トピック — 人工知能
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企業は新規注文の配送をかつてないほど迅速に行っている一方で、バックエンドの返品処理は依然として行き詰まっています。AIは切実に必要とされている支援を提供できるのでしょうか？
今月2回目、オンラインショップで注文したスラックスを返品しました。理由は同じ。注文したサイズと違っていたのです。もうこのショップには注文しないと、心の中で静かに誓いました。
このようなオンライン返品の状況は、数字にも反映されています。アラバマ大学バーミンガム校のYufei Zhang助教授によると、オンライン販売業者の返品率は最大30%にも達するという。
これは多額の費用と大量の返品であり、倉庫の現場で発生する問題を考慮すると、倉庫の担当者には積み重なるバックログを処理する時間がないために、間違った返品伝票やパッケージで商品が返品されたり、返品された商品が倉庫の現場の 1 か所に積み重ねられたままになったりする問題は考慮に値しません。
「返品された商品は、将来的に再販または再利用できるかどうかを判断するために、処理、検査、修理、処分を行う必要があります」と、ReverseLogixのCEOであるガウラフ・サラン氏は述べています。「多くの場合、企業は返品サイクル全体を明確に把握できない、時代遅れの手作業による手順に頼っており、これがプロセスをさらに長引かせている可能性があります。」
AI を導入することで状況は改善されるでしょうか?
強力な返品管理システムと連携して使用し、スタッフが新しい返品処理ワークフローのトレーニングを受ければ、人工知能は役立つ可能性があります。
参照: 人工知能倫理ポリシー (TechRepublic Premium)
適切に調整された RMS はワークフローを自動化し、エンドツーエンドの返品操作と返品されたアイテムが最終的にどのように処分されるかについての可視性を高めることができます。
企業は、このRMSシステムを受注入力システムやERPシステムなどの他のシステムに統合することができます。組織は、効率を最適化し、人員を削減する独自の返品ワークフローを設計できます。
さらに、AI 機能を追加することもできます。
「RMSシステムにデータ分析とビジネスインテリジェンスを追加することで、企業は特定の指標や目標に基づいてカスタマイズされたデータレポートにアクセスできるようになります」とサラン氏は述べています。「このBI機能の追加により、問題を迅速に特定・修正し、プロセス全体を効率化することが可能になります。」
これは事実です。AIを導入することで、さらに多くのことが可能になります。例えば、マーケティングや営業に携わっている場合、どの顧客が最も多くの返品率を上げているかを把握できるだけでなく、その顧客が優良顧客であるかどうかも確認できます。
優良顧客を維持したいのに、彼らに常に返品という負担を強いるべきでしょうか？おそらくそうは思わないでしょう。AIが状況を教えてくれるので、顧客を失うリスクを負う前に、積極的に連絡を取ることができます。
もし私がエンジニアリングまたは製造マネージャーで、特定の高額商品の返品率が高いという警告を受けたら、その点を調査したいでしょう。返品の原因が特定の部品の故障によるものである場合、製品のエンジニアリングの見直しが必要になるかもしれません。
AI は、今日の複雑な商品返品プロセスにおけるすべての問題を解決できるでしょうか? いいえ、そうではありませんが、これは始まりです。
「自動化されAIを活用した返品管理を導入することで、企業は返品データをより包括的に把握し、情報に基づいたより効率的なプロセスを構築できるようになります」とサラン氏は述べています。「テクノロジーの活用は、人手不足や制約による負担を軽減します。企業は既存のリソースを最大限に活用し、再梱包やリサイクルを通じて持続可能性の向上に取り組むことができます。」
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メアリー・シャックレット
メアリー・E・シャックレットは、技術調査・市場開発会社であるトランスワールド・データの社長です。同社設立以前は、金融サービス企業TCCU, Inc.でマーケティング・技術担当シニアバイスプレジデント、コンピュータソフトウェア企業Summit Information Systemsで製品研究・ソフトウェア開発担当バイスプレジデント、半導体業界の多国籍製造企業FSI Internationalで戦略計画・技術担当バイスプレジデントを務めました。基調講演者であり、1,000本以上の論文、調査研究、技術出版物を出版しています。
