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12日零點開始，雙十一退貨浪潮就帶著熱搜體質(zhì)一起來了！
各大電商平臺的銷售數(shù)據(jù)紛紛突破歷史記錄的同時發(fā)生，數(shù)億點燈熬油搶到的寶貝，在商家和快遞小哥馬不停蹄的忙碌之后，很快又將被送上返倉的列車。
商家們當(dāng)然沒有“坐以待斃”。他們機智地創(chuàng)造出了一個新詞——防御性發(fā)貨。即用連夜打包發(fā)貨的方式，防止沖動下單后萌生退意！讓你點退款的手，快不過送貨的車。
不過，疊加上運費險、會員免郵費、七天無理由等花里胡哨的政策，再加上消協(xié)、工商、媒體們的嚴陣以待，絕大多數(shù)情況下，消費者順順利利退款都不成問題。
有意思的是，全天下消費者是一家，國外電商用戶也想到一塊去了的。有調(diào)查顯示，多達40%以上的黑色星期五購物者最終會購買一些令他們后悔的商品。海外物流公司UPS每季度配送退貨率以15%的速度增長。
盡管平臺們都對退貨率諱莫如深，或是欲蓋彌彰。但無論是在身邊隨便做做實時調(diào)研，還是零售業(yè)內(nèi)人士披著馬甲現(xiàn)身說法，大促過后的“退貨火葬場”，往往能比正常水平高出至少兩三倍，已是不爭的事實。
于是我產(chǎn)生了一個大膽的想法——靠AI給退貨率降降溫，到底靠不靠譜呢？
退貨率：喧囂背后的電商殺手
退貨率，就像依附在電商身上的腫瘤。當(dāng)它保持在合理水平時，是良性的。但一旦遭遇大型購物節(jié)、平臺漏洞等“溫床”，就快速膨脹，不斷汲取著行業(yè)的健康養(yǎng)分。
無論B2C還是C2C，二次交付的物流成本，平白損失的包裝費，以及前期咨詢、售后處理等沉默成本，在利潤率逐漸壓薄的今天，都是賣家的不可承受之重。
家大業(yè)大如上市平臺，也做不到淡定的無視。此前，亞馬遜就宣布將會永久性地關(guān)閉退貨率太高的客戶賬號。有一位一年只退了5單的用戶，也收到了賬戶關(guān)停的通知郵件。有的“高危”用戶，還被特地發(fā)郵件詢問，要求其解釋為什么會退單。
不好意思，此處不提供“不想要了/七天無理由/免費試穿”服務(wù)哦~
并不是每個平臺都能像亞馬遜一樣硬氣。當(dāng)然，可能是因為刀沒有落在脖子上，畢竟總統(tǒng)特朗普都已經(jīng)親自敦促郵政部長Brennan對亞馬遜及其他公司提高一倍的快遞服務(wù)費，這簡直是“趁它病要它命”啊。
試想一下，連亞馬遜有口皆碑的全球履行中心都扛不住退貨率，中國本就一片血海的零售競爭市場，還能留下幾個幸運鵝？
除了對平臺本身的影響之外，作為保障系統(tǒng)的大型物流園遍地開花，高頻率的車輛進出集中問題，也直接帶來了整個城市的交通運輸壓力。
更別提由此影響他人購物體驗（許多退貨物品被重新發(fā)到了其他買家手中）、拉低行業(yè)整體訂單履行效率（收貨變慢），生鮮食品藥品等被退造成的安全風(fēng)險，還有由此導(dǎo)致的燃油等資源浪費，也讓大眾開始聚焦電商領(lǐng)域的環(huán)保問題。
“后悔權(quán)”作為消費者權(quán)益之一，被退貨無可厚非。對于平臺經(jīng)營者和社會力量來說，如何將沖擊降到最低，就是一件傷腦筋的事情了。
AI治退，究竟治的是什么？
如今，我們生活中早已習(xí)慣了各種各樣的AI技術(shù)，人臉識別、語音交互、智慧美顏、城市大腦……但要解決一個全球普適性的、大而化之的復(fù)雜問題，AI也行嗎？怎么看怎么都跟“遇事不決，量子力學(xué)”一樣，是打著科技名義的套路啊。
如果裝上一套“退貨大腦”，就能像城市治堵一樣，立竿見影地解決“退貨率”的問題，那么不出意外的話，亞馬遜、BAT們等技術(shù)大佬分分鐘就能上線給你看。
