Resi eCommerce: tre strategie vincenti basate sull’IA

Con un tasso di resi in continua crescita – +15% previsto entro il 2025, rispetto all’anno precedente – i costi associati a questa dinamica rappresentano un peso economico crescente per chi vende online. Ed è in questo contesto che l’IA dimostra il suo potenziale, non solo per ridurre i resi, ma per trasformarli in nuove opportunità di vendita.

Si parla spesso di come l’intelligenza artificiale sia capace di ottimizzare i processi e-commerce, con un’attenzione particolare rivolta alle fasi di pre-vendita. Tuttavia, grazie all’ampia quantità di dati e insight raccolti lungo l’intero percorso d’acquisto, anche l’applicazione dell’IA nel post-vendita offre enormi potenzialità.

Considerando che il tempo dedicato dai clienti in questa fase è superiore del 40% rispetto al periodo di pre-vendita, e che le interazioni coinvolgono oltre sei interlocutori diversi — tra cui il servizio clienti, i trasportatori e altri attori — emergono significative opportunità di automazione e di standardizzazione dell’immagine del marchio. In questo contesto, abbiamo identificato tre casi d’uso concreti che dimostrano come l’intelligenza artificiale possa generare valore anche nella gestione dei resi.

Cross-selling intelligente per migliorare la gestione dei resi

Il momento del reso non mette necessariamente la parola fine alla relazione con il consumatore. L’Al contrario, può diventare un’occasione per proporre alternative più adatte e personalizzate, rinsaldando così il legame di fiducia tra il marchio e il cliente. Grazie agli agenti conversazionali alimentati dall’IA, i merchant possono infatti attivare un dialogo contestuale con l’utente, comprendendo meglio le sue specifiche esigenze attuali.

Nel caso di un reso di un abito per un matrimonio, per esempio, invece di proporre semplicemente un articolo simile basato su precedenti acquisti, un agente conversazionale IA può porre domande mirate – “Si tratta di un evento diurno o serale? In quale stagione? C’è un dress code?” – e offrire suggerimenti su misura. I risultati parlano chiaro: il cross-selling contestuale al reso consente di ridurre i rimborsi fino al 50%, trasformando un’interazione di acquisto inconcludente in una vendita recuperata e in un’esperienza utente migliorata.

Politiche di reso dinamiche per ridurre frodi e abusi

I resi fraudolenti sono un problema concreto per le aziende, soprattutto nel settore della moda. Fenomeni come il “wardrobing” o i resi fittizi (scatole vuote, articoli diversi da quelli originariamente acquistati) possono comportare perdite significative per i brand. E poi ci sono i “serial returners”, consumatori talmente avvezzi al reso che finiscono per costare più di quanto spendano.

Qui entra in gioco una delle applicazioni più efficaci dell’IA: l’adozione di politiche di reso dinamiche, basate sull’analisi predittiva dei comportamenti d’acquisto, delle motivazioni dichiarate, dei metodi di pagamento e della cronologia delle interazioni. In pratica, l’IA consente di profilare il rischio associato a ogni reso e di adattare la procedura di conseguenza: più flessibile per i clienti fedeli – e comunque non identificati come potenzialmente “problematici” – più rigorosa invece per i profili a rischio.

L’adozione di una strategia di utilizzo predittiva dell’intelligenza artificiale può contribuire a ridurre i casi di frode e abuso fino all’85%, mantenendo al contempo un’esperienza utente fluida per i clienti più affidabili.

Automazione della logistica per un customer service più proattivo

La logistica dei resi è un altro punto dolente per gli attori dell’e-commerce: basti pensare che il 23% dei ritiri non va a buon fine e che l’83% dei ticket aperti dal servizio clienti riguarda proprio problemi legati alla restituzione degli articoli. Automatizzare la gestione logistica tramite l’IA significa quindi gestire proattivamente ogni fase del processo: dalla comunicazione con il cliente alla riprogrammazione dei ritiri, fino all’emissione automatica del rimborso una volta confermato l’arrivo del pacco.

Oggi, gli agenti di intelligenza artificiale per il servizio clienti sono in grado di risolvere proattivamente le principali problematiche post-vendita, prendendo decisioni autonome come l’approvazione di un rimborso, l’autorizzazione a un cambio prodotto, l’erogazione di crediti compensativi o la gestione del ritiro tramite corriere. Queste capacità non solo migliorano l’esperienza del cliente, ma contribuiscono anche a ridurre i costi operativi e ad aumentare l’efficienza complessiva del servizio.

Il risultato? Una drastica riduzione dei ticket (-65%) e un miglioramento netto della customer experience, con gli addetti umani del servizio clienti liberi che possono dedicarsi a compiti a più alto valore aggiunto.

Dati strutturati: la base di ogni strategia vincente

Tutti e tre i casi di applicazione dell’IA analizzati devono condividere tra loro un elemento chiave per essere considerati realmente efficaci: la qualità dei dati. Gli attori dell’e-commerce possono infatti disporre di enormi quantità di dati, raccolti a ogni step del customer journey, ma per renderli utilizzabili efficacemente dai sistemi di intelligenza artificiale è essenziale che siano strutturati in modo coerente. Solo così le tecnologie intelligenti possono attivare processi automatizzati realmente validi e personalizzati.

Costruendo un sistema centralizzato di raccolta e analisi dei dati sui resi, è possibile incrociarli con quelli relativi agli acquisti, alla logistica o al feedback dei clienti, e costruire un’esperienza quanto più personalizzata per il consumatore e vantaggiosa per l’azienda. Un utilizzo avanzato dell’IA può arrivare fino all’elaborazione di vere e proprie strategie generali di marketing e posizionamento di mercato.

In sintesi, non è più il tempo di considerare i resi come un inevitabile costo di sistema. Con l’intelligenza artificiale le aziende possono finalmente trasformare questo momento critico del customer journey in un’opportunità per fidelizzare, vendere di più e lavorare meglio. I merchant che sapranno farlo saranno quelli che, nei prossimi anni, guideranno l’e-commerce verso un futuro più efficiente e sostenibile.