返品は、日常的な事業コストから正確な小売計画の中心的な要素へと急速に変化しました。アパレルとフットウェアの返品率は平均40％で、2024年には返品総額が8,900億ドルに達すると予想されており、小売業者が無視できる問題ではなくなりました。顧客は常に数百万ドル相当の在庫を抱えており、これが需要シグナルや在庫決定を歪める盲点となっています。返品されたアイテムが切断されたシステムを通じて処理される場合、そのアイテムは計画からは見えなくなることがよくあります。これにより、不足している在庫を補うために過剰に買い、過剰在庫を解消するために値下げを拡大し、返品された在庫が目に見えない場合は在庫切れになるという連鎖反応が発生します。
先見の明のある小売業者は、返品データの統合が正確な計画と利益率の向上に不可欠であることを理解しています。返品傾向、季節性、予測分析を活用することで、運用コストを戦略的資産に変えています。
返品が在庫計画に及ぼす隠れた影響
ほとんどの小売業者は返品率を監視していますが、これらのデータ ポイントを計画およびサプライ チェーン システムと完全に統合している小売業者はほとんどありません。この断絶は時間の経過とともに悪化し、予測や補充のエラーを引き起こし、収益性に大きな影響を与えます。
返品の可視性がない計画は、コストのかかる過剰購入につながる
プランナーが返品のうちどれだけが在庫に戻るのかを把握していないと、過剰発注してしまうことがよくあります。たとえば、システムが返送中の 30 ユニットを考慮せずに 100 ユニットの販売を表示した場合、プランナーは「ゴースト需要」を追跡することになります。その結果、過剰な購入、在庫の膨張、利益の減少というパターンが繰り返されることになります。
統合された返品可視性を導入する小売業者は、在庫レベルを最大 30% 削減し、約束の精度を向上させることができます。この画期的な進歩は、開始された返品をすべて待機在庫として扱い、最初からそれを約束可能な在庫数に組み込むことによって実現します。
返品パターンが需要予測の向上につながる
返品データには、従来の販売データでは見逃されていた、真の顧客需要に関する重要なシグナル、つまり詳細が含まれています。特定のサイズ、色、または製品の返品率が高い場合、サイズの問題、品質の差、または品揃え戦略の不一致が明らかになります。これらの洞察を計画にフィードバックすることで、よりスマートな調達、より的確な購入、無駄の削減が実現します。
たとえば、分析により、S サイズのトップスの 40% がサイズ調整のために返品されていることが判明する場合があります。この知識を活用することで、バイヤーは将来の注文を調整し、サプライヤーは仕様のギャップに対処して、過去の売上のみに起因するミスの繰り返しを防ぐことができます。
オムニチャネル計画に返品を統合する
返品は、単なる逆物流の頭痛の種ではなく、戦略的な在庫ストリームとして扱う必要があります。すべてのシステムとチャネルにわたって返品データを接続することで、小売業者はよりスマートな予測と、より迅速かつ正確な補充を実現できます。
リアルタイムの返品可視性により配分を明確化
返品された製品がリアルタイムで追跡され、表示されるようになると、すぐに割り当て可能になります。他の顧客が在庫切れに悩まされている間に、売れる商品が人目につかずに放置される理由はありません。AI を活用したルーティングにより、標準的なハブ処理の非効率性を回避し、最も需要の高い場所に返品をリダイレクトできます。
たとえば、ジャケットがボストンで返品されたが、フィラデルフィアではその SKU に対する需要が高いとします。スマートルーティングにより、ユニットは最も必要とされる場所（フィラデルフィア）に送られ、販売が加速され、在庫が最大限に確保されます。
リターン予測は購買に情報を提供する
返品は売上と同様に季節や製品によって異なります。製品、イベント、地域ごとの返品行動をトレーニングした機械学習モデルにより、バイヤーは数量を調整し、過剰在庫が蓄積される前にそれを減らすことができます。予測分析により、返品につながる可能性のあるスタイルや SKU にフラグを付けることができるため、プランナーは在庫が蓄積される前に行動を起こすことができます。
