Het terugdringen van retouren met AI

Het retoursturen van online gekochte producten is veel bedrijven een doorn in het oog. Gratis retourneren helpt twijfelaars vaak net over die streep van aanschaf, maar maakt de kans ook groter dat een product retour komt. Je kunt als bedrijf retourkosten gaan vragen, maar dat is in deze tijd zeker niet de enige oplossing met artificial intelligence (AI) binnen handbereik.

In de Twinkle100 van 2023 hebben we voor het eerst onderzocht hoe de top-100 de retournering geregeld heeft. Sinds Wehkamp begin dat jaar als eerste van de grote webwinkels in ons land retourkosten introduceerde, was de verwachting dat meer partijen zouden volgen. Het retourneren van bestellingen wordt vaker in rekening gebracht; zo zagen we dat 29 procent van de webwinkels altijd retourkosten rekent, 13 procent de mogelijkheid biedt om gratis te retourneren in een fysieke winkel en 55 procent van de webshops standaard de retourkosten vergoedt.

Maar eigenlijk is het belangrijker om het aankoopproces van de klant zo secuur mogelijk te maken met gedetailleerde productomschrijvingen, duidelijke afmetingen en goede productfoto’s. Ook interessant zijn technologische oplossingen zoals AI. Denk hierbij aan de virtuele paskamer, ChatGPT of andere tools die de juiste maat adviseren of voorspellen of een klant het product retour zal sturen.

Zijn retouren te voorspellen?

Met AI is het mogelijk om het retourgedrag van de klant te voorspellen. Een voorbeeld hiervan is een tool die onderzoekers van Google en het Indiase e-commercebedrijf Myntra Designs in 2019 hebben ontwikkeld. Deze AI-tool kan voorspellen hoe groot de kans is dat een klant een product retourneert, nog vóórdat de aankoop heeft plaatsgevonden. Ze trainden hiervoor een machine learning-model op een dataset van onder meer voorkeuren, lichaamsvormen en bekeken producten van consumenten. De onderzoekers ontdekten dat, van alle geretourneerde producten, 4 procent terugkwam als er een aantal vergelijkbare producten in een winkelwagentje zat en 53 procent het gevolg was van problemen met de maat en hoe een product zat. Ook bleek de kans op teruggestuurde producten sterk afhankelijk te zijn van de hoeveelheid producten in een winkelwagen.

Gericht adverteren

Weten hoe groot de kans is dat een klant een artikel terugstuurt is niet alleen belangrijk voor een rendabele bedrijfsvoering, maar ook om te bepalen aan wie je welke advertenties laat zien binnen een platform zoals Google Ads. Online retailer Omoda is deze weg ingeslagen en werkte hiervoor samen met Google en digital agency Dept. Cees Hannema, cmo van Omoda, deelt zijn ervaring over deze samenwerking: ‘Bij Omoda maken we gebruik van een eigen AI-algoritme. Dit algoritme stelt ons in staat om nauwkeurig te voorspellen hoeveel artikelen er mogelijk geretourneerd zullen worden op het moment van aankoop. Binnen milliseconden koppelen we diverse soorten data aan elkaar, waaronder klantgegevens, ordergegevens, productgegevens en retourgegevens. Zo kunnen we realtime bepalen wat de daadwerkelijke waarde van een order is, rekening houdend met de marge en gecorrigeerd voor verwachte retouren. Dankzij deze methode richt het Google-algoritme zich op het genereren van orders met een hoge winstgevendheid in plaats van enkel een hoge omzet. Deze waarde dient vervolgens als een voorspellende conversiewaarde in Google Ads, waardoor het biedingsalgoritme van Google Ads optimaliseert naar orders die meer winst opleveren. Met ons algoritme kunnen we nu een retour met 75 procent nauwkeurigheid voorspellen, wat leidt tot 5 procent minder retouren en bijna 15 procent meer marge uit ons Google Ads-kanaal.’

