2020年のパンデミックによる爆発的な成長から、オンラインショッピングやモバイルショッピングへの継続的な行動シフトまで、Eコマース市場はいまだ好調を維持しています。実際、現在のサプライチェーンとインフレの圧力にもかかわらず、最近の モルガン・スタンレーのレポート は、現在の3兆3,000億ドルから2026年には5兆4,000億ドルに増加すると予測しています。
米国のインターネット業界を担当する株式アナリストのブライアン・ノワック氏は、「コビッドがきっかけで、将来のeコマースの成長が鈍化することはないと考えています」と語る。同氏は、2026年までに電子商取引は小売売上高の27％に達すると見ている。「世界的に見ても、電子商取引の普及率はまだ天井知らずです」。
オンラインショッピングの増加＝返品の増加
人々の買い物の仕方が恒常的に変化していることも、特に年末年始の買い物騒ぎの後、返品への門戸を開くことになりました。
私と同じように、皆さんもオンラインショッピングを以前より多く利用するようになったでしょう。 返品に関するポリシーを見て、購入の意思決定をしていることでしょう。. 電子商取引の普及率は19%です。 CRBEの予測では2022年のホリデーシーズン中、またはその直後に返品される商品は、最大で850億ドル相当となる可能性があるとCRBEは予測しています。
ネット通販の返品率は、店頭購入よりも高い傾向にある(約15～30これは、消費者が商品のフィット感や使用感を正確にイメージできず、1つを残して残りを返品するつもりで、同じ商品の複数のサイズやバリエーションを意図的に注文することがあるためです。
また、競争圧力により、小売業者は寛大で摩擦の少ない返品ポリシーを提供するようになりますが。 無料返品はコストと手間がかかるものです。
返品処理における運用上の課題
返品は、新しい在庫の入荷に比べ、一般的に倉庫のスペースと労働力を必要とします。A返品された製品の状態を確認し、再入荷、再梱包、修理、廃棄、検疫などの対応を決定する必要があります。
返品された商品を受け取り、検査した後、アソシエイトはその商品の状態に基づいて配送先を指定します。これは、再入荷のための特定のラック位置や、修理または廃棄のためのエリアである可能性があります。返品は通常、仕向地別のトートバッグ、パレット、ロールケージに分類されます。
バラバラの商品が多いため、各商品の仕分けや最終目的地までの経路を管理するのは、大変な作業です。返品された商品でトートがいっぱいになると、それをすべて仕分けして正しい場所に戻すのに大変な時間がかかります。
特にアパレルやフットウェアでは、出荷した注文の25～30%が返品される可能性があります。返品が増えると、倉庫のスペースや効率、在庫維持コストに大きな負担がかかります。特に季節性の高いカテゴリーでは、返品が処理されない期間が長ければ長いほど、在庫の大幅な値引きが必要になる可能性が高くなります。
ロボット倉庫：フレキシブルAMR
電子商取引の急速な発展に伴い、倉庫業者は注文の迅速な処理、効率の向上、人件費の削減を実現するために、自律移動ロボット（AMR）に注目するようになっています。
大きく分けると、自律型ロボットの種類は3つあります。
- ピッキング作業の補助（ラックから人、トートから人、アシストピッキングやコボットなど）
- 施設内のパレットやケースなどの在庫の移動
- 倉庫での搬送・仕分けに関するソリューションの提供
ロボットによる自動化には、明らかな効率化と時間短縮のメリットに加え、見落とされがちなメリットがあります。それは、ロボットによる自動化を導入するたびに、貴重なデータや洞察を得ることができ、それを施設内の他の自動化構想に応用することができるという点です。これにより、返品を含む倉庫内のビジネスプロセスをさらに最適化することができます。
倉庫用ロボット技術「コボット コボットは、レイアウトやインフラを変更することなく、フルフィルメントの速度を向上させることができます。数日以内に導入でき、ピッキングの効率を2～3倍に高め、返品を簡素化することができます。 また、返品処理も簡素化されます。ここでは、倉庫自動化ロボットがあなたの倉庫でどのように見えるかを紹介します。
再入荷までの時間短縮
返品された商品が返品システムや小売店向け倉庫管理システムに取り込まれると、コボットがそれを引き継ぎ、返品された商品を再入荷、修理、廃棄のために仕分けするようオペレーターに指示することができます。仕分け先は、倉庫内のリアルタイムのイベントやルールに基づいて動的に自動決定することができます。
例えば、再入荷のために分類された返品は、行き先ゾーンに基づいてボットのトートに仕分けられる。トートが一杯になると、ボットは自律的に最初の置き場所に移動し、アソシエイトに会って、ボットが指示する場所に返品された商品を置きます。ボットはまた、訪問する必要があるすべての場所を考慮し、アソシエイトの歩行時間を短縮するために最適化された経路を作成します。ゾーン内のすべての商品の積み込みが完了すると、ボットは次のゾーンに移動し、次のアソシエイトに会いに行きます。
リターンフローの合理化
AMRは、ラックやトートバッグに入った在庫を、固定されたオペレーターに運ぶことができるため、非生産的な移動を排除し、アソシエイトが直接ピックロケーションに配置することができます。そして、もし AI駆動型ソフトウェアまた、AIを搭載している場合は、親和性を分析し、一緒に注文されたSKUを同じ移動ラックに配置することで、さらなる効率化を図り、生産性を向上させることも可能です。
また、返品エリアから正しい返品管理エリアにペイロードを届けることで、大きな商品の返品を処理できるロボットもあります。また、パレットをある地点から別の地点へ単独で移動させることができる自律型パレットロボットもあります。
カスタム返品フローでは、ボットが返品理由コードやSKUプロパティなどの複数の属性に基づいて、荷物を分類し、正しい宛先に搬送することができます。 やSKUのプロパティなど、複数の属性に基づいて、正しい宛先に荷物を分類・搬送することができます。
ボトムライン
返品処理の自動化 自動化された返品処理により、非生産的な移動時間や検索時間を排除し、仕分け時の労働力を最小限に抑え、返品処理に必要なスペースを縮小することで、より効率的なオペレーションを実現します。その結果、倉庫はより迅速に製品を在庫に戻すことができ、在庫維持コスト、マークダウンの必要性、そして一般的に年末年始の返品騒ぎに伴う生産性の低下を軽減することができるのです。