Predicción de devoluciones en el sector textil (venta e-commerce)

La aparición del Internet revolucionó sin duda alguna todas las industrias, siendo el sector retail uno de los más transformados. Este ha aprovechado el auge del e-commerce para ir más allá de su oferta física. De hecho, se espera que este impacto siga creciendo: se estima que para 2022 las ventas online van a suponer el 36% del total. Sin embargo, los costes de logística inversa suponen un obstáculo para las compañías, pues se calcula que suponen de un 2% a un 4% de su facturación total. Es por eso que, con el fin de aumentar el margen de la empresa, una de sus prioridades es optimizarla sin deteriorar la satisfacción del cliente que acompañan las devoluciones bien gestionadas.

Este proyecto tiene como objetivo principal el desarrollo de un modelo que sea capaz de predecir las devoluciones en el mundo del retail, en concreto en el sector textil y con respecto a las ventas e-commerce, con el fin de utilizar esta información para reducir los costes que la logística inversa tiene en la compañía.

Para conseguir este objetivo, se llevará a cabo un análisis de los consumidores, de los productos y de las transacciones, con el fin de determinar patrones que posibiliten identificar qué productos tienen más probabilidad de ser devueltos.

Una vez obtenidos los resultados, se planteará un caso de negocio. En él se estudiarán diferentes estrategias, y se analizará el impacto económico que la implantación de cada una de ellas tiene en una empresa, con el fin de posteriormente proponer las más adecuadas.

The emergence of the Internet revolutionized all industries, with the retail sector being one of the most transformed. It has taken advantage of the e-commerce boom to go beyond its physical offer. In fact, this impact is expected to continue growing: it is estimated that by 2022 online sales will account for 36% of the total. However, the costs of reverse logistics are an obstacle for companies, as they are assessed to account for 2% to 4% of their total turnover. That is why, in order to increase the company's margin, one of its priorities is to optimize it without deteriorating the customer satisfaction that accompanies well-managed returns.

The main objective of this project is to develop a model that is capable of predicting returns in the retail world, specifically in the textile sector and with respect to e-commerce sales, in order to use this information to reduce the costs that reverse logistics cause in the company.

To achieve this objective, an analysis of consumers, products and transactions will be carried out in order to determine patterns that make it possible to identify which products are most likely to be returned.
Once the results are obtained, a business case will be presented. Different strategies will be studied, and the economic impact that the implementation of each one of them has on a company will be analyzed, in order to propose the most appropriate ones as solutions.