Как онлайн-возвраты трансформируют клиентский опыт в пост-COVID эре

Популярность онлайн-шопинга стремительно ускорялась за последние 18 месяцев: бренды электронной коммерции в США пережили 44% роста в 2020 году. Покупатели стали все более склонны покупать онлайн товары, которые до пандемии они могли бы купить в магазине. Ритейлерам пришлось быстро адаптироваться, чтобы обеспечить потребителям лучший онлайн-опыт, одновременно максимизируя прибыль в эти разрушительные времена.

Из-за этого сейсмического сдвига в трендах розничной торговли продавцы, ранее фокусировавшиеся на офлайн-продажах, сталкиваются с горой возвратов продуктов без надлежащей инфраструктуры для обработки объемов прибыльно. Управление возвратами повышает затраты и становится растущей проблемой для бизнес-лидеров. Как никогда важно для ритейлеров решить головоломку обратной логистики.

В современной экосистеме обратной логистики клиентский опыт все больше зависит от качественной обработки, а природа возвратов намного сложнее. Потребители сегодня ожидают омниканальный ритейл-опыт, и обратная логистика — огромная часть общего клиентского опыта.

По данным Shopify, 58% покупателей говорят, что «не удовлетворены» легкостью возвратов. Плохие процессы возвратов и отсутствие прозрачности политики возвратов могут заставить клиентов навсегда покинуть бренд. Более того, 72% покупателей готовы тратить больше на заказ и заказывать чаще в онлайн-магазинах с клиентоориентированным процессом возвратов. Делать процесс легким, прямым и гибким — ключ к отличному опыту возвратов.

Как и бесплатная доставка, дешевые и легкие возвраты стали критическим элементом маркетинга для e-commerce ритейлеров. Действительно, гибкие политики возврата — основная причина, почему потребители готовы рискнуть и купить товар, который не имели возможности увидеть лично.

Для прибыли при таких условиях бизнесу нужен провайдер, способный разработать клиентоориентированный процесс, оставаясь рентабельным и максимизируя стоимость каждого возвращенного товара. Эффективная обратная логистика ведет к более высокому уровню удовлетворенности клиентов, улучшая итоговую строку. Она также гарантирует, что продукты, когда возможно, повторно используются, а не утилизируются, что выгодно цепочке поставок, круговой экономике и окружающей среде.

Существует множество вариантов обработки возвратов: возврат на склад, реманифактуринг, ликвидация, перепродажа через вторичный канал. Но скорость, с которой эти решения должны приниматься, затрудняет лидерам гарантировать, что они не упускают возможности. Поэтому все больше бизнесов обращаются к передовой технологии, стремясь максимизировать ценность от каждого возврата.

С ограниченными затратами на приобретение и очень низкими капитальными вложениями, современная технология — обычно облачная SaaS-платформа, развертываемая по всей физической сети. Она дает доступ к данным, раскрывающим стратегические инсайты и информирующим принятие решений в реальном времени. Идеально ритейлеры, e-commerce продавцы и другие будут использовать ИИ для решения: имеет ли экономический смысл обрабатывать возврат или определять оптимальное распоряжение даже до приемки. Анализируя доступные данные и используя аналитику для динамической оценки различных рыночных факторов, влияющих на потенциал перепродажи, можно принимать решения на верхних этапах, сокращающие контакты и затраты, и увеличивающие чистые коэффициенты восстановления.

Применение технологий для упрощения процесса возвратов также может улучшить лояльность клиентов.

Наиболее полезные платформы позволяют предлагать удобные варианты возврата, отвечающие разным предпочтениям клиентов. Клиенты должны иметь возможность сделать возврат любым удобным способом — через онлайн-портал, по телефону или через физическую сеть магазинов.

Эти разные предпочтения создают дополнительный вызов: как достичь гибкости, которую требуют клиенты, в рентабельной системе?

Ключ кроется в поиске паттернов в предпочтениях потребителей и оптимизации вашей системы на основе этой информации. Понимание паттернов запросов на возврат, вместе с частотой возврата каждого товара или SKU, позволит раскрыть возможности улучшения по всей экосистеме обратной логистики.

В конечном счете, агрегация информации о ваших возвратах позволяет начать строить модель данных, необходимую для оптимизации решений о распоряжении в реальном времени. Как только модель построена, можно использовать машинное обучение для улучшения распоряжения возвратов и в конечном счете автоматизировать процесс для еще больших предельных приростов эффективности.

Такие приросты не единственная выгода, которую может предложить аналитика. Пока финансовая эффективность жизненно важна, многие бизнесы видят равную ценность в применении аналитики восстановления для спасения планеты. Используя данные для максимизации возможностей перескладирования, компании могут внедрять устойчивость в свои практики.

Для бизнесов любого размера есть четкий мандат стать максимально экологичными. По недавним опросам, 62% потребителей хотят, чтобы компании занимали позицию по устойчивости, в то время как 75% откажутся покупать продукт, если узнают, что продавец поддерживает проблему, противоречащую их убеждениям.

Через лучшее управление возвратами бизнес может распоряжаться и восстанавливать продукты так, чтобы они оставались вне свалок и мусорок. Аналитика помогает гарантировать, что товары перепрофилируются везде, где возможно, в конечном счете сокращая углеродный след и увеличивая прибыльность.

Джулиан Митчелл — директор по информации в G2 Reverse Logistics.