We kunnen nu 75 procent accuraat voorspellen - Cees Hannema, Omoda

Ook is het voor klanten in de winkels van Omoda mogelijk om een 3D-scan van hun voeten te laten maken. De gegevens van die scan worden gekoppeld aan hun (online) account. Omdat Omoda óók een scan heeft gemaakt van alle schoenen die de retailer verkoopt, kan er online een match gemaakt worden tussen de voetafdruk en de juiste schoenmaat. Ook dat lijkt te werken bij het terugdringen van retouren, aldus Hannema: ‘Hier zien we dat de retourpercentages voor klanten die dit gebruiken veel lager zijn. Wel moeten we nog werken aan de adoptie om op een apparaat te staan.’ Het ontwikkelen van AI-tools smaakt naar meer, want Hannema geeft aan met nieuwe tools bezig te zijn. ‘In onze business zijn retouren een groot issue vanwege de financiële impact, maar we doen het ook om de impact op onze omgeving te verminderen. Want minder retouren betekent minder CO₂-uitstoot.’

Virtuele paskamer

Wat bij schoenen werkt, kan ook met kleding. Een grote speler in de online retailbranche die hier duidelijk de meerwaarde van inziet, is Zalando. Daar is in 2016 zelfs een eigen team opgericht dat zich specifiek bezig houdt met deze technologie, vertelt Gilbert Kreijger, woordvoerder Benelux van Zalando. ‘Toen we begonnen te experimenteren met ons maatadvies, hebben we verschillende oplossingen in de markt getest om onze klanten de best mogelijke winkelervaring te bieden.’ Het Size & Fit team heeft vorig jaar onder andere twee verschillende tools ontworpen om de consument zo goed mogelijk te begeleiden bij het maken van de juiste keuze. Kreijger vertelt hierover: ‘Op het gebied van maat en pasvorm lanceerden we vorige zomer “maatadvies op basis van eigen afmetingen”, waardoor klanten gepersonaliseerde adviezen kunnen ontvangen op basis van hun werkelijke lichaamsmaten, en niet alleen de feedback die we van hen krijgen. Meer recentelijk hebben we een nieuwe pilot gelanceerd van onze Virtual Fitting Room, waar je aan de hand van een avatar een selectie jeans kunt passen. In de nieuwe versie wordt de avatar bijvoorbeeld getoond in een woonkamer in plaats van in een witte/blanco ruimte. Daarnaast hebben we duidelijker instructies geïntroduceerd om klanten te helpen navigeren, enzovoorts.’

Recentelijk hebben we een nieuwe pilot gelanceerd van onze Virtual Fitting Room - Gilbert Kreijger, Zalando

Door gebruik te maken van deze tools, lukt het Zalando om de retourpercentages te verminderen, weet Kreijger. ‘Als we artikelen met advies vergelijken met soortgelijke artikelen waarbij we geen maatadvies geven, dan zijn we er dankzij onze oplossingen inderdaad in geslaagd om het aantal retourzendingen in verband met de maatvoering met 10 procent te verminderen. We maken geen vergelijking over een langere periode, omdat de retourpercentages in de verschillende categorieën sterk fluctueren en we niet elk jaar dezelfde artikelen verkopen. We hebben gezien dat we bij een van onze recente Virtual Fitting Room-pilots een daling in retourzendingen van 40 procent zagen. Houd er wel rekening mee dat dit resultaat afkomstig is van een pilot, dus om representatieve gegevens te kunnen leveren hebben we een grotere steekproef nodig. Maar het laat duidelijk een tendens zien die we willen blijven onderzoeken.’

Meubels passen

Wat nog meer kan helpen bij het direct maken van de (hopelijk) juiste keuze, is een AI-assistent. Zo biedt Zalando sinds vorig jaar een assistent die is gebaseerd op ChatGPT, vertelt Kreijger. ‘De assistent helpt klanten om op basis van hun eigen woorden of modetermen het assortiment te ontdekken en te doorzoeken, bijvoorbeeld met de vraag: Wat moet ik aantrekken voor een bruiloft in Madrid in mei?’

