谷歌和Myntra研制AI新應(yīng)用，可預(yù)測并解決顧客退貨率

預(yù)計(jì)到2020年電子商務(wù)的銷售額將達(dá)到4萬億美元，電子商務(wù)的發(fā)展勢不可擋。大量調(diào)查顯示，與實(shí)體店購物相比，客戶更喜歡網(wǎng)上購物的便利性，但這對于那些試圖通過自由退貨政策將競爭對手?jǐn)D出市場的公司來說卻有弊有利。據(jù)估計(jì)，有高達(dá)三分之一的在線訂單被退回，這降低了利潤率。

對此，谷歌和Myntra平臺的研究人員在一篇新論文中嘗試解決退貨的難點(diǎn)。他們使用在購物者的偏好、體形、產(chǎn)品瀏覽記錄等數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，設(shè)法在客戶購買商品之前預(yù)測每個顧客的退貨概率。

為了確定造成退貨的最主要因素，研究人員對Myntra平臺進(jìn)行了分析，該平臺大約有600,000種商品，每周促成數(shù)百萬份訂單。他們發(fā)現(xiàn)，在所有產(chǎn)生的退貨訂單中，當(dāng)客戶購物車中存在與之類似的商品時(shí)，會有4%的概率會退貨。

此外，他們還發(fā)現(xiàn)53%的退貨歸因于尺寸和裝配相關(guān)的問題，退貨率與購物車內(nèi)產(chǎn)品數(shù)量緊密相關(guān)，購物車內(nèi)要是超過5件商品的話，退貨率約為72%，而購物車內(nèi)只有一件商品的話，退貨率為9% 。同樣不出所料的是，與新生產(chǎn)的商品相比，庫存商品的退貨率幾乎翻了一番。

憑借這些數(shù)據(jù)，該團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了他們稱作混合雙模型的AI模型，以此預(yù)測購物車和商品退貨概率。較高級別的AI模型對可退貨的購物車內(nèi)商品進(jìn)行分類，利用第一個模型識別為可退貨的購物車內(nèi)商品，而第二個模型則用于預(yù)測單個產(chǎn)品的退貨概率。兩個模型都是用三個類目下的樣本進(jìn)行訓(xùn)練的，主要涵蓋產(chǎn)品、購物車和用戶級功能，包括（但不限于）品牌、產(chǎn)品新舊、購物車內(nèi)商品數(shù)、訂單日期和時(shí)間、交付城市、訂單數(shù)、付款方式和購買頻率。

那模型表現(xiàn)如何呢？ 在實(shí)驗(yàn)中，表現(xiàn)較佳的退貨預(yù)測AI系統(tǒng)在觀測者操作特性曲線下的面積（AUC）達(dá)到了83.2%，精度達(dá)到74%——操作特性曲線是一種檢測精度的測量方法。在對100,000名用戶進(jìn)行的實(shí)時(shí)測試中，與對照組相比，訂單數(shù)略微下降（1.7%），但退貨率下降了3%。

該團(tuán)隊(duì)指出，零售商知道哪些客戶可能退回商品后，可以采取預(yù)防措施，例如定制運(yùn)費(fèi)或通過提供優(yōu)惠券使產(chǎn)品無法退回?！敖窈?，我們計(jì)劃將這個模型應(yīng)用于更多可以幫助降低整體退貨率的項(xiàng)目?！彼麄儗懙馈?

（來源：雨果情報(bào)君）

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