退货一直是零售业务中不受欢迎的部分。大多数零售商将其视为必要之恶--一种耗费资源、使库存管理复杂化的经营成本。但是，如果退货能成为最有价值的库存来源之一呢？
服装退货率平均约为 40% ，2024 年退货商品总额将达到 8,900 亿美元，这一尚未开发的商机规模惊人。与其将回报视为损失，不如将其转化为战略资产，弥补供需之间的差距。
传统的退货管理方法往往只关注客户体验，创建的数字旅程只能满足客户需求，却无法获取库存的全部价值。这种被动的思维方式使数百万美元的潜在收入处于停滞状态，最终往往成为减价或浪费。
传统回报管理的隐性成本
大多数零售商在处理退货时，""一刀切 "" ，以同样的方式对待每一件退回的商品。这就产生了几个关键问题。如果不将退货与销售和计划联系起来，就无法深入了解哪些库存可以最有效地转售。退货处理时间越长，其价值就越低。对于如今以 "新款 "而非季节为标准的时尚零售商来说，需要数周时间处理的商品往往会完全错过销售窗口。
如果没有智能路由，退货往往会滞留在无法快速售出的地方。有时，网上退货会被发送到错误的地点，例如没有库存的商店或需求量大的商店的配送中心。传统的退货管理还将每次退货视为孤立事件，无法捕捉和连接宝贵的数据，而这些数据可为未来的采购决策和供应商谈判提供依据。
将退货重新视为战略库存
退货管理解决方案需要从根本上转变观念。与其将退货视为对供应链的干扰，不如将其视为核心库存战略不可分割的一部分。这意味着要扩大可用库存的定义，不仅包括商店和配送中心的库存，还包括目前正在处理的退货。当您将退货数据与更广泛的库存管理系统整合后，每件退货物品都会立即显示出来，并可供执行。这种实时可视性使您能够根据当前的需求模式，就退货路线做出更明智的决策。
先进的算法可以分析需求模式、利润机会和运输成本，以确定每个退货项目的最佳目的地和结果。人工智能驱动的 系统不再遵循预先确定的路由规则，而是根据实时市场条件不断调整。退货还提供了有关产品质量、尺寸问题和客户偏好的宝贵信号。当这些数据直接反馈到您的需求计划和采购流程中时，您就能对未来的库存投资做出更明智的决策。
优化回报的技术基础
成功的退货管理需要将逆向物流与正向供应链运作连接起来的集成系统。这种集成实现了多项关键功能。实时库存更新可确保退货物品在处理后立即可供销售，而不是在单独的系统中闲置。自动决策利用机器学习来确定每次退货的最佳结果--无论是立即转售、翻新、清算还是回收。
预测性分析可识别退货数据中的模式，为从供应商谈判到未来产品开发的所有工作提供信息。引导式处理工作流程还能帮助商店和配送中心的员工一致、高效地处理退货，缩短周期时间并提高准确性。
