退货管理过去相当于零售业的损害控制。你们尽快处理物品，希望能找回一些价值，然后继续前进。这种心态让零售商损失数十亿美元。服装退货率平均达到 40% ，2024 年退货商品总额将达到 8,900 亿美元，这些库存量可与最大的供应商相媲美。
了解这种转变的零售商已经走在了前面。他们正在利用人工智能将回报从必要之恶转变为竞争优势。他们不会任由退回的库存消失在降价炼狱中，而是利用人工智能对这些产品的去向、处理方式以及为未来规划提供的洞察力做出更明智的决策。这种转变需要从根本上改变：退回的库存不是废物。这是您的逆向供应链中尚未开发的潜力，随时可以推动盈利。
传统回报管理的隐性成本
大多数零售商在处理退货时都采用"流程和忘记" 的心态，这就造成了巨大的隐性成本。当顾客退回一件夹克时，传统的系统会将其送往配送中心，在那里等待检查，通常还会进行降价处理。在这几周里，对特定款式的需求可能会转移到另一个地方，而在那里你已经没有存货了。与此同时，您还在购买新的库存，以填补退货商品本可以弥补的空缺。
真正的成本并不在于你的减价，而在于你没有在正确的时间把退回的夹克送到正确的商店，从而错失了以全价出售的机会。人工智能驱动的退货管理系统可以实时计算这些机会成本，并将退货送往最有可能以全价销售的地点。
人工智能驱动的路由选择让每一次返回都有意义
智能退货管理始于智能路由决策。当商品被退回时，人工智能会同时分析多个数据点：所有地点的当前库存水平、当地需求模式、季节性，甚至可能影响需求的天气预报。系统会将退货直接发送到同类产品畅销地区的商店，而不是默认发送到中央仓库。
这是一种战略性的库存安排，将退货视为新鲜库存。使用人工智能路由技术的零售商报告称，退货商品的再次销售速度显著提高，而且通常是以全价销售。自动化不仅仅局限于路由选择。人工智能可以根据每笔退货的状况、需求预测和盈利分析，确定最佳处置方案。有些商品可能会直接退回销售区，有些商品会被送往在线渠道，还有些商品会被送往折扣店。关键在于根据数据自动、一致地做出这些决定。
回报数据揭示隐藏的规划见解
每一份退货都讲述了一个关于客户行为、产品质量和市场需求的故事。人工智能将这些个性化的故事转化为可操作的见解，为您更广泛的规划和购买决策提供依据。如果退货数据显示，客户总是退回特定款式的特定尺码，这就是有关尺码不一致的宝贵情报。人工智能可以在数千种产品中识别这些模式，并帮助调整未来的订单数量和尺寸曲线。
地域回报模式也揭示了有关地区偏好的重要信息。如果某些款式总是从特定地区返回，人工智能就可以将这一因素考虑到分配决策中，减少向这些地区派遣的单位数量。最先进的系统可直接为规划提供回报洞察。正如预测前瞻性需求一样，您也可以预测退货率和时间，从而更准确地规划库存水平。这对季节性商品尤为重要。
