온라인 반품이 코로나 이후 고객 경험에 미치는 영향

온라인 쇼핑의 인기는 지난 18개월 동안 빠르게 가속화되었으며 미국 전자 상거래 브랜드는 2020년에 44% 성장을 경험했습니다. 쇼핑객은 유행병 이전에는 매장에서 구매했을 수도 있는 품목을 온라인으로 구매하는 경향이 점점 더 커지고 있습니다. . 소매업체는 소비자에게 최상의 온라인 쇼핑 경험을 제공하는 동시에 이러한 혼란스러운 시기에 수익을 극대화하기 위해 빠르게 적응해야 했습니다.

소매 쇼핑 트렌드의 급격한 변화로 인해 이전에 오프라인 판매에 중점을 두었던 판매자는 수익성 있는 방식으로 물량을 처리할 적절한 인프라 없이 수많은 제품 반품에 직면하고 있습니다. 반품 관리는 비용을 증가시키고 비즈니스 리더에게 점점 더 큰 관심사가 되고 있습니다. 따라서 소매업체가 역물류 문제를 해결하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

오늘날의 역물류 생태계에서 고객 경험은 고품질 처리에 점점 더 의존하고 있으며 반품의 성격은 훨씬 더 복잡합니다. 오늘날 소비자는 옴니채널 소매 경험을 기대하며 역물류는 전체 고객 경험의 큰 부분을 차지합니다.

Shopify에 따르면 쇼핑객의 58%가 반품 용이성에 "불만족"한다고 말합니다. 불량한 반품 프로세스와 반품 정책에 대한 투명성 부족으로 인해 고객은 브랜드를 영구적으로 포기할 수 있습니다. 또한 쇼핑객의 72%는 고객 친화적 반품 프로세스를 통해 주문당 더 많은 비용을 지출하고 온라인 상점에서 더 자주 주문할 의향이 있습니다. 프로세스를 쉽고 간단하며 유연하게 만드는 것은 훌륭한 고객 반품 경험의 핵심입니다.

무료 배송과 마찬가지로 저렴하고 손쉬운 반품은 전자 상거래 소매업체의 마케팅에서 중요한 부분이 되었습니다. 실제로 유연한 반품 정책은 소비자가 직접 볼 기회가 없었던 품목을 기꺼이 위험을 감수하고 구매하는 주된 이유입니다.

이러한 조건에서 이익을 얻으려면 기업은 비용 효율성을 유지하고 반품된 각 품목의 가치를 극대화하면서 고객 친화적인 프로세스를 개발할 수 있는 공급자가 필요합니다. 효과적인 역물류는 고객 만족도를 높이는 동시에 수익을 개선할 수 있습니다. 또한 가능하면 제품을 낭비하지 않고 재사용하여 공급망, 순환 경제 및 환경에 도움이 되도록 합니다.

재고로의 반품, 재제조, 청산 및 2차 채널을 통한 재판매를 포함하여 반품 처리를 위한 다양한 옵션이 있습니다. 그러나 이러한 결정을 내려야 하는 속도 때문에 리더가 기회를 놓치지 않도록 하기가 어렵습니다. 그렇기 때문에 모든 수익의 가치를 극대화하기 위해 노력하면서 첨단 기술을 찾는 기업이 점점 늘어나고 있습니다.

제한된 취득 비용과 매우 낮은 자본 투자로 오늘날의 기술은 일반적으로 전체 물리적 네트워크에 배포할 수 있는 클라우드 기반 SaaS(Software-as-a-Service) 플랫폼입니다. 전략적 통찰력을 확보하고 실시간 의사 결정에 정보를 제공할 수 있는 데이터에 대한 액세스를 제공합니다. 이상적으로는 소매업체, 전자 상거래 판매자 등은 인공 지능을 사용하여 반품을 처리하는 것이 경제적인지 여부를 결정하거나 유도 전에도 최적의 처분을 결정합니다. 사용 가능한 데이터를 분석하고 분석을 사용하여 재판매 가능성에 영향을 미치는 다양한 시장 요인을 동적으로 평가함으로써 터치와 비용을 줄이고 순회수율을 높이는 업스트림 결정을 내릴 수 있습니다.

반품 프로세스를 간소화하는 기술을 사용하면 고객 충성도도 높일 수 있습니다.

가장 유용한 플랫폼을 통해 다양한 고객 선호도에 맞는 편리한 반품 옵션을 제공할 수 있습니다. 고객은 온라인 포털, 전화 또는 실제 매장 네트워크를 통해 자신에게 적합한 방식으로 반품할 수 있어야 합니다.

이렇게 다양한 고객 선호도는 또 다른 문제를 야기합니다. 비용 효율적인 시스템 내에서 고객이 요구하는 유연성을 어떻게 달성할 수 있습니까?

핵심은 소비자 선호도에서 패턴을 찾고 해당 정보를 기반으로 시스템을 최적화하는 데 있습니다. 반품 요청 패턴과 각 품목 또는 SKU가 반품되는 빈도를 이해하면 역물류 생태계 전반에 걸쳐 개선의 기회를 발견할 수 있습니다.

궁극적으로 반품 정보를 집계하면 처분 결정을 실시간으로 최적화하는 데 필요한 데이터 모델 구축을 시작할 수 있습니다. 해당 모델이 구축되면 기계 학습을 사용하여 반품 처리를 개선하고 궁극적으로 프로세스를 자동화하여 한계 효율성을 더욱 높일 수 있습니다.

이러한 이점은 분석이 제공할 수 있는 유일한 이점이 아닙니다. 재정적 효율성이 중요하지만 많은 기업이 복구 분석을 적용하여 지구를 구하는 데 있어 동등한 가치를 보고 있습니다. 데이터를 활용하여 재고 보충 기회를 극대화함으로써 기업은 지속 가능성을 관행에 통합할 수 있습니다.

크고 작은 기업에게는 가능한 한 환경 친화적이어야 한다는 분명한 의무가 있습니다. 최근 설문 조사에 따르면 소비자의 62%는 기업이 지속 가능성에 대한 입장을 취하기를 원하고 75%는 판매자가 자신의 신념과 반대되는 문제를 지원한다는 사실을 알게 되면 제품 구매를 거부할 것이라고 합니다.

더 나은 반품 관리를 통해 기업은 제품을 폐기하고 회수하여 매립지와 쓰레기 매립장에 들어가지 않도록 할 수 있습니다. 분석은 가능한 모든 항목의 용도를 변경하여 궁극적으로 탄소 발자국을 줄이는 동시에 수익성을 높이는 데 도움이 됩니다.

Julian Mitchell은 의 최고 정보 책임자입니다. G2 역물류 .