Análisis predictivo para mejorar la eficiencia en las devoluciones

Los modelos predictivos se han convertido en unos grandes aliados para las empresas del sector de la distribución. La logística inversa genera en la actualidad casi el 25 % de todos los pedidos y supone un gran reto para los actores implicados: tiendas, transportistas y almacenes. Además, aunque su gestión sea un mal necesario para todas estas compañías, no se puede dejar de lado la experiencia de los clientes. De su satisfacción depende que continúen empleando los canales de venta a distancia en futuras compras.

En este artículo, vamos a hablar sobre el funcionamiento del software de análisis predictivo y de cómo resulta útil a las compañías. De igual forma, explicaremos cómo contribuyen este tipo de programas a la mejora de la experiencia de los clientes y cuál es su impacto en la reducción de los costos totales de cada envío. Por último, te ofreceremos algunas recomendaciones para implementar este sistema de un modo eficiente. Los sistemas predictivos, como verás, pueden convertirse en la aplicación ideal para las empresas de venta online.

Introducción al análisis predictivo

El análisis predictivo es una poderosa herramienta que puede ser aprovechada por empresas logísticas de cualquier tamaño. Su funcionamiento es muy sencillo de comprender: a partir de un conjunto de datos históricos, y con la ayuda de algoritmos avanzados, los sistemas de modelos predictivos son capaces de prever eventos futuros. Su potencial es más preciso cuanto mayor es el conjunto de la información con la que cuenta. Por tanto, es fundamental incluir todos los datos de los que se dispone.

Gracias a las previsiones hechas a partir de estas herramientas, se pueden tomar mejores decisiones. Los resultados obtenidos deben interpretarse por parte de los diferentes departamentos involucrados y son muy útiles a la hora de crear estrategias que ayuden a hacer frente a los imprevistos. Igualmente, es posible emplear los resultados obtenidos en áreas concretas. Vamos a verlo a continuación.

Mayor eficiencia en las devoluciones

La logística asociada a las devoluciones se ha convertido en un quebradero de cabeza para muchas compañías. De hecho, la logística inversa es responsable de la mayor parte de los costes asociados a los envíos en la actualidad. En algunos casos, la situación es tan grave que llega a suponer hasta un 59 % del precio de venta del propio producto, sobre todo en aquellos de menor coste.

Esto se debe, sobre todo, a los precios que han de pagar las tiendas o los proveedores a las compañías que se encargan del transporte y la recogida. Pero no es el único gasto. Posteriormente, toda esa mercancía debe volver a clasificarse, también se tiene que almacenar y, en ocasiones, hay que pagar por su reciclaje si ya no se puede volver a comercializar.

Se calcula que en España el negocio de la logística inversa se encuentra alrededor de los 7000 millones de euros al año. Una gran facturación para las empresas logísticas, pero un problema para quienes tienen que contratar sus servicios.

Disminuir estas cifras es vital para que las cuentas empresariales cuadren. Y el análisis predictivo es el método más fiable actualmente para lograr una reducción de costos. La capacidad para analizar patrones de devoluciones de cada consumidor posibilita a las empresas anticiparse a los problemas. En algunos casos, incluso, es útil para vetar clientes que resultan deficitarios en el largo plazo. Esto es algo que gigantes del retail como Amazon ya aplican en muchos países.

Modelos predictivos en acción

Contar con datos de cada usuario es fundamental para que un software de análisis predictivo sea capaz de ofrecer la precisión necesaria. Así, llevar a cabo una mejora de la satisfacción del cliente es más sencillo. Una vez que se dispone de ficheros históricos suficientes, estas previsiones pueden convertirse en un aliado todavía más valioso de las empresas a la hora de completar la gestión de las devoluciones.

Y es que no solo se tiene en cuenta el número de transacciones que retornaron al almacén en el pasado, sino también otros aspectos. Por ejemplo, el precio de venta de cada artículo o el tipo de producto del que se trata.

De esa forma, el equipo de marketing y el de fidelización de usuarios pueden trabajar en conjunto para saber qué tipo de estrategia comercial implantar para obtener una mejora de la satisfacción del cliente. Del mismo modo, se puede hacer una planificación de las necesidades futuras de devoluciones y llegar a acuerdos más beneficiosos con las compañías logísticas.

Ejemplos prácticos

En la práctica, los modelos predictivos pueden emplearse para infinidad de usos. Ya hemos hablado de cómo algunos negocios los utilizan de manera efectiva para detectar clientes poco rentables, pero esta es solo una de sus aplicaciones.

Gracias a este tipo de herramientas, también es posible anticiparse a patrones estacionales. Es decir, algunos tipos de productos solamente se demandan en una determinada época del año, y tomando datos históricos se comprueba que el porcentaje de devoluciones se incrementa en el resto de fechas.

Otros productos, ya sea por su baja calidad o porque no satisfacen las necesidades de los clientes, pueden tener un porcentaje mayor de devoluciones. Si el coste de la logística inversa supera el beneficio empresarial del total de esos productos que sí son aceptados por los clientes, será preciso retirarlos de la venta. En esos casos, se producirá una reducción de costos que proporcionará una mayor competitividad a la empresa.

La planificación de todas estas situaciones brinda un gran margen de maniobra a las compañías. Y es que el software de análisis predictivo permite anticiparse a los eventos futuros. De esa forma, se puede organizar el inventario, gestionar la capacidad logística del negocio y disminuir los costes futuros de las devoluciones.