不過，“退貨率”這件事，恐怕跟城市治理的難度也差不到哪兒去。
首先，退貨率與消費者的主觀意愿緊密相關(guān)，不像出行數(shù)據(jù)、工業(yè)生產(chǎn)等流程化強的場景一樣，可以被快速數(shù)據(jù)化然后交給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去學(xué)習(xí)，退貨往往會在商品從商家到用戶的運動狀態(tài)過程中發(fā)生，隨機性很強：
“雙十一奧數(shù)題”交卷時沒算清買貴了，退！
腦子一熱買多了，退！
隔壁老王下的單一小時就到了，我居然等了6小時6分鐘6秒？退！
老公/爸媽/老婆說不好看，退！
……
退貨理由千奇百怪，只能被概率化地總結(jié)，要精準指導(dǎo)決策還不太現(xiàn)實。
同時，平臺也很難對“退貨率”做出有效的治理對策。與海外電商不同，中國電商行業(yè)某種程度上也有著社會基礎(chǔ)設(shè)施的公共作用，單純出于商業(yè)考慮就像亞馬遜那樣拒絕為用戶服務(wù)，分分鐘12315警告。抬高售價來彌補服務(wù)成本又會導(dǎo)致消費者出逃到對家平臺。
所以，目前各大平臺也只會對退款率高的用戶做出信用降級、限制次數(shù)或購買額度、停發(fā)優(yōu)惠券等措施，直接“炸號”的極端操作是萬萬不敢的。
更進一步，較之平臺物流或小微商家物流，退貨行為往往不受時間、空間限制，隨機性、分散性更高。無論是平臺自營履行體系，還是合作物流機構(gòu)，單次回收成本都會明顯上升。機器人揀貨員、無人機配送員、自動化倉儲系統(tǒng)等“黑科技”，在這一環(huán)節(jié)能夠發(fā)揮的效率提升價值十分有限。
種種復(fù)雜要素、環(huán)節(jié)的交織，使得“退貨”這一場景的智能化改造變得十分難解。不過我們發(fā)現(xiàn)，AI依然有許多路徑可以幫助平臺盡可能地規(guī)避這一風(fēng)險，減少退單。
簡單總結(jié)一下的話，就是：1.控制前期購買的不確定因素；2.基于可視化智能提升平臺風(fēng)控；3.盡可能降低“貨-履行中心”逆向物流之間的效率損耗。
AI散落的賽場：平臺距離最小退貨率還有多遠？
從上述需求不難看出，想要解決“退貨率”問題，靠的不是某家某個環(huán)節(jié)的升級，而是一個到處散落著改變需求的復(fù)雜賽場。
其中，AI究竟能起到哪些具體作用呢？
1.在前置購買階段，盡可能把控各種風(fēng)險因素。
盡管個體的決策心理難以靠機器精準地識別出來，但平臺對消費者心理的基本洞察，卻有助于大大減少后期的“沉沒成本”。
比如谷歌就與印度電商公司Myntra Designs的研究人員合作，開發(fā)了一個識別退貨率的機器學(xué)習(xí)模型。該算法在購物者的偏好、體型、產(chǎn)品視圖等數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練，以期在購買前預(yù)測每位顧客的退貨概率。當(dāng)然，這么做并不是為了區(qū)別對待，而是為了明確哪些因素對退貨有不同比例的影響。
通過分析發(fā)現(xiàn)，53%的退貨是由于尺寸不那么合身，而且退貨率高度依賴于購物車的大小。購物車中超過五種產(chǎn)品的情況下退貨率約為72%，而購物車中只有一種產(chǎn)品的情況下退貨率為9%。該模型還能在單個產(chǎn)品級別上預(yù)測退貨概率，不過在對10萬用戶進行的實施測試中，精度似乎還不足以達到應(yīng)用級別。
不管怎樣，盡可能洞察用戶并滿足他們的期望，進而降低產(chǎn)品被退回的概率，都是必須邁出的一步。
