La gestion des retours était autrefois l'équivalent du contrôle des dégâts dans le commerce de détail. Vous traitez les articles aussi rapidement que possible, en espérant en récupérer la valeur, et vous passez à autre chose. Cet état d'esprit coûte des milliards aux détaillants. Avec des taux de retour atteignant en moyenne 40% dans l'habillement et des marchandises retournées totalisant 890 milliards de dollars en 2024, ces volumes de stocks rivalisent avec ceux de vos plus grands fournisseurs.
Les détaillants qui ont compris cette évolution ont déjà une longueur d'avance. Ils utilisent l'intelligence artificielle pour transformer les retours d'un mal nécessaire en un avantage concurrentiel. Au lieu de laisser les stocks retournés disparaître dans le purgatoire de la démarque, ils utilisent l'IA pour prendre des décisions plus intelligentes sur la destination de ces produits, leur traitement et les informations qu'ils fournissent pour la planification future. Cette transformation nécessite un changement fondamental : les stocks retournés ne sont pas des déchets. Il s'agit d'un potentiel inexploité qui se trouve dans votre chaîne d'approvisionnement inversée et qui est prêt à générer de la rentabilité.
Les coûts cachés de la gestion traditionnelle des retours
La plupart des détaillants traitent les retours avec une mentalité de type "et oublient", ce qui engendre d'énormes coûts cachés. Lorsqu'un client retourne une veste, les systèmes traditionnels l'acheminent vers un centre de distribution où elle attend d'être inspectée et souvent dépréciée en vue d'un dédouanement. Au cours de ces semaines, la demande pour ce style spécifique peut se déplacer vers un autre endroit où vous êtes déjà en rupture de stock. Pendant ce temps, vous achetez de nouveaux stocks pour combler les lacunes que les articles retournés auraient pu combler.
Le coût réel n'est pas la démarque que vous prenez - c'est l'occasion manquée de vendre cette veste retournée au prix fort en ne l'acheminant pas vers le bon magasin au bon moment. Les systèmes de gestion des retours pilotés par l'IA peuvent calculer ces coûts d'opportunité en temps réel et acheminer les retours vers les lieux où ils ont le plus de chances d'être vendus au prix fort.
Le routage piloté par l'intelligence artificielle fait en sorte que chaque retour compte
La gestion intelligente des retours commence par des décisions d'acheminement intelligentes. Lorsqu'un article est retourné, l'IA analyse simultanément plusieurs points de données : les niveaux de stock actuels dans tous les sites, les modèles de demande locaux, la saisonnalité et même les prévisions météorologiques susceptibles d'influencer la demande. Au lieu de renvoyer par défaut vers un entrepôt central, le système achemine le retour directement vers un magasin d'une région où des produits similaires se vendent bien.
Il s'agit d'un placement stratégique des stocks qui traite les retours comme des stocks frais. Les détaillants qui utilisent le routage piloté par l'IA font état d'améliorations spectaculaires en ce qui concerne la rapidité avec laquelle les articles retournés sont revendus, souvent au prix fort. L'automatisation va au-delà du routage. L'IA peut déterminer la disposition optimale pour chaque retour en fonction de son état, des prévisions de la demande et de l'analyse de la rentabilité. Certains articles peuvent être renvoyés directement à l'atelier de vente, tandis que d'autres seront envoyés vers des canaux en ligne et d'autres encore vers des magasins d'usine. L'essentiel est de prendre ces décisions de manière automatique et cohérente sur la base de données.
Les données sur les retours révèlent des informations cachées sur la planification
Chaque retour raconte une histoire sur le comportement du client, la qualité du produit et la demande du marché. L'IA transforme ces histoires individuelles en informations exploitables qui éclairent vos décisions de planification et d'achat. Lorsque les données relatives aux retours montrent que les clients retournent systématiquement une taille spécifique dans un style particulier, il s'agit d'une information précieuse sur les incohérences en matière de taille. L'IA peut identifier ces modèles sur des milliers de produits et aider à ajuster les quantités commandées à l'avenir et les courbes de taille.
Les schémas de retour géographique révèlent également des informations importantes sur les préférences régionales. Si certains styles sont régulièrement renvoyés par des régions spécifiques, l'IA peut en tenir compte dans les décisions d'attribution, en envoyant moins d'unités dans ces régions. Les systèmes les plus sophistiqués fournissent des informations sur les retours directement dans la planification. Tout comme vous prévoyez la demande à venir, vous pouvez également prévoir les taux de retour et le calendrier, ce qui vous permet de planifier les niveaux de stock avec plus de précision. Ceci est particulièrement utile pour les marchandises saisonnières.
