在RLA的第二天

虽然进展缓慢,但大数据、人工智能和机器学习正开始影响逆向物流

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星期三是第二天逆向物流协会年度会议拉斯维加斯。

根据我在早餐和午餐时与其他与会者的对话,包括一些非常大的公司的人,我与解决方案提供商的访问,如来自Optoro下午还有一个关于分析和大数据的小组讨论,我留下了几个印象。

一个是,虽然作为供应链准则,企业一直在处理回报问题,但这是一个非常“成熟的市场”。“过去是保罗负责打扫仓库,监督退货,”Bargain Hunt Stores的采购主管哈里森·洛伊德(Harrison Loyd)说。“现在,当我和零售商谈论他们的库存积压时,他们有一整支团队负责退货。他们希望提前获取价值。”与我交谈的许多参展商都是相对较新的公司,在市场上只有十年或更短的时间,这也让我感到震惊。更重要的是,许多人一开始所做的事情与他们今天所做的不同。或者正如一位与会者所说,“我们在正向物流方面有50年的投资,但在逆向物流方面却很少。”

第二,随着这一领域的成熟,下一代供应链技术正在进入逆向物流,尽管没有被组织在正向物流中采用的速度那么快。Optoro和goTRG,两家公司利用他们收集的关于退货商品的数据来确定最佳的转售渠道和退货商品的最佳价格。

这也是西尔维·汤普森(Sylvie Thompson)提出的观点之一印孚瑟斯有限公司他为领先零售商提供供应链问题咨询,也是大数据专题讨论小组成员。汤普森说:“品牌所有者(比如时尚产品制造商)在创新方面领先于零售商,部分原因是他们的电子商务系统是新的,而不是传统的零售系统。”例如,她指出,品牌所有者正在利用技术将退货作为其门店履行流程的一部分。在传统的实体零售商中,“逆向团队不存在”。

有趣的是,她指出,当逆向物流落在供应链团队之下时,它就会迷失,因为供应链通常专注于移动产品的物流。当逆向物流由专注于最大化收入的采购商拥有时,它就会受到关注。

汤普森举了一个例子,他谈到了新的电子商务模式,比如每月向客户发送5到6件商品的订阅初创公司。订阅者可以全部保留、部分保留或全部退还。在这些模式中,回报并不被视为经营成本,而是商业模式的基本要素。这些公司可以利用人工智能和机器学习来找出订阅者保留和退还的东西类型,然后调整下个月发送的内容。如果做得好,这些调整可能会让订阅者下次保留一两个额外的项目,从而增加收入。这些都是可以提升逆向物流的用例。

汤普森说:“如果你只是想从一件物品的转售中多赚几分钱,那就不会推动人工智能的使用。“但是,如果你可以利用回报模式数据来推动收入,就可以证明投资的合理性,并为回报争取一席之地。”


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作者简介
鲍勃Trebilcock
编辑总监鲍勃•特雷比科克(Bob Trebilcock)在材料处理、技术、物流和供应链领域有近30年的报道经验。除了《供应链管理评论》,他还是《现代材料处理》杂志的执行主编。他毕业于鲍灵格林州立大学,现居芝加哥。您可以拨打603-852-8976与他联系。
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