Niet alleen bij fashion is een AI-assistent een interessant hulpmiddel om het retourpercentage te verminderen. Ook op het gebied van meubels kan een AI-assistent een belangrijke rol spelen. Ikea is daar momenteel mee aan het experimenteren op de Amerikaanse markt. Daar heeft de woonwinkel de Ikea AI-assistent gelanceerd, een tool om inspiratie mee op te doen. Waar de klant in Nederland al wel mee aan de slag kan, is Ikea Kreativ. Met deze tool, te vinden in de Ikea-app, is het mogelijk om een ruimte te scannen en er vervolgens bijvoorbeeld kasten, lampen, stoelen en accessoires in te plaatsen. Heel handig om direct te weten of iets past, zodat je niet zo’n enorm pakket terug hoeft te sturen/brengen. Deze tool blijkt echter niet primair in het leven te zijn geroepen om de retourpercentages te verminderen, vertelt Christian Markwat, country e-commerce integration manager van Ikea. ‘Ikea volgt de ontwikkelingen en toepassingen van AI met interesse. Ikea Kreativ gebruikt inderdaad AI om de juiste aanbevelingen te kunnen doen. Dankzij de tool is het mogelijk om betere aanbevelingen voor wooninrichting te geven, waardoor het aantal retouren ook minder kan zijn. Dit is vooral een bijkomend voordeel. Bij Ikea werken we met data vanuit diverse kanalen om inzicht te krijgen in onze retouren. Bij die analyse wordt op dit moment nog geen AI toegepast.’ Wellicht een idee voor de toekomst.

Dankzij de tool kunnen we betere aanbevelingen voor wooninrichting geven - Christian Markwat, Ikea

Bij woonwinkel Huus ziet men AI wel al als ideale manier om retouren te verminderen. Ook daar is het mogelijk om digitaal een meubel te ‘passen’. Volgens Martijn Geerdink, mede-eigenaar van Huus, was het nodig om deze tool toe te gaan passen. ‘We houden onze retouren kwantitatief en kwalitatief bij en zagen de retourreden ´afmeting past niet´ veel voorbij komen. Dit bracht ons op het idee om al onze bestsellers te voorzien van een 3D-render. Zo kun je met je mobiele telefoon het meubel fictief in je woonkamer plaatsen en precies zien hóe het staat. Buiten het feit dat we zien dat de conversie op deze producten toeneemt, zien we bij een testmeting ook dat de retouren hierdoor met 25 procent zijn afgenomen. Let wel, het staat te kort online om hier definitieve conclusies uit te trekken, maar dit is wel hoopgevend.’

Eerdere AI pogingen
De oorsprong van AI ligt al rond 1950, toen er machines werden ontwikkeld om menselijke intelligentie na te bootsen. Toch zien we het pas veel later terug op het gebied van (online) retail. De Bijenkorf bood in 2014 bijvoorbeeld de mogelijkheid om digitaal kleding te passen met behulp van 3D-technieken. Daar moest je dan wel voor naar de winkel, dus helemaal vergelijkbaar met nu is het niet. De klant moest voor het pashokje gaan staan om vastgelegd te worden door een camera. Daarna kon hij dan kiezen uit de gehele collectie outfits en accessoires. Vervolgens kon de klant op het scherm zien hoe de outfit zou staan, zonder deze daadwerkelijk aan te hoeven trekken.
In Japan ging men in datzelfde jaar zelfs iets verder door in Tokio een pop-up-store van zeven m² te openen, zonder ook maar één kledingstuk. In plaats daarvan konden bezoekers voor twee 60-inch schermen gaan staan en digitaal een outfit selecteren. Binnen enkele seconden kreeg de bezoeker zichzelf in die kleren te zien. De bewegingen die de bezoeker maakte werden vloeiend naar 3D vertaald. Het bedrijf kon op deze manier kleding verkopen zonder een winkelvoorraad te hoeven beheren. Door het scannen van een bijbehorende QR-code konden bezoekers direct hun outfit kopen.
Overigens reduceerde Asos een jaar eerder al het aantal retouren met een virtuele paskamer-tool van Virtusize, die oude met nieuwe kleding vergeleek. Virtusize bood klanten de mogelijkheid om een kledingstuk uit de webshop van Asos te vergelijken met eenzelfde soort artikel dat zij al in hun eigen kast hadden hangen. De kledingstukken konden in de tool over elkaar heen gelegd worden, zodat je precies kon zien op welke gebieden het product uit de webshop afweek van het ‘oude’ product. Volgens Asos hielp deze tool het retourpercentage met 30 procent te verminderen.