找對題目，AI 成功一半！IKEA 的退貨淘金策略
2 min readAug 13, 2020
前 Google 數據科學家 Seth 曾說：
「如果你打算使用數據來革新一個領域，那你最好進入一個傳統方法效率極差的領域」
IKEA的案例是個好的範本，在多數零售業者把資源放在需求預測與商品推薦時，IKEA反其道而行，選擇用AI升級退貨處理機制。為什麼？
每年，退貨造成全美零售業超過4000億美元的損失，IKEA每賣出10件商品，就有1件被退貨，其中高達15％還直接進垃圾場，不但形成財務及運輸虧損，更惡化了零售業的碳足跡。
面對退貨成本，IKEA祭出人工智慧來解套。導入退貨優化服務系統平台Optoro，
用演算法精算出退貨品轉賣的最佳去處，以及二手定價策略。
因此，必讀 IKEA 案例的三個原因：
- 在好數據以及好演算法之前，怎麼找出好題目才是更重要的挑戰。
- IKEA開出智慧零售裡少見的題型，透過數據策略，從準垃圾裡搾出利潤。
- 當AI的快速決策讓業者得以更快的退款，以鞏固顧客滿意度，提升回購率，改善逆向供應鏈的可見度。
選對題目，讓 IKEA 用數據再次鍊金，提升庫存周轉率和客戶體驗，改善逆向供應鏈的可見度，成功凸顯 AI 自動化處理時的效益與….👉👉繼續閱讀(內含關鍵四步驟)
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