自動化がEコマース返品コストを削減する仕組み

2020年に経験した変化のいくつかは、今後も定着します。あらゆる報告によれば、Eコマースの台頭はその1つです。

コロナウイルスパンデミック初期にオンラインショッピングを始めた顧客は、これまで知らなかったレベルの利便性を体験しました。今、最大40%がポストCOVIDでも継続する意向です。

これによりEコマース需要が大幅に急増し、すでに着実な成長を遂げていた分野に拍車がかかりました。オンライン売上はパンデミック前、全小売売上の12%弱でしたが、今は16%です。昨年第2四半期には、米国消費者がEコマースで2,115億ドルを費やしました。Eコマースは「普通のこと」になりました。

買い物には常に一定割合の返品が伴います。実物を見ずに買う人が加われば、返品は増えます。実際、Eコマース売上の返品率は最大30%に達し、ホリデーシーズン購入ではさらに高くなります。それら個別商品を倉庫在庫に戻すのは非常に複雑で、コストもかかります。Eコマースの常態化とともに、アウトバウンド・インバウンド両面でより大きな物流課題が生じています。

積み上がるコスト

返品に伴うコストは何か？ 1つは減価償却で、製品タイプによって異なります。例えば、アパレルは8〜16週間で価値の20〜50%を失います。これは検討すべき無視できない、明確なコストです。

最大かつより複雑なコストは、製品を倉庫に戻すために必要な労働力です。メーカーからは整然とした、品質検査済みのパレットで補充品が届くのとは異なり、返品は消費者から個別に、直接届きます。それらは人による検査、クリーニング、物理的・デジタル在庫への戻し作業が必要です。これはCOVIDへの恐れと制約で倉庫労働力が不安定な時期に、高度に労働集約的なプロセスです。さらに、この役割の大半は以前、小売店舗の労働力が担っていました。消費者が店舗に返品を持ち込み、店舗スタッフがシステムへの返品受入を管理していました。倉庫スタッフはただ棚に戻すだけでよかったのです。今、倉庫がより大量の、ランダムな状態で届く商品の受入から在庫化までの全工程を管理しなければなりません。

倉庫効率化

自動化は、製品を倉庫に戻すコスト、いわゆるリバースロジスティクスを劇的に削減できます。これらのコストの最大要素は、製品を再入荷から倉庫の棚まで運ぶ人々に費やされる時間給です。これは定型作業であり、したがって高度に自動化可能なタスクです。

適切な自動化システムが時間とコストを節約するには2つの方法があります。第一に、モバイルロボットを使って誘導から在庫まで商品を搬送します。これにより、人が倉庫を歩いて商品を運ぶ時間（と賃金）が削減されます。

第二に、適切なシステムは自動化するだけでなく、最適化も行います。人工知能を用いて、労働力（人とロボット）の動きをはるかに効率的にします。全通路を端まで歩く代わりに、最も直接的なルートを計算します。また、倉庫内の他のすべてのタスクと新規受注の出荷スケジュールを考慮し、商品を在庫に戻す最適なスケジュールを決定します。例えば、ピッキングする受注が少ない時間帯に返品処理を行えば、労働力のより効率的な配置になります。

Eコマース返品は、小売業者が最小限に抑えようとする問題と見なされがちでした。しかし、返品をプロアクティブかつ戦略的に管理すれば、競争優位性になり得ます。オンライン返品量はオンライン売上に比例して増加します。自動化でリバースロジスティクスを合理化すれば、より良いユーザー体験と高い顧客満足度につながります。顧客ロイヤルティと維持の競争がこれまで以上に激しい今、これは非常に価値があります。

リオール・エラザリ氏はインヴィア・ロボティクスの創業者兼最高経営責任者です。