Оптимизация возвратов: как ритейлеры меняют логистику

Рост электронной коммерции принес беспрецедентное удобство, позволяя покупать товары, не выходя из дома. Однако эта легкость сопряжена с трудностями: сложность оценки продукта онлайн приводит к увеличению числа возвратов. Это вынуждает ритейлеров совершенствовать стратегии обратной логистики.

Автоматизированные системы призваны облегчить работу как продавцов, так и покупателей. Как эксперты могут обеспечить их эффективность?

Повышение удобства за счет партнерств

Успех даже самых передовых автоматизированных систем зависит от их практичности. Размещение их в доступных для большинства покупателей местах – эффективный способ увеличить вовлеченность. Например, Amazon совместно с Goodwill в Сиэтле разместил пункты приема возвратов. Клиенты могут сдавать там свои посылки, что, по сообщениям, увеличивает посещаемость партнерских точек. При этом покупатели могут получить скидку на товары Goodwill или сделать пожертвование.

Этот пример демонстрирует, что одной лишь автоматизации недостаточно. Важно мотивировать клиентов к взаимодействию с системой, предлагая удобство, скидки или другие бонусы.

Внутренние улучшения

Эффективная обработка возвратов также требует анализа внутренних процессов и инвестиций в оборудование, экономящее время. Конвейерные ленты оптимизируют перемещение товаров на складах, сокращая время, которое работники тратят на ходьбу. Системы сортировки возвращаемых товаров по состоянию также играют ключевую роль. Например, товары, которые покупатель передумал и не распаковал, могут быть сразу предложены другому клиенту.

Товары с дефектами или отсутствующими комплектующими, как правило, требуют утилизации, переработки или продажи со значительной скидкой. Автоматизированная сортировка уменьшает количество ошибок и высвобождает время сотрудников.

Оптимизация внутреннего оборудования также повышает результативность. Использование резины или нитрила на роликах конвейера увеличивает сцепление, предотвращая проскальзывание ленты и остановки в работе. Автоматизированный сбор данных с помощью датчиков в реальном времени помогает быстрее выявлять и решать проблемы, что особенно важно при растущих объемах возвратов.

Борьба с мошенничеством при возвратах

К сожалению, меньшинство покупателей злоупотребляет политикой возвратов. Например, покупка одежды для однократного использования с последующим возвратом, иногда с пятнами или запахом, делает товар негодным для продажи.

Компании внедряют искусственный интеллект и анализ данных для выявления недобросовестных покупателей. Сочетание технологий с человеческим контролем – подробными записями сотрудников о подозрительных случаях – повышает эффективность. Алгоритмы могут анализировать, происходят ли мошеннические возвраты из определенного региона или имеют ли они другие общие черты.

Разработка алгоритмов, имитирующих человеческое мышление, и обмен данными между ритейлерами помогают снизить вероятность успешного мошенничества.

Адаптация к изменениям

Реальные примеры внедрения автоматизации в обратной логистике служат вдохновением. Принимая решения, важно постоянно оценивать уникальные факторы, влияющие на бизнес-процессы, и соответствующим образом корректировать планы. Инвестиции должны учитывать расходы на оборудование, программное обеспечение, обучение и внешнюю поддержку.