I resi si sono rapidamente trasformati da un costo aziendale di routine a un fattore centrale per un'accurata pianificazione della vendita al dettaglio. Con tassi di reso in media del 40% nell'abbigliamento e nelle calzature e nella merce restituita per un totale di 890 miliardi di dollari nel 2024, questo non è più un problema che i rivenditori possono permettersi di ignorare. In qualsiasi momento, i clienti detengono milioni di dollari di inventario, punti ciechi che distorcono i segnali della domanda e le decisioni sull'inventario. Quando gli articoli restituiti vengono elaborati attraverso sistemi disconnessi, sono spesso invisibili alla pianificazione. Questo porta a una reazione a catena: ipercomprato per coprire le scorte "mancanti", ribassi intensificati per eliminare le scorte in eccesso e rotture di stock se le scorte restituite non sono visibili.
I retailer lungimiranti comprendono che l'integrazione dei dati sui resi è essenziale per una pianificazione precisa e margini più solidi. Sfruttando le tendenze dei resi, la stagionalità e l'analisi predittiva, stanno trasformando un costo operativo in un asset strategico.
L'impatto nascosto dei resi sulla pianificazione dell'inventario
La maggior parte dei rivenditori monitora i tassi di reso, ma pochi integrano completamente questi punti dati con i sistemi di pianificazione e supply chain. Questa disconnessione si aggrava nel tempo, creando errori di previsione e rifornimento e ha un impatto significativo sulla redditività.
La pianificazione senza visibilità dei resi porta a costosi acquisti eccessivi
Se i pianificatori non sanno quanti resi stanno tornando in magazzino, spesso ordinano in eccesso. Ad esempio, se i sistemi mostrano 100 unità vendute senza tenere conto delle 30 unità in transito di ritorno, i pianificatori si trovano a inseguire la "domanda fantasma". Ciò si traduce in uno schema ripetuto: acquisti eccessivi, inventario in aumento e perdita di margini.
I retailer che introducono la visibilità integrata dei resi possono ridurre i livelli di inventario fino al 30% e migliorare l'accuratezza delle promesse. La svolta deriva dal trattare ogni reso avviato come inventario in attesa, tenendolo in conto fin dall'inizio.
I modelli di reso favoriscono una migliore previsione della domanda
I dati sui resi contengono segnali critici sulla reale domanda dei clienti, dettagli che i dati di vendita tradizionali non rilevano. Resi elevati per determinate taglie, colori o prodotti smascherano problemi di taglie, lacune di qualità o strategie di assortimento disallineate. L'inserimento di queste informazioni nella pianificazione garantisce un approvvigionamento più intelligente, acquisti più precisi e una riduzione degli sprechi.
Ad esempio, l'analisi potrebbe rivelare che il 40% dei top piccoli viene restituito per il dimensionamento. Armati di queste conoscenze, gli acquirenti adeguano gli ordini futuri e i fornitori affrontano le lacune nelle specifiche, prevenendo gli errori ricorrenti dovuti solo alle vendite storiche.
Integrare i resi nella pianificazione omnicanale
I resi dovrebbero essere trattati come un flusso strategico di inventario, non solo come un problema di logistica inversa. Collegando i dati dei resi attraverso tutti i sistemi e i canali, i rivenditori sbloccano previsioni più intelligenti e un rifornimento più rapido e preciso.
La visibilità dei rendimenti in tempo reale migliora l'allocazione
Quando i prodotti restituiti sono tracciati e visibili in tempo reale, sono immediatamente idonei per l'assegnazione. Non c'è motivo per cui un articolo vendibile languisca invisibile mentre i clienti altrove affrontano l'esaurimento delle scorte. L'instradamento basato sull'intelligenza artificiale può reindirizzare i resi alle posizioni più richieste, evitando le inefficienze dell'elaborazione standard dell'hub.
Supponiamo che una giacca venga restituita a Boston, ma Philadelphia mostra una forte domanda per quella SKU. L'instradamento intelligente invia l'unità dove è più necessaria, ovvero Philadelphia, accelerando il sell-through e massimizzando la disponibilità.
La previsione dei rendimenti informa l'acquisto
I resi, come le vendite, sono stagionali e dipendono dal prodotto. I modelli di machine learning addestrati in base al comportamento dei resi, per prodotto, evento o area geografica, consentono agli acquirenti di regolare le quantità e ridurre l'eccesso di scorte ben prima che si accumuli. L'analisi predittiva può segnalare stili o SKU che potrebbero generare resi, consentendo ai pianificatori di agire prima che l'inventario si accumuli.
