Predicción Proactiva de Devoluciones en Retail de Moda en Línea Usando Redes Neuronales de Grafos Heterogéneas

Los minoristas de moda en línea enfrentan enormes desafíos debido a las altas tasas de devolución que afectan significativamente su rendimiento operativo. Predecir proactivamente las devoluciones en el momento de la realización del pedido permite intervenciones preventivas para reducir transacciones potencialmente problemáticas. Proponemos una innovadora Red Neuronal de Grafos Heterogéneos inductiva diseñada para la predicción proactiva de devoluciones en el ámbito del retail de moda en línea. Nuestro modelo encapsula intrincadamente las preferencias del cliente, las características del producto y las características del pedido, proporcionando un enfoque holístico para la predicción de devoluciones. A través de una evaluación utilizando datos del mundo real obtenidos de una plataforma de retail de moda en línea, nuestra metodología demuestra una superior precisión predictiva en el comportamiento de devolución de clientes recurrentes, en comparación con técnicas convencionales de aprendizaje automático. Además, mediante un análisis de ablación, subrayamos la importancia de capturar simultáneamente las características del cliente, del pedido y del producto para un modelo efectivo de predicción proactiva de devoluciones.