返品は小売業の運営において常に望ましくない部分でした。ほとんどの小売業者は、それらを必要悪、つまりリソースを浪費し、在庫管理を複雑にする事業運営上のコストとして扱っています。しかし、返品が最も貴重な在庫源の 1 つになるとしたらどうでしょうか?
アパレルの返品率は平均で約 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、この未開拓の機会の規模は驚異的です。収益を損失とみなすのではなく、需要と供給のギャップを埋める戦略的資産に変換することができます。
従来の返品管理のアプローチでは、顧客体験のみに重点が置かれていることが多く、顧客を満足させるデジタルジャーニーは作成されますが、在庫の価値を十分に把握することはできません。この反応的な考え方により、何百万ドルもの潜在的な収益が宙に浮いたままになり、最終的には値下げや廃棄になってしまうことがよくあります。
従来の返品管理の隠れたコスト
ほとんどの小売業者は返品に対して「フリーサイズ」の考え方で対応し、返品されたすべての商品を同じように扱います。これにより、いくつかの重大な問題が発生します。返品と売上および計画を結び付けなければ、在庫を最も効果的に再販できる場所を把握できなくなります。返品された品物が処理中に長く留まるほど、その価値は下がります。最近は季節よりも「新しさ」を重視するファッション小売業者にとって、処理に数週間かかる商品は販売時期を完全に逃してしまうことが多々あります。
インテリジェントなルーティングがなければ、返品はすぐに販売できない場所に行き着くことがよくあります。場合によっては、オンラインでの返品は、商品の在庫がない店舗や、店舗の需要が高い場合の配送センターなど、間違った場所に送られることがあります。また、従来の返品管理では、各返品を個別の事象として扱うため、将来の購入決定やサプライヤーとの交渉に役立つ貴重なデータを収集して結び付けることができません。
返品を戦略的在庫として再考する
返品管理ソリューションには、根本的な視点の転換が必要です。返品をサプライ チェーンの混乱として扱うのではなく、中核となる在庫戦略の不可欠な部分として考えましょう。これは、利用可能な在庫の定義を拡張して、店舗や配送センターにあるものだけでなく、現在処理中の返品も含めることを意味します。返品データをより広範な在庫管理システムと統合すると、返品されたすべての商品がすぐに表示され、処理できるようになります。このリアルタイムの可視性により、現在の需要パターンに基づいて返品先をどこに送るかをよりスマートに決定できるようになります。
高度なアルゴリズムにより、需要パターン、マージン機会、輸送コストを分析し、返品された各商品の最適な配送先と結果を決定できます。AI 駆動型システムは、事前に決定されたルーティング ルールに従うのではなく、リアルタイムの市場状況に基づいて継続的に適応します。返品は、製品の品質、サイズの問題、顧客の好みに関する貴重なシグナルも提供します。このデータが需要計画と購入プロセスに直接取り込まれると、将来の在庫投資についてより情報に基づいた意思決定を行うことができます。
リターン最適化のための技術基盤
返品管理を成功させるには、逆物流と順方向のサプライ チェーン業務を結び付ける統合システムが必要です。この統合により、いくつかの重要な機能が有効になります。リアルタイムの在庫更新により、返品された商品は別のシステムに放置されることなく、処理後すぐに販売可能になります。自動意思決定では、機械学習を使用して、即時再販、改修、清算、リサイクルなど、それぞれの返品に対して最適な結果を決定します。
予測分析は、サプライヤーとの交渉から将来の製品開発まで、あらゆる情報を提供できる返品データのパターンを識別します。ガイド付き処理ワークフローは、店舗や配送センターのスタッフが返品を一貫して効率的に処理するのにも役立ち、サイクル時間を短縮し、精度を向上させます。
