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オンライン返品がポストコビッドの顧客体験にどのように影響するか

オンラインショッピングの人気は過去18か月で急速に加速し、米国のeコマースブランドは2020年に44%の成長を遂げました。買い物客は、パンデミックの前に店頭で購入した可能性のある商品をオンラインで購入する傾向が強まっています。 。小売業者は、消費者に可能な限り最高のオンラインショッピング体験を提供すると同時に、これらの破壊的な時期に利益を最大化するために迅速に適応する必要がありました。

小売ショッピングのトレンドにおけるこの大きな変化のために、以前は実店舗での販売に重点を置いていた商人は、収益性の高い方法で量を処理するための適切なインフラストラクチャなしで、大量の製品返品に直面しています。収益の管理はコストを押し上げ、ビジネスリーダーの関心が高まっています。そのため、小売業者がリバースロジスティクスのパズルを解くことがこれまで以上に重要になっています。

今日のリバースロジスティクスエコシステムでは、顧客体験はますます高品質の処理に依存しており、返品の性質ははるかに複雑です。今日の消費者はオムニチャネルの小売体験を期待しており、リバースロジスティクスは全体的な顧客体験の大きな部分を占めています。

Shopifyによると、買い物客の58%が、返品のしやすさに「満足していない」と答えています。返品プロセスが不十分で、返品ポリシーに関する透明性が欠如していると、顧客はブランドを永久に放棄する可能性があります。さらに、買い物客の72%は、顧客に優しい返品プロセスにより、注文ごとにより多くの費用をかけ、オンラインストアからより頻繁に注文することを望んでいます。プロセスを簡単、簡単、柔軟にすることは、優れた顧客返品体験の鍵です。

送料無料と同じように、安くて簡単な返品は、eコマース小売業者にとって重要なマーケティング要素になっています。確かに、柔軟な返品ポリシーは、消費者がリスクを冒して、直接見る機会がなかった商品を購入することをいとわない主な理由です。

このような状況で利益を得るには、企業は、費用対効果を維持し、返品される各アイテムの価値を最大化しながら、顧客に優しいプロセスを開発できるプロバイダーを必要としています。効果的なリバースロジスティクスは、収益を向上させながら、より高いレベルの顧客満足度につながる可能性があります。さらに、可能な場合はいつでも、製品が無駄になるのではなく再利用されることを保証し、サプライチェーン、サーキュラーエコノミー、および環境に利益をもたらします。

在庫への返品、再製造、清算、二次チャネルを介した再販など、返品を処理するためのオプションは多数あります。しかし、これらの決定を下さなければならないスピードは、リーダーがチャンスを逃していないことを確認することを困難にします。そのため、すべての収益からの価値を最大化するために努力しているため、最先端のテクノロジーを求める企業が増えています。

取得コストが限られており、設備投資が非常に少ない今日のテクノロジーは、通常、クラウドベースのサービスとしてのソフトウェア(SaaS)プラットフォームであり、物理ネットワーク全体に展開できます。戦略的洞察を解き放ち、リアルタイムの意思決定に情報を提供できるデータへのアクセスを提供します。理想的には、小売業者、eコマースの売り手などは、人工知能を使用して、返品を処理することが経済的に意味があるかどうかを判断するか、導入前でも最適な処理を決定します。利用可能なデータを分析し、分析を使用して再販の可能性に影響を与えるさまざまな市場要因を動的に評価することにより、タッチとコストを削減し、純回収率を高める上流の意思決定を行うことができます。

テクノロジーを採用して返品プロセスを簡素化することで、顧客の忠誠心を高めることもできます。

最も便利なプラットフォームでは、さまざまな顧客の好みに対応する便利な返品オプションを提供できます。顧客は、オンラインポータル、電話、または店舗の物理的なネットワークを介して、自分に合った方法で返品できる必要があります。

これらのさまざまな顧客の好みは、さらなる課題を生み出します。費用効果の高いシステム内で顧客が要求する柔軟性をどのように達成しますか?

重要なのは、消費者の好みのパターンを見つけ、その情報に基づいてシステムを最適化することです。返品リクエストのパターンと、各アイテムまたはSKUが返品される頻度を理解することで、リバースロジスティクスエコシステム全体で改善の機会を見つけることができます。

最終的に、返品に関する情報を集約することで、処分の決定をリアルタイムで最適化するために必要なデータモデルの構築を開始できます。そのモデルが構築されると、機械学習を使用して返品処理を改善し、最終的にはプロセスを自動化して、限界効率をさらに高めることができます。

分析が提供できるメリットは、このようなメリットだけではありません。財務効率は非常に重要ですが、多くの企業は、地球を救うための復旧分析の適用に同等の価値があると考えています。データを活用して補充の機会を最大化することで、企業は持続可能性を実践に組み込むことができます。

大小の企業にとって、可能な限り環境に配慮するようになるという明確な使命があります。最近の調査によると、消費者の62%は企業に持続可能性を支持することを望んでおり、75%は、売り手が自分たちの信念に反する問題を支持していることを知った場合、製品の購入を拒否します。

より良い返品管理を通じて、企業は製品を処分して回収し、埋め立て地やゴミ捨て場に入らないようにすることができます。分析は、アイテムが可能な限り再利用されることを保証するのに役立ち、最終的には二酸化炭素排出量を削減し、収益性を高めます。

ジュリアンミッチェルは最高情報責任者です G2リバースロジスティクス


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