データを使用してフルフィルメント業務を改善する5つの方法

今日のビッグデータ時代では、eコマースの小売業者はかつてないほど多くの情報にアクセスできます。もちろん、重要なのは、これらすべてのデータをどう扱うべきかを知ることです。具体的には、これらの膨大な情報の蓄積によって生じるノイズから洞察や具体的な成果を切り離す方法を知ることです。データ分析を通じて貴社のフルフィルメント業務の改善を支援するために、今日から始められる5つの具体的なアイデアをご紹介します。

配送傾向に基づく配送業者とサービスレベルの選択

現代の電子商取引の要求を満たすためには、通信事業者契約に「設定したらあとは忘れる」という考え方からアプローチすることはもはやできません。それほど遠くない過去には、1つの運送業者、または少数のトップ運送業者と数量ベースの契約を結ぶことが一般的だったかもしれませんが、迅速な出荷と継続的な運送業者の混乱に対する消費者の期待は、小売業者の柔軟性を高める必要があることを示しています。

ローカルデリバリースペシャリスト、地域配送業者、ラストマイル配送サービス、国内または国際配送業者のすべてが、配送構成において役割を果たす場合があります。データは、それぞれが最も適切な時期を判断するのに役立ちます。

まず、次のようなさまざまなパラメータで配送データを分類します。

• 運送業者別の業績
• ルートまたは地域別のパフォーマンス
• パッケージサイズ別のパフォーマンス
  

改善の余地が見つかった場合は、他の通信事業者との提携を検討するのが賢明かもしれません。

顧客ハブの近くに在庫を配置

小売店、流通センター（DC）、倉庫、その他の施設のいずれであっても、在庫をどこに置くかは、企業レベルのeコマース小売業者にとって永続的な課題です。ここでもやはり、データが答えを出します。

フルフィルメントチームが分析すべき要素には、次のものがあります。

• 現在の在庫レベル、アイテム別
• 在庫内の個々の商品の需要
• 地域別の顧客購買パターン
• ネットワーク内の各フルフィルメントノードからの商品の平均移動距離とそれに関連するタイミング
• ノード間でアイテムが転送される頻度
• 在庫の移動に関連するすべての輸送費および運送費
  

このタイプの分析は、パフォーマンスの低いノードを特定したり、新しい場所を選択したりする場合に特に重要になります。必要な場所固有のインサイトを得るには、ソフトウェアスタックがこれらのさまざまなデータポイントを (通常は SKU ごとに) 追跡および解釈できることを確認してください。

返品を減らすための商品説明ページ (PDP) の改善

顧客が商品を返品する理由がわかっている場合は、PDPにさらに詳細を追加すると、返品頻度を減らすのに役立ちます。たとえば、販売している靴はハーフサイズでは大きすぎる傾向があると顧客からよく報告される場合は、購入時に正しい選択ができるよう、事前に買い物客を教育しておくことができます。

DSWの次の例を見てみましょう。靴の履き心地、幅、サイズという3つの場所で、顧客からのフィードバックが強調されています。

このようなインサイトを提供するために必要な顧客からのフィードバックは、さまざまな方法で収集できます。

電話、電子メール、またはライブチャットで返品を手動で処理している場合は、消費者が商品を返品した理由をスプレッドシートに記録できます。また、自動化され実行可能なオプションとして、次のような投資を行うこともできます。 返品ソリューション Narvarのように、返品フロー中に顧客が商品を返品した理由を把握します。組み込みの分析ツールにより、特定のPDPに詳細を追加する必要がある時期と場所を示唆する返品の傾向を簡単に特定できます。

より正確な出荷日と配達日の見積もりの提供

注文品がいつ出荷されるかを顧客に理解してもらうことで、ブランドへの信頼が高まると同時に、カスタマーサービスチームが不要な「注文品はどこ？」の処理に費やす時間を制限できます。または「WISMO」の質問。

配送予定日と配送日を明確にする方法はいくつかあります。配送予定時間と出荷作業時間をPDPに追加し、チェックアウトプロセス中に配送サービスによる配送スケジュールが明確であることを確認してください。また、Fossilが製品ページで行っているように、出荷予定日をPDPに統合することもできます。

返金時期に関するより正確な見積もりの提供

E コマースのベストプラクティスは、返金のタイミングを予測することです。買い物客は、自分の資金がいつアカウントに返金されるかをじっと考えたくありません。しかし、これはビジネスにとって競争上の優位性を確立するチャンスです。

ナルバーの 2021年返品ポリシーベンチマークレポート 調査対象の小売業者の 42% が、返金のタイミングについて正確な見積もりを提供していないことがわかりました。明確な期待値を設定することで、会社を際立たせ、返品プロセスに対する消費者の信頼を高めることができますが、それを実現するにはデータが必要です。

たとえば、次のことを知る必要があります。

• 選択した返品配送業者が顧客から指定した場所に荷物を配達するのにかかる平均時間 (平均)。
• 倉庫やフルフィルメントチームが返品された荷物の受け取りと処理にどれくらいの時間を要するか。
• カスタマーサービスが返品を承認して払い戻しを行うまでにかかる時間。
• お客様に提供しているさまざまな払い戻し方法で、お客様の口座に資金を振り込むのにかかる時間 (または、カスタマーサービスチームがストアクレジットを発行したり、交換を促進したりするのにかかる時間)。
  

このデータを入手したら、それを返品および返金ポリシーで使用し、買い物客に表示されていることを確認します。さらに、最初から明確な期待値を設定して、フラストレーションが溜まらないように PDP に組み込んでください。

結局のところ、データは電子商取引運用の基本であるべきですが、適切な分析計画を立てないと、大きな混乱を招く可能性もあります。この 5 つの機会を試して、データ収集と解釈のプロセスを改善しながら、フルフィルメント業務の改善を最大限推進してください。