Een klant kampte met inefficiënties bij het analyseren van duizenden retouren per maand. De retourdata was vaak ongestructureerd, wat het lastig maakte om patronen en concrete inzichten te ontdekken. Door handmatige analyses miste de klant mogelijkheden om de productkwaliteit en klanttevredenheid te verbeteren.
Sherpa's: Dax Stokman, Yash Gupta, Ruben Lanjouw
Uitdagingen en oplossing:
De belangrijkste uitdaging lag in het automatisch verwerken van de grote hoeveelheid retourinformatie en het vertalen naar bruikbare inzichten. Een AI-gestuurd taalmodel werd ingezet om retourredenen te analyseren en clusteren. Dit zorgde ervoor dat het team gemakkelijker de meest voorkomende problemen per productcategorie kon identificeren. Het model maakte gebruik van historische retourgegevens en kon de redenen gedetailleerd uitsplitsen, zoals defecten, onjuiste beschrijvingen of kwaliteitsproblemen.
Implementatie en begeleiding:
Sherpa leverde aanvankelijk een demo om de klant te overtuigen van de kracht van AI-analyse. Na positieve feedback werd samen met de klant een Proof of Concept ontwikkeld. Een Adoption Lead begeleidde de implementatie, wat resulteerde in een geautomatiseerd dashboard dat real-time retourgegevens en klantfeedback visualiseert. Het dashboard werd zo ontworpen dat het management met slechts enkele klikken een volledig inzicht kreeg in de prestaties van hun producten en de redenen waarom klanten ze retour stuurden.
Resultaten en Impact:
De geautomatiseerde retouranalyse leverde direct meetbare voordelen op. De klant kreeg beter inzicht in veelvoorkomende problemen, zoals producten die niet voldeden aan klantverwachtingen of foutieve productbeschrijvingen. Dit stelde het management in staat om gerichte acties te ondernemen en verbeteringen door te voeren, wat uiteindelijk leidde tot een vermindering van het aantal retouren en een toename van de klanttevredenheid. Dankzij de continue dataverrijking en rapportages via het dashboard werd het besluitvormingsproces vereenvoudigd en geoptimaliseerd.
Unieke aanpak:
Wat deze case bijzonder maakt, is de stapsgewijze aanpak waarbij Sherpa in nauwe samenwerking met de klant een op maat gemaakte oplossing ontwikkelde. De combinatie van AI-gebaseerde analyse en gebruiksvriendelijke dashboards zorgde voor een schaalbare oplossing die niet alleen de efficiëntie van het retourproces verbeterde, maar ook de inzichten verrijkte. Dit maakte het mogelijk om het retourproces proactief te beheren en concrete acties te ondernemen op basis van de nieuwe inzichten.
