La gestione dei resi era l'equivalente al dettaglio del controllo dei danni. Hai elaborato gli articoli il più rapidamente possibile, sperando di recuperare un po' di valore, e sei andato avanti. Questa mentalità sta costando miliardi ai rivenditori. Con tassi di reso che raggiungono una media del 40% nell'abbigliamento e nella merce restituita per un totale di 890 miliardi di dollari nel 2024, questi volumi di inventario competono con i tuoi maggiori fornitori.
I rivenditori che comprendono questo cambiamento sono già in vantaggio. Stanno usando l'intelligenza artificiale per trasformare i rendimenti da un male necessario in un vantaggio competitivo. Invece di lasciare che l'inventario restituito scompaia nel purgatorio del ribasso, sfruttano l'intelligenza artificiale per prendere decisioni più intelligenti su dove vanno a finire quei prodotti, come vengono lavorati e quali informazioni forniscono per la pianificazione futura. Questa trasformazione richiede un cambiamento fondamentale: l'inventario restituito non è un rifiuto. È un potenziale non sfruttato che si trova nella tua catena di approvvigionamento inversa, pronto a guidare la redditività.
I costi nascosti della gestione tradizionale dei resi
La maggior parte dei rivenditori gestisce i resi con una mentalità "process and forget" che crea enormi costi nascosti. Quando un cliente restituisce una giacca, i sistemi tradizionali la indirizzano a un centro di distribuzione dove si trova, in attesa di essere ispezionata e spesso contrassegnata per lo sdoganamento. Durante quelle settimane, la domanda per quello stile specifico potrebbe spostarsi in una posizione diversa in cui sei già esaurito. Nel frattempo, stai acquistando nuovo inventario per colmare le lacune che i tuoi articoli restituiti avrebbero potuto colmare.
Il vero costo non è il ribasso che prendi, ma l'occasione persa di vendere quella giacca restituita a prezzo pieno non indirizzandola al negozio giusto al momento giusto. I sistemi di gestione dei resi basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di calcolare questi costi opportunità in tempo reale e di indirizzare i resi verso le località in cui hanno la più alta probabilità di vendere a prezzo pieno.
L'instradamento basato sull'intelligenza artificiale fa sì che ogni reso conti
La gestione intelligente dei resi inizia con decisioni di instradamento intelligenti. Quando un articolo viene restituito, l'intelligenza artificiale analizza più punti dati contemporaneamente: i livelli di inventario correnti in tutte le località, i modelli di domanda locale, la stagionalità e persino le previsioni meteorologiche che potrebbero influenzare la domanda. Invece di passare per impostazione predefinita a un magazzino centrale, il sistema indirizzerà il reso direttamente a un negozio in una regione in cui prodotti simili stanno vendendo bene.
Si tratta di un posizionamento strategico dell'inventario che tratta i resi come scorte fresche. I rivenditori che utilizzano l'instradamento basato sull'intelligenza artificiale segnalano notevoli miglioramenti nella velocità con cui gli articoli restituiti vengono rivenduti, spesso a prezzo pieno. L'automazione va oltre l'instradamento. L'intelligenza artificiale può determinare la disposizione ottimale per ogni reso in base alle sue condizioni, alle previsioni della domanda e all'analisi della redditività. Alcuni articoli possono essere restituiti direttamente al punto vendita, mentre altri verranno inviati ai canali online e alcuni ancora verranno inviati ai negozi outlet. La chiave è prendere queste decisioni in modo automatico e coerente sulla base dei dati.
I dati sui rendimenti rivelano informazioni nascoste sulla pianificazione
Ogni reso racconta una storia sul comportamento dei clienti, sulla qualità del prodotto e sulla domanda del mercato. L'intelligenza artificiale trasforma queste singole storie in informazioni utili che informano le tue decisioni di pianificazione e acquisto più ampie. Quando i dati sui resi mostrano che i clienti restituiscono costantemente una taglia specifica in un particolare stile, si tratta di informazioni preziose sulle incongruenze delle taglie. L'intelligenza artificiale può identificare questi modelli in migliaia di prodotti e aiutare a regolare le quantità degli ordini futuri e le curve delle dimensioni.
I modelli di rendimento geografico rivelano anche importanti informazioni sulle preferenze regionali. Se determinati stili vengono costantemente restituiti da regioni specifiche, l'IA può tenerne conto nelle decisioni di assegnazione, inviando meno unità in quelle aree. I sistemi più sofisticati forniscono informazioni sui rendimenti direttamente nella pianificazione. Proprio come si prevede la domanda a termine, è possibile prevedere anche i tassi di restituzione e le tempistiche, consentendo di pianificare i livelli di inventario in modo più accurato. Questo è particolarmente prezioso per la merce stagionale.
