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Reveni

Fernando Pedraz
CEO y cofundador de Reveni

“Ayudamos a mejorar la rentabilidad de las marcas gracias al reembolso y cambio instantáneo”

Web
Medio de Prensa: Actualidad Económica

Fecha de publicación

14/04/2024

Versión online o papel publicada por el medio en su página web o tirada nacional

Fernando Pedraz
CEO y cofundador de Reveni

Reveni ha desarrollado una solución que permite a las marcas automatizar su proceso de devoluciones y cambios y ofrecer el reembolso y el cambio instantáneo

La mayor parte de las marcas de moda tienen un problema en común: son poco rentables. Esto se debe a cuatro factores clave: los altos costes de envío, el incremento de las devoluciones, poco control de stock y los altos costes de captación. Conscientes de esta situación, “Gracias a nuestra propuesta, las marcas son capaces de fidelizar a sus clientes ofreciéndoles una mejor experiencia post-venta, mejorando sus ratios de recompra hasta un 80% en aquellos clientes que solicitan un reembolso instantáneo. Esto les ayuda a reducir sus costes de captación y mejorar sus márgenes”, explica Fernando Pedraz, CEO y cofundador de Reveni.
    

¿Cómo funciona vuestra solución?

En Reveni, analizamos las solicitudes de devolución y cambio de manera instantánea y automática en todos los ecommerce en los que estamos activados, lo que nos permite dar respuesta en tiempo real a cada una de ellas.
En los reembolsos, facilitamos que el cliente reciba el dinero de su devolución en menos de 6 segundos, sin necesidad de haber enviado de vuelta el producto que quiere devolver. El proceso a seguir es muy sencillo: accede directamente a la web de la marca y solicita la devolución, eligiendo aquellas opciones que más le convengan.
En los cambios instantáneos lo que permitimos es que cuando el cliente solicita un cambio, la marca envíe el nuevo producto y después el cliente envía la compra que quiere cambiar. Así reducimos los tiempos que transcurren en cambios y facilitamos que el cliente tenga el producto en 2 días.
    

¿Cómo controláis el fraude que se puede derivar?

Hemos desarrollado un modelo de detección de riesgos propio basado en enriquecimiento de datos y Machine Learning para analizar y controlar en tiempo real todas las solicitudes de devoluciones y cambios en las tiendas en las que estamos activados. Gracias a la IA integrada, facilitamos que las marcas estén libres de cualquier riesgo y, en caso que ocurra, lo asumimos devolviéndoles el dinero correspondiente.

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