Inteligencia Artificial en la gestión de la logística inversa

No cabe ninguna duda de que la logística es una pieza clave de la cadena de suministro, como tampoco de que tiene una influencia directa en la satisfacción del cliente y, por lo tanto, en su fidelización y en el mantenimiento de carteras. Que un artículo llegue en el plazo estimado a su destino y en condiciones óptimas marca, sin duda, la diferencia entre una empresa con futuro u otra que no lo tiene.

En los últimos tiempos, pero sobretodo en los últimos dos años con la llegada de la pandemia, hemos vivido una explosión y consolidación de los mercados on line, que ha multiplicado las transacciones digitales. En estos momentos, y era impensable hace una década, se venden y compran por internet todo tipo de productos, sean del tipo que sean, con un importantísimo avance de los frescos, que requieren aún más celeridad en la transacción.

Se han multiplicado los canales de compra, se han aumentado los inventarios y, por norma general, hay una alta variabilidad de referencias que han obligado a las empresas a la búsqueda de soluciones, y las han encontrado en su alianza con la Inteligencia Artificial y la Analítica de Datos. Sistemas de predicción de la demanda, gestión de flotas, optimización de cargas y diseño de rutas son ya una realidad en el día a día de los negocios que buscan eficientar sus procesos ganando en calidad, rentabilidad y servicio al cliente, en un área de trabajo en el que se pone en juego mucho dinero.

Si, como estamos viendo, las compras se han multiplicado exponencialmente en los últimos años, generalizándose en los últimos meses por la nueva realidad que nos ha traído el COVID-19, es lógico pensar que las devoluciones han sufrido la misma evolución. A mayor porcentaje de venta on line, mayor necesidad de gestionar la compleja logística inversa.

¿Qué es la logística inversa?

Nos adentramos en una época que, si bien, es un revulsivo para las empresas que cierran importantes cifras de negocio en los últimos meses del año, también las aboca a afrontar las complejas y tenidas devoluciones. El Black Friday y la campaña de Navidad mueven miles de productos y miles de millones en todo el mundo con los que, finalmente, no todos los clientes estarán satisfechos. Y se inicia así una nueva gestión logística, en este caso en sentido contrario, es decir, inversa.

El retorno del producto del consumidor al almacén para su reparación si procede, inclusión nuevamente en el stock o destrucción, en casos determinados, conlleva un coste muy superior al del envío. Concretamente, un retorno o una devolución, solo en coste de transporte, es tres veces más caro que el transporte ordinario de salida (almacén-cliente). Y estos gastos no son cuantificable únicamente en términos monetarios sino también en tiempo, ya que requieren de la revisión, reparación o reasiento de la mercancía, y de la formalización de trámites administrativos y financieros de recepción de producto y reembolso económico.

En consecuencia, las devoluciones son operaciones tremendamente costosas puesto que no solo no se vende el producto, sino que se asumen costes en el proceso (transporte, repackaging, pérdida de oportunidad de venta…). Tan es así que grandes empresas como Amazón ya optan en muchas ocasiones por no recoger algunos artículos no deseados y abonar el pago al consumidor para no hacer frente a los costes de retorno a la empresa.

Esta nueva política, que no es extensible a todos los productos ni puede implementarse de manera generalista para evitar la picaresca, se basa en un principio claro: reducir costes. Pero, ¿cómo se valora la procedencia o no del empleo de este método? Vamos a verlo.

Inteligencia artificial y logística inversa

Como ya sucede, y hemos comentado, la gestión logística se ha apoyado en el uso de Inteligencia Artificial y Big Data para dotar de mayor eficiencia a su actividad, y la misma línea sigue la logística inversa. En este caso, la IA simplifica la toma de decisiones analizando, valorando y mostrando la procedencia o no de llevar a cabo cada una de las operaciones de retorno de producto.

Aquí entran en juego parámetros como el coste del envío, la volumetría del paquete, el precio del producto, el lugar de recogida, su probabilidad de venta posterior, el stock en almacén… todos estos datos están relacionados y definen al producto en sí, pero no es lo único que se tiene en cuenta. La Inteligencia Artificial analiza también al comprador a través del histórico de su relación con la empresa, sus actitudes de compra o su fidelidad, por ejemplo. Estos parámetros son igual de definitorios para determinar si se insta al cliente a que se quede el producto adquirido y se le abona el importe, o se reclama el artículo para efectuar la devolución.

En consecuencia teniendo en cuenta los altos costes de retorno, si el precio del producto es bajo, las posibilidades de reventa limitadas y hay altas probabilidades de formalizar nuevas ventas con el cliente, por poner un ejemplo claro, lo más normal es que se determine perder el menor dinero posible no efectuando el retorno del mismo a la empresa y dejando, en consecuencia, que el consumidor se quede con el producto en cuestión.

No obstante, como ya hemos advertido no es una práctica que se pueda generalizar para evitar acciones fraudulentas. La pandemia que estamos viviendo y la escasa aceptación por parte de los compradores de llevar los artículos a devolver a puntos de depósito como tiendas y oficinas de correos, ha dado un impulso a la política de abono sin devolución, que tendrá que estudiarse detalladamente para comprobar su efectividad, ventajas y desventajas, y los ratios de fraude que presenta.

Sea como fuere, en estos momentos, la Inteligencia Artificial facilita la toma de decisiones en este sentido, buscando operaciones rentables con clientes que también lo son o se espera que lo sean. El tratamiento de los valores que realiza es totalmente objetivo, no se basa en criterios subjetivos y, por tanto, apunta a las operaciones que realmente van a suponer el menor de los males para la organización, puesto que en una devolución siempre se pierde.

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