AIで返品率を予測して仕入れロスを削減する方法

せどりで利益が出ない原因の一つが「返品による損失」です。AIと過去データを活用することで返品リスクの高い商品を事前に予測し、仕入れロスを最小化することが可能です。本記事で具体的な方法を解説します。

返品率が高い商品の共通パターン

AIで過去の販売データを分析すると、返品率が高い商品には共通パターンがあります。①サイズ・フィット感が重要な衣料品・シューズ、②説明と実物の差が生じやすい電子機器、③季節が過ぎた後に購入される季節商品——これらのカテゴリは返品率が平均の2〜3倍になることが多いです。

AIを使った返品予測の実践手順

ステップ1：過去の仕入れデータをスプレッドシートに整理する

過去の仕入れ商品・販売価格・販売数・返品数・利益をスプレッドシートに記録します。最低30件のデータがあれば傾向の分析が可能になります。

ステップ2：ChatGPTでパターン分析する

スプレッドシートのデータをChatGPTに貼り付けて「返品率が高い商品の共通点を分析して」と指示します。カテゴリ・価格帯・レビュー評価との相関関係が分析結果として出力されます。

ステップ3：仕入れ判断チェックリストを作成する

分析結果を基に「このカテゴリかつレビュー評価〇〇以下の商品は仕入れない」というチェックリストを作成します。感覚ではなくデータに基づいた仕入れ基準を設けることで、返品リスクを体系的に管理できます。