ज्यादातर रिटर्न लोगों की सोच से पहले शुरू हो जाते हैं
जब स्टोर चलाने वाले रिटर्न की बात करते हैं, तो चर्चा अक्सर सीधे लॉजिस्टिक्स, नीतियों और मुनाफे के दबाव पर चली जाती है। ये सब बातें महत्वपूर्ण हैं, लेकिन बहुत-से टाले जा सकने वाले रिटर्न उससे भी पहले शुरू हो जाते हैं। वे तब शुरू होते हैं जब ग्राहक गलत उत्पाद खरीद लेता है, यह नहीं समझता कि वह किस काम के लिए है, या ऐसा विकल्प चुनता है जो उसकी जरूरत से कभी सही तरह मेल खाता ही नहीं था।
इसीलिए रिटर्न कम करना केवल संचालन की समस्या नहीं है। यह उत्पाद खोज की समस्या भी है।
जहां ग्राहक गलत फैसला लेते हैं
ग्राहक आमतौर पर चीजें इसलिए रिटर्न नहीं करते कि उन्हें प्रक्रिया पसंद है। वे इसलिए रिटर्न करते हैं क्योंकि उत्पाद आने के बाद चुनाव गलत लगने लगता है। आम कारणों में ठीक से फिट न बैठना, गलत size, उम्मीद और वास्तविकता का मेल न खाना, सामग्री का साफ न होना, गलत उपयोग के लिए चुन लेना, या ऐसा मिलता-जुलता उत्पाद चुन लेना शामिल है जो वास्तव में सही नहीं था।
कई स्टोर्स में ये समस्याएं चेकआउट से पहले बेहतर राहनुमाई के साथ कम की जा सकती थीं।
AI Shopping Assistant क्यों मदद कर सकता है
एक मजबूत shopping assistant ग्राहक को ऑर्डर करने से पहले यह साफ करने में मदद करता है कि उसे वास्तव में क्या चाहिए। उसे बिना दिशा भटकने देने के बजाय, यह उसे अपनी जरूरत स्वाभाविक भाषा में बताने और विकल्पों को ज्यादा सावधानी से सीमित करने का तरीका देता है।
उदाहरण के लिए, कोई ग्राहक ऐसा यात्रा बैग पूछ सकता है जो विमान की सीट के नीचे आ जाए, संवेदनशील त्वचा के लिए त्वचा-देखभाल का उत्पाद, या ऐसा उपहार जो अच्छा लगे लेकिन तय बजट के भीतर रहे। ये बारीकियां महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि यही तय करती हैं कि सही उत्पाद वास्तव में कौन-सा है। बेहतर assistant ढीली-ढाली browsing को ज्यादा सटीक चुनाव में बदल देता है।
अच्छी राहनुमाई गलत मेल को कम करती है
असल महत्व इस बात में नहीं है कि चैट समझदार सुनाई देती है। महत्व इस बात में है कि वह गलत मेल कम कर सकती है। जब assistant ग्राहकों को विकल्पों की तुलना करने, अहम फर्क समझने और बेहतर मेल वाले विकल्प पहचानने में मदद करता है, तो कम ऑर्डर अटकलबाजी पर आधारित होते हैं।
यह खास तौर पर उन स्टोर्स के लिए उपयोगी है जहां उत्पाद अक्सर उपयोग, मेल, पसंद या अपेक्षा के आधार पर चुने जाते हैं, exact model name के आधार पर नहीं। ऐसे मामलों में रिटर्न रोकने का सबसे अच्छा काम कार्ट में डालने वाले क्लिक से पहले होता है, बाद में नहीं।
यह ग्राहकों को कुछ भी खरीदने के लिए मनाने की बात नहीं है
स्टोर चलाने वालों को कभी-कभी चिंता होती है कि sales assistant बस ज्यादा दबाव डालेगा और बाद में पछतावे वाली खरीद बढ़ा देगा। एक अच्छे assistant को इसका उल्टा करना चाहिए। उसे ग्राहक को सही फैसला लेने में मदद करनी चाहिए, भले ही इसका मतलब सस्ता विकल्प चुनना हो, अलग variant चुनना हो, या पूरी तरह दूसरा उत्पाद चुनना हो।
इस तरह की ईमानदारी भरोसा बचाती है। यह सही मेल की कीमत पर तात्कालिक ऑर्डर राशि बढ़ाने की तुलना में लंबे समय की बिक्री को भी बेहतर बनाती है।
जहां खोज और चैट साथ काम करते हैं
रिटर्न कम करने की कोशिश सबसे अच्छा तब काम करती है जब चैट अकेला काम नहीं कर रही होती। खोज ग्राहकों को जल्दी सही विकल्पों तक पहुंचने में मदद करती है। Shopping assistant तब चुनाव को और साफ करने में मदद करता है जब ग्राहक पहले से करीब हो। अगर खोज की परत कमजोर है, तो ग्राहक खराब शुरुआती सूची में से चुनते हैं। अगर assistant कमजोर है, तो वे फिर भी ठिठकते हैं या अंदाजे से फैसला करते हैं। दोनों जरूरी हैं।
अगर आप सोच रहे हैं कि storefront में assistant कहां दिखना चाहिए, तो Shopify chat assistant को कहां रखना चाहिए पर यह लेख अगला अच्छा कदम है।
अगर रिटर्न की चिंता है, तो क्या नापें
यह समझने के लिए कि खरीद से पहले की राहनुमाई मदद कर रही है या नहीं, आपको किसी जटिल मॉडल की जरूरत नहीं है। कुछ व्यावहारिक संकेतों से शुरुआत करें:
- उन उत्पादों का return rate जिन पर खरीद से पहले सबसे ज्यादा सवाल आते हैं।
- चैट या खोज की वे यात्राएं जो उत्पाद क्लिक और खरीद तक ले जाती हैं।
- ग्राहक बातचीत में बार-बार आने वाले स्पष्टीकरण वाले सवाल।
- वे उत्पाद जो बार-बार खरीदे जाते हैं और बार-बार रिटर्न भी होते हैं।
ये पैटर्न आमतौर पर दिखाते हैं कि ग्राहकों को बेहतर राहनुमाई चाहिए, बेहतर उत्पाद जानकारी चाहिए, या दोनों।
टाले जा सकने वाले रिटर्न कम करने का ज्यादा व्यावहारिक तरीका
हर रिटर्न को रोका नहीं जा सकता। लेकिन बहुत-से रिटर्न कम किए जा सकते हैं, अगर ग्राहकों को फैसला करने से पहले ज्यादा साफ मदद मिले। यही वह जगह है जहां AI shopping assistant सच में काम का बन जाता है। यह ऑर्डर होने से पहले उत्पाद मिलान बेहतर बनाता है।
अगर आप ग्राहकों को इस तरह की राहनुमाई अपने storefront के भीतर देना चाहते हैं, तो Qubly AI Product Search को AI Sales Assistant के साथ जोड़ता है, ताकि ग्राहक स्वाभाविक भाषा में खोज कर सकें, आगे के सवाल पूछ सकें और चेकआउट से पहले बेहतर मेल वाले उत्पादों तक पहुंच सकें।