2.利用智能技術(shù)升級體驗，規(guī)避平臺的退貨風(fēng)險。
除了被動地等待將用戶退貨，然后在個人賬號上暗搓搓地搞事情，平臺做些什么才能有效地“自救”。目前看來，規(guī)避退貨的最有效辦法就是在前期做好風(fēng)險控制。
這聽起來很簡單，但實踐上卻有諸多痛點。比如說大量退貨是由于產(chǎn)品的實際功能與網(wǎng)上描述不符，商品出庫前沒有準確檢查發(fā)錯東西。亦或是沒有關(guān)注需求，錯過了顧客指定的特殊日期或要求，進而造成退貨。平時或許還可以搞人海戰(zhàn)術(shù)來解決，對于節(jié)日大促這種“地獄模式”，僅靠人力顯然是不可能完成的任務(wù)了。
此時，利用AI打造的智能系統(tǒng)先發(fā)制人就顯得極為關(guān)鍵了。今年雙十一我就發(fā)現(xiàn)，許多平臺似乎可以知道哪些顧客可能會退貨，就會讓他們抽到更多的優(yōu)惠券，用戶的價格風(fēng)險大大降低（退貨成本也被提高），自然留下的概率也就更高，真的是要氣死我等佛系“老實人”了。
在店鋪運營端，利用AI來減少“買家秀”和“賣家秀”之間的心理誤差，已經(jīng)在逐步推廣。比如修正產(chǎn)品圖片，確保圖片清晰并和產(chǎn)品保持一致，即便是請不起美工的個人C店也能高效率地保證圖片質(zhì)量。而有實力的店鋪，也會通過基于AI技術(shù)的虛擬試衣/試裝，讓用戶預(yù)先看到試穿效果。
其中，要實現(xiàn)高仿真度，需要系統(tǒng)能夠模擬光線的反射和投影效果，讓顧客感覺自己在照鏡子，而不是對著攝像頭玩“貼紙游戲”，就需要AI算法對光線進行優(yōu)化調(diào)試，最后呈現(xiàn)出立體真實的上身效果。
3.支持智能化柔性倉儲物流的3PL正在崛起。
退換貨時涉及的逆向物流如何提高效率，一直是一個難題。一些由平臺自營、或是大型物流公司來說，通過規(guī)模化、自動化作業(yè)來降低逆向物流的損耗成本，并不是什么難事。但許多中小型電商企業(yè)物流管理水平有限，對退貨業(yè)務(wù)的硬件、網(wǎng)絡(luò)部署投入不足，退貨作業(yè)效率自然也就很低了。
此時，經(jīng)過智能化改造的3PL（第三方履約中心）就能起到非常好的緩沖作用。區(qū)別于傳統(tǒng)的自營、聯(lián)營和外包模式，3PL既具有配送能力，又有倉儲功能，同時也有一定的客戶訂單信息，在業(yè)務(wù)集成基礎(chǔ)上打造的智能退換貨體系，讓中小型電商不必投入大量成本進行履約中心的智能化改造，就能針對非標準化、零散的柔性退貨需求實現(xiàn)效率升級，正在成為諸多平臺的新選擇。
在海外市場，靠3PL服務(wù)賣家的shopify，就正在挑戰(zhàn)集中式亞馬遜的江湖地位。shopify的履行中心，會通過機器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測存儲和運輸產(chǎn)品的最佳位置，再第三方物流公司讓貨物能夠盡快得到處理，同時降低商家的倉儲和物流成本。
爆單一時爽，退貨火葬場。習(xí)慣了“業(yè)績PK”的電商平臺們，都會在退貨率這件事上達成一致的沉默。之所以這個場景很難跑通，一方面是技術(shù)總有難以抵達之地，更多的是對人性的賭注與權(quán)衡；
同時，事情還沒有重要到產(chǎn)業(yè)鏈各個關(guān)鍵節(jié)點形成合力，將散落在不同環(huán)節(jié)的技術(shù)寶石串聯(lián)成一條叫做極致效率的項鏈。
目前看來，順滑如絲、無傷大雅的退換貨，或許還需要一點點時間來讓技術(shù)發(fā)酵，才能釀出滋味。
