AI o AR sono ampiamente suggeriti per migliorare l'esperienza online e contrastare i resi, poiché affrontano la mancanza di contatto con il cliente e la scarsa comprensione dell'offerta di un marchio, fornendo ai rivenditori un vantaggio competitivo. Questo studio si propone di affrontare le principali cause di resi prevenibili, ovvero quelle che corrispondono alle fasi di preacquisto e acquisto, per proporre ad ognuna di esse la soluzione più adatta. Il primo capitolo introduce l'argomento mostrando le principali tendenze previste quest'anno per l'e-commerce, come la sua crescita, l'esperienza del cliente, la personalizzazione, la realizzazione e gli abilitanti tecnologici. La seconda si concentra sui rendimenti, spiegando i problemi principali come l'idoneità o la non conformità e l'impatto sulle operazioni e sull'ambiente. L'ultimo e più importante capitolo fornisce una visione chiara di quattro degli strumenti più discussi in materia. La prima parte descrive modelli distinti di “fit assistant”, la seconda spiega diversi modi di utilizzare l'intelligenza artificiale per influenzare la riduzione dei resi, la terza parte descrive come la realtà aumentata può essere utilizzata per favorire la conversione, l'engagement e i bassi rendimenti, mentre l'ultima fornisce una breve recensione sulle immagini 3D per la visualizzazione. Per ciascuno di essi, vengono forniti casi di studio con esempi reali dell'implementazione di successo di questi strumenti.