出荷された商品の3個に1個が返品されていることをご存知でしょうか。また、返送料無料サービスや簡単に返品できるサービスを提供していないと、オンライン顧客の80%以上を失うという調査結果もあります。せっかく出荷能力を増強しても、返品処理で利益が減ってしまっては元も子もありません。そんな事態に陥らないよう、適切なフルフィルメント戦略と必要な機器を整え、効率的で持続可能なリバースロジスティクスシステムを構築することが重要になります。
リバースロジスティクスとは、商品販売後の返品・検品を管理するプロセスを指します。どの小売業においても重要なプロセスですが、特にオンラインで商品を販売する企業にとって大きな問題となります。eコマースの場合、顧客が購入前に商品を実際に確認できないため、返品率が高くなるからです。
一般的には、リバースロジスティクスは次の5つのカテゴリーに分類されます。
返品の理由が何であれ、返品された商品の受け取り、検品、処分、再製造、再入荷といった大量の作業には時間とコストがかかる。不動産の専門家は、平均して次のように見積もっている、返品に必要なスペースと労働力は最大20%増本来の注文履行プロセス（フォワード・ロジスティクスと呼ばれる）よりも。
そして、その収益率はますます高まっている。ナルバルの「2022年リターン状況報告書」による、2021年に小売業者に送り返された全商品の価値は、なんと7610億ドルであった。全米小売業協会（National Retail Federation）とAppriss Retailの調査によると、8,160億ドルの売上損失が発生している。返品のため、2022年にはアメリカの小売業者にとってマイナスとなる。
しかもだ、Klarnaの調査によると、10人に8人以上（84％）が、次のように回答している。オンライン買い物客は、ひどい返品を経験した後、小売業者に背を向けるだろう。
ビジネス上、このような問題を無視することはできません。しかし、リバースロジスティクスは時代とともに複雑化し、コスト高になるばかりです。
これらの課題を解決するために企業が実施できる戦略は色々ありますが、以下にご紹介する5つの方法をお勧めします。
第一に、顧客が十分な情報を得た上で購入できるよう、商品の情報や画像を常に改善し、返品の防止に努めることが重要です。返品をゼロにすることは不可能ですが、顧客の苦情やデータに細心の注意を払えば、その量を減らすことはできます。
顧客が返品しやすいよう、明確な手引と返品ラベルを提供します。返品理由などの十分な情報と共に商品が適切な場所に戻ってくれば、その後の処理もスムーズです。顧客に店舗に持ち込んでの返品を促せば、手続きが簡単に済むだけでなく、実店舗の客足が増える効果も期待できるかもしれません。
返品商品が到着したら、できるだけ早く検品し、在庫に戻すプロセスを確立しておく必要があります。従来の小売業と同様、多くの企業では、返品された商品を通常の在庫に戻して再販したり、不良在庫として値引きしたり、「開封済み商品」として再販する場合もあります。返品商品の受け取り、検品・処理、在庫反映のための自動システムやソフトウェアを導入すれば、コストの削減と正確性の向上に役立ちます。
これらのヒントは、社内で実行することも、サードパーティー・ロジスティクス（3PL）プロバイダーに委託することも可能です。ただし、返品商品の受け入れ処理には個別の対応が必要となり、新品の受け入れよりもはるかに手間がかかることを念頭に置く必要があります。
オートメーション・ソリューション例えば、AutoStore などのような自動化ソリューションは、手間のかかる返品処理に最適なツールです。選別プロセスに保管機能を直接組み込むことができるため、中間処理や商品に何度も触れることによる非効率性を減らすことができます。
個々のユニットに特定の場所を設計し、その場所を優先的にピッキングすることができる。必要であれば、それらの品目にトッピングすることもできる。BinsそのうちSKU.これにより、長い距離を歩いたり、仕分けをしたりする必要がなくなり、労力を大幅に削減できる。最も重要なことは、返品されたユニットがすぐに新しいバイヤーに利用できるようになり、収益が向上することです。
自動化プロセスの自動化はリバースロジスティクスの改善に効果的な方法ですが、各社のオペレーションに合わせてカスタマイズされていることが前提となります。そこで、大量の返品に頭を悩ませていたある世界的企業でAutoStoreを導入した事例をご紹介しましょう。
パンデミックが始まってからの返品数の急増は、小売業界全体に見られる傾向でしたが、この企業への影響は特に深刻でした。2020年以降50%も増加しており、従業員4万人以上、年間売上高30億ドルという巨大な組織全体に次々と痛手を与え、破滅的とも言える状況になっていました。
この企業では、人の手作業によるP2G（Persons-to-Goods）システムをベースにした、既存のインフラでこの問題に対処しようとしましたが、失敗に終わりました。保管密度（保管場所ごとのユニット数が少ない）、オペレーターのパフォーマンス（ピッキングに時間がかかる）、オーダー精度（不正確な入庫処理）などの点で、非効率的だったからです。
最終的に、既存のインフラでは立ち行かなくなってしまいました。
AutoStoreの導入により、小売業者は即座に改善を果たした オーダーの精度 また、システム主導の入庫作業により入庫フローを最適化し、ピッキングミスを削減しました。AutoStore キュービック・グリッドこれにより、同社はセグメント化されたビンに商品を縦に保管することができるようになり（保管場所ごとに複数のSKUを保管できるようになった）、その結果、保管場所を4倍に増やすことができた。在庫容量.
AutoStore の導入により、ピッキング率を300％向上させた goods-to-personワークステーション同じ業務の中で複数のペインポイントを解決することで、この小売業者は3年以内にシステムのROIを達成することができた。
返品管理には相当のコストとリソースが必要となるため、企業はリバースロジスティクスの改善に積極的に取り組むことが重要です。返品を防止する仕組みを整え、顧客の返品プロセスを簡素化し、倉庫での受け取り・検品・在庫への反映作業を効率化すれば、コストを最小限に抑えるのに役立ちます。作業のやり方を変えるだけでは不十分な場合は、倉庫ロボットシステムなどのインフラ投資が、より効果的な選択肢かもしれません。