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AI用来预测客户是否会在购买之后退货

编译 | 马什么梅

发布 | ATYUN订阅号

电子商务将成为不可阻挡的力量,预计到2020年销售额将达到4万亿美元。无数调查显示,与实体相比,客户更喜欢网上商店的便利性,但高达三分之一的在线订单被退回,从而降低了利润率。

谷歌和总部位于印度的电子商务公司Myntra Designs的研究人员在发表的一篇新论文中对退货的痛点进行了探讨。根据购物者的偏好、体型、产品视图等数据集进行训练机器学习模型,从而在购买前预测每位顾客的退货概率。

为了确定哪些因素对回报产生了不成比例的影响,研究人员对Myntra Designs的电子商务平台进行了分析,该平台每次托管大约60万种产品,每周促成数百万份订单。

他们发现,在所有退货中,当购物车中存在某些类似产品时,会发生4%。此外,他们发现53%的退货归因于购买多少的问题,退货率高度依赖于购物车中的商品多少,超过5件产品退货率约为72%,而购物车只有一种商品的退货率为9%。而且,与新产品相比,旧产品的退货率几乎翻了一番。

凭借这些见解,该团队设计了混合双模型来预测物品退货概率。较高级别的AI分类器对可退货的购物车进行分类,而第二个分类器(在第一个分类器上归类为可归类的购物车上绘制)在单个产品级别上预测的退货概率。

它们都用包含三个类别的样本的数据集进行了训练:产品,购物车和用户级功能,包括(但不限于)品牌,产品年龄,购物车尺寸,订单日期和时间,交付城市,订单等内容计数,付款方式和购买频率。

那么模型表现如何呢?在实验中,性能最佳的返回预测AI系统在接收器工作特性(AUC)下的面积达到83.2%,检测精度和精度分别为74%和83.2%。在对10万用户进行的实时测试中,订单数量与对照组相比略有下降(1.7%),但退货率下降了3%。

团队指出,了解哪些客户可能退回物品,零售商可以采取先发制人的行动,例如调整运费或通过提供优惠券使产品无法退回。未来的计划是在更多的行动项目上应用这个模型,以进一步降低总体退货率。

论文:

arxiv.org/pdf/1906.12128.pdf

End

本文分享自微信公众号 - ATYUN订阅号(atyun_com),作者:关注人工智能的

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原始发表时间:2019-07-19

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