退货已从日常业务成本迅速转变为准确零售规划的核心因素。服装和鞋类的平均退货率为 40% ，到 2024 年，退货商品总额将达到 8,900 亿美元，这已不再是零售商可以忽视的问题。在任何时候，客户都会持有数百万美元的库存，这些盲点会扭曲需求信号和库存决策。当退货通过互不关联的系统进行处理时，规划人员往往看不到它们。这将导致连锁反应：为弥补 "缺失 "库存而超量采购，为清理超量库存而提高降价幅度，以及在无法看到退回库存的情况下出现断货。
有远见的零售商都知道，整合退货数据对于精确规划和提高利润率至关重要。通过利用回报趋势、季节性和预测分析，他们将运营成本转化为战略资产。
退货对库存规划的隐性影响
大多数零售商都对退货率进行监控，但很少有零售商将这些数据点与计划和供应链系统完全整合。这种脱节会随着时间的推移而加剧，造成预测和补货错误，并对盈利能力产生重大影响。
没有回报可视性的规划导致代价高昂的过度采购
如果计划人员不知道有多少退货会返回库存，他们往往会超额订购。例如，如果系统显示已售出 100 个单位，但未计入 30 个单位的回程运输量，那么规划人员就只能追逐 "幽灵需求"。这就导致了一种重复的模式：过度采购、库存膨胀和利润流失。
引入综合退货可视性的零售商最多可将库存水平降低 30% ，并提高承诺的准确性。突破来自于将每一次启动的退货都视为等待中的库存，从一开始就将其纳入可用承诺。
回报模式推动更好的需求预测
退货数据包含有关客户真实需求的关键信号--传统销售数据所忽略的细节。某些尺码、颜色或产品的高退货率揭示了尺码问题、质量差距或错位的分类策略。将这些见解反馈到计划中，可确保更明智的采购、更精明的购买和减少浪费。
例如，分析结果可能显示，40% 的小上衣因尺码问题被退回。有了这些知识，买方就能调整未来的订单，供应商就能弥补规格差距，从而避免仅凭历史销售额而一再造成的失误。
将退货纳入全渠道规划
退货应被视为一种战略性库存流，而不仅仅是令人头疼的逆向物流问题。通过连接所有系统和渠道的退货数据，零售商可以实现更智能的预测和更快、更精确的补货。
实时回报可视性使分配更加合理
当退回的产品被实时跟踪和可见时，它们就能立即获得分配。当其他地方的客户面临缺货时，没有理由让一件畅销的商品无人问津。人工智能驱动的路由选择可将退货重新定向到需求量最大的地点，避免了标准枢纽处理的低效率。
假设一件夹克在波士顿被退回，但费城却对该 SKU 需求旺盛。智能路由将设备送到最需要的地方（费城），加快销售速度，最大限度地提高可用性。
回报预测为采购提供信息
与销售一样，退货也受季节和产品的影响。根据产品、事件或地理位置的退货行为训练出的机器学习模型，可让买家在库存过多之前就调整数量并减少库存。预测性分析可以标记出可能导致退货的款式或库存单位，让计划人员在库存累积之前采取行动。
