Med den enorma boomen inom e-handel har mängden returer och reklamationer exploderat. Att hantera arga eller besvikna kunder som vill returnera en trasig vara, klaga på en tjänst eller kräva pengarna tillbaka har sysselsatt stora staber av reklamationshandläggare och returassistenter. Det har varit ett krävande arbete där man tvingats väga företagets policy och konsumentköplagen mot kundens upplevelse. Det har krävts tålamod, förhandlingsteknik och noggrann dokumentation. Idag automatiseras hela denna process i snabb takt med hjälp av AI och bildanalys.
Algoritmer som bedömer skadan
När en kund idag vill reklamera en vara, sker det ofta via ett helt automatiserat digitalt flöde. Kunden laddar upp en bild på den skadade produkten och beskriver felet i en app. En AI-driven bildanalysalgoritm undersöker bilden för att bedöma om skadan är ett fabrikationsfel eller orsakat av användaren själv. Systemet fattar sedan ett beslut baserat på konsumentköplagen och företagets interna regler: kunden får antingen ett automatiskt godkännande och en fraktsedel för retur, eller en direkt utbetalning utan krav på att skicka tillbaka varan (om transportkostnaden överstiger varans värde). Allt sker på några sekunder utan att en människa har granskat fallet.
Prispress och rationalisering inom kundsupport
För e-handelsföretagen är retur- och reklamationshantering en ren förlustaffär. Drivkraften att automatisera bort den mänskliga personalen är därför extremt hög. Genom att låta AI sköta bedömningarna kan företagen kapa sina administrativa kostnader dramatiskt och erbjuda snabbare lösningar till kunderna. Men för de anställda handläggarna innebär det att deras jobb försvinner, och att de som blir kvar tvingas hantera de mest infekterade juridiska tvisterna eller fall där kunder försöker sätta i system att lura till sig ersättning.
Hur man ställer om till kvalitetsstrateg och hållbarhetsanalytiker
För att inte bli överflödig inom returadministrationen måste man röra sig uppströms i produktionskedjan. Istället for att bara hantera felen när de har uppstått, måste man bli den som analyserar varför produkterna reklameras. Genom att använda den data som AI:n samlar in, kan en kvalitetsstrateg identifiera mönster – till exempel att en specifik klädmodell har felaktiga sömmar från en viss fabrik – och samarbeta med inköpsavdelningen för att stoppa framtida fel. Att fokusera på kvalitetssäkring, leverantörsstyrning och cirkulära returflöden (hållbarhet) är det smartaste sättet att framtidssäkra sin karriär.