Logistics ngược (reverse logistics) là quá trình các doanh nghiệp thu hồi hàng hóa bị trả lại, tận dụng phế liệu, phế phẩm từ vật liệu đóng gói, vận chuyển, nguyên vật liệu tái chế thu được từ người tiêu thụ cuối cùng. Việc đảm bảo an toàn trong quá trình vận chuyển hàng hóa từ khách hàng đến nhà kho đồng thời không để hàng giả lẫn vào chuỗi cung ứng thường tốn thời gian và làm giảm lợi nhuận của doanh nghiệp.
Theo nghiên cứu gần đây trên Inbound Logistics, có tới 40% giao dịch mua hàng trực tuyến trong năm qua bị hoàn lại. Do đó, cần có một chiến lược logistics ngược toàn diện. Nếu được quản lý đúng cách, logistics ngược có thể thúc đẩy trải nghiệm khách hàng và đảm bảo lợi nhuận cho doanh nghiệp.
AI đóng vai trò quan trọng thúc đẩy quy trình logistics ngược. Ảnh:Mint
Bằng cách cho phép doanh nghiệp xác định lý do tại sao sản phẩm bị trả lại, hợp lý hóa quy trình vận chuyển và tái sử dụng sản phẩm, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp nâng cao hiệu quả của quy trình logistics ngược.
Hạn chế việc trả lại sản phẩm
Công nghệ cho phép doanh nghiệp cắt giảm số lượng sản phẩm bị trả lại thông qua việc giảm thiểu khả năng khách trả lại hàng hóa. Cụ thể, theo dõi sản phẩm bằng cảm biến giúp đơn vị đóng gói khớp đơn hàng với sản phẩm thực tế đến tay khách hàng, tránh gửi sai màu hoặc kích thước.
Đồng thời AI và máy học cũng có thể giúp tăng lợi nhuận khi nắm bắt được nhu cầu của khách hàng. Từ việc thu thập thông tin, thông qua AI, doanh nghiệp có thể đưa ra các tư vấn tốt hơn trên từng sản phẩm giúp khách hàng đưa ra quyết định sáng suốt hơn, từ đó, hạn chế việc trả hàng.
Hợp lý hóa quy trình vận chuyển sản phẩm bị trả lại
Nhiều doanh nghiệp sẽ hoàn lại tiền sau đó mới yêu cầu khách hàng trả lại sản phẩm. Đó là cách chấp nhận rủi ro, đánh đổi khoản lỗ lấy lợi nhuận tiềm năng và trải nghiệm tốt hơn của khách hàng. Nhưng với công nghệ phù hợp, doanh nghiệp có thể hạn chế rủi ro đồng thời vẫn đảm bảo lợi nhuận.
AI và máy học có thể giúp giảm chi phí liên quan đến việc thu hồi hàng hóa và tối ưu vận chuyển. Thông qua trí tuệ nhân tạo, doanh nghiệp có thể sử dụng tốt hơn không gian trên các xe tải giao hàng tại trung tâm phân phối. Đồng thời, công nghệ cho phép theo dõi các hành vi gian lận và cảnh báo khi nghi ngờ khách hàng giả việc trả hàng.
Định giá và chất lượng sản phẩm
Bằng cách thu thập dữ liệu từ những lần sản phẩm bị trả trước đó và các sản phẩm giả, các cảm biến có thể bao quát hàng hóa bị trả lại thông qua quá trình logistics ngược để phát hiện ra những điểm bất hợp lý và hàng giả.
Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể áp dụng công nghệ tương tự để xác định giá trị của một sản phẩm và phân loại chúng thành hai nhóm: hàng có thể bán được và hàng cần sửa chữa. Đồng thời, AI có thể đo lường thiệt hại để ước tính chi phí sửa chữa và sử dụng dữ liệu thị trường để xác định mức giá có thể bán lại sản phẩm.
Tái chế sản phẩm trả lại
Trong trường hợp, doanh nghiệp xác định được tình trạng hàng và quyết định không nên sửa chữa sản phẩm đó, AI vẫn đóng một vai trò quan trọng đối với việc lưu kho. Sử dụng dữ liệu sản xuất và bảng thành phần của sản phẩm cho phép doanh nghiệp xác định tái sử dụng sản phẩm cho các mục đích cụ thể. Điều này giúp giảm hạn mức đầu tư cho nguyên liệu thô.
Đồng thời, khi khách hàng ngày càng chú ý đến nỗ lực bền vững của doanh nghiệp, logistics ngược để thu gom và tái chế các hàng hóa không sử dụng được mang mang những ảnh hưởng tích cực đến quá trình xây dựng danh tiếng của thương hiệu.
Logistics ngược giúp cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Song, với một số doanh nghiệp đây ngược đang trở thành lực cản cho sự phát triển. Do đó, doanh nghiệp có thể xem xét các công nghệ mới để hợp lý hóa quy trình làm việc, giảm khả năng trả lại sản phẩm, giảm chi phí trả hàng và thu lại lợi nhuận.
Hồng Thảo (theo Forbes)