Mejora de la experiencia del cliente

Abordar los problemas que llevan a que un producto sea devuelto repercute directamente sobre la calidad del servicio. La decepción de un cliente al recibir un artículo defectuoso o que no cumple con sus expectativas puede provocar que no vuelva a confiar en la tienda que se lo ha vendido.

Esto es algo lógico, ya que, normalmente, cuando se adquiere un producto, sobre todo a través de Internet, el cliente no lo ha podido tener en sus manos previamente. Por tanto, deposita toda su confianza en las fotografías, descripción y opiniones de la web.

Si cualquiera de estas informaciones no se ajusta a la realidad, el principal culpable será el próximo negocio. Por consiguiente, actuar de forma proactiva demuestra un compromiso con los usuarios que, aunque muchas veces no se vea, sí repercute en la imagen de marca. Además, eso es algo que se demuestra con la fidelidad a largo plazo de los clientes.

Anticiparse a las necesidades del cliente

Los modelos predictivos no solo se pueden llevar a cabo a nivel global, sino que permiten personalizar los servicios para cada usuario. Gracias a la información almacenada de todos ellos, se puede elaborar un perfil comercial personalizado que resulte útil para ofrecer campañas promocionales exclusivas o para enviarle recomendaciones de productos que pueden interesarle.

Esta es una de las claves para conseguir mejorar la satisfacción del cliente. Cuando un negocio ofrece un trato único a cada uno de ellos y logra que se sientan especiales, es más probable que vuelvan a escoger la misma tienda en el futuro. Incluso si sus precios no son tan bajos como los de otras webs, el hecho de saber que tienen un trato especial es motivo suficiente para que sigan comprando de modo recurrente.

Reducción de costes mediante la automatización de procesos

La automatización de procesos puede combinarse con el software de análisis predictivo para disminuir los costes asociados a las devoluciones de los pedidos. Esta sinergia ayuda a las empresas a reducir sus costes de envío, puesto que posibilita gestionar de manera autónoma las devoluciones y los envíos.

Así, la gestión del stock puede realizarse sin intervención humana. Cada vez que un pedido llega al almacén devuelto por un cliente y se comprueba que está en buen estado, el sistema lo suma al stock disponible.

La automatización de procesos en las devoluciones también se puede emplear para que los propios clientes puedan crear sus etiquetas de devolución. El sistema les asigna un número de referencia y se encarga de contactar con el proveedor logístico para que se haga cargo de su recogida.

Cómo afecta a los negocios

La automatización combinada con el análisis predictivo hace más eficiente la gestión de las devoluciones. Y lo logra gracias a la reducción de los tiempos de respuesta, que en este caso también repercuten en una mejora de la experiencia de los clientes. De igual forma, se minimiza la posibilidad de que se cometan errores, dado que la intervención es mínima por parte de los equipos de atención al cliente. Esto facilita que se destinen los recursos a otras áreas estratégicas.

Esta combinación convierte los negocios que hacen uso de esta tecnología en compañías más competitivas y con mayor facilidad para adaptarse a los cambios.

Hacia una operación más eficiente

Para implementar estos sistemas de un modo efectivo, es vital tener un enfoque estratégico. Para ello, hay que tener en cuenta numerosas variables. Como te hemos comentado anteriormente, en primer lugar, es necesario recopilar toda la información disponible para que pueda ser procesada por la herramienta de análisis.

Además, se trata de un proceso que es crucial realizar de forma continua. Solo así es posible obtener resultados que sean útiles en todo momento, porque los patrones cambian con el paso del tiempo. Por ello, es muy importante adaptarse a estos cambios y evitar que supongan un problema para el desarrollo de la actividad. Esto, asimismo, proporciona una mejora de la satisfacción del cliente.

Otro aspecto relevante para que la estrategia tenga éxito tiene que ver con la capacitación de los empleados. Reconocer los patrones mostrados por los programas de análisis predictivo es esencial, ya que la información en bruto requiere de una interpretación por parte de los técnicos encargados de ello.

Los diferentes departamentos involucrados en las operaciones (ventas, marketing, logística, entre otros) tienen que comunicarse de manera adecuada para que la información fluya y se puedan tomar mejores decisiones para afrontar el futuro. De ese modo, será más fácil lograr una reducción de costos y trasladar el incremento del margen a otras inversiones que se tengan en consideración.

Otras recomendaciones para una eficiencia máxima

A todo esto, podemos sumar tres aspectos que pueden resultar clave para conseguir la mayor eficiencia operativa gracias al software de análisis predictivo:

• Invertir en tecnología. Contar con herramientas con gran capacidad de procesamiento es vital para llevar a cabo cualquier análisis de este tipo. La inteligencia artificial ha irrumpido con fuerza en este campo y se está situando en una posición de liderazgo gracias al uso de algoritmos avanzados.
• Formación de los empleados. Los programas de análisis predictivo se encuentran en constante evolución, y lo mismo debe aplicarse a todos los trabajadores encargados de hacerlos. Esta es la única forma de exprimir al máximo sus capacidades.
• Flexibilidad. Ajustar las estrategias de manera continua para anticiparse a los cambios en las tendencias de las devoluciones es la mejor opción para disminuir los costes operativos de la logística inversa.

Los modelos predictivos empleados en la actualidad se han convertido en herramientas fundamentales para los negocios. Mejoran la eficiencia de los pedidos devueltos y reducen los costes asociados a estos procesos. Igualmente, se produce una mejora de la experiencia de los clientes que también es significativa al utilizar esta clase de herramientas. Así, se convierte un problema, como son las devoluciones, en una oportunidad para buscar un mayor crecimiento empresarial.

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