Las devoluciones pasaron rápidamente de ser un costo rutinario de las compañías a un factor central en la planeación precisa de las ventas minoristas. Con tasas de devolución promedio del 40% en prendas de vestir y calzado y mercancías devueltas por un total de 890 mil millones de dólares en 2024, este ya no es un problema que los minoristas puedan dar el lujo de ignorar. En cualquier momento dado, los clientes tienen millones de dólares en inventario: puntos ciegos que distorsionan las señales de demanda y las decisiones de inventario. Cuando los artículos devueltos se procesan a través de sistemas desconectados, a menudo son invisibles para la planeación. Esto genera una reacción en cadena: compras excesivas para cubrir el inventario “faltante”, rebajas escalonadas para liquidar el exceso de existencias y faltantes de existencias si el stock devuelto no es visible.
Los minoristas con visión de futuro entienden que la integración de datos de devoluciones es esencial para lograr una planeación precisa y márgenes más estables. Al aprovechar las tendencias de retorno, la estacionalidad y el análisis predictivo, están convirtiendo un costo operativo en un activo estratégico.
El impacto oculto de las devoluciones en la planeación del inventario
La mayoría de los minoristas monitorean las tasas de devoluciones, pero pocos integran completamente estos puntos de datos con los sistemas de planeación y cadena de suministro. Esta desconexión se agrava con el tiempo, generando errores de previsión y reposición y tiene un impacto significativo en la rentabilidad.
La planeación sin visibilidad de los retornos conduce a compras excesivas y costosas
Si los planificadores no saben cuántas devoluciones volverán al stock, a menudo realizan pedidos en exceso. Por ejemplo, si los sistemas muestran 100 unidades vendidas sin tener en cuenta las 30 unidades en tránsito de retorno, los planificadores se ven obligados a perseguir una “demanda fantasma”. Esto da como resultado un patrón repetido: compras excesivas, aumento del inventario y pérdida de márgenes.
Los minoristas que introducen visibilidad de devoluciones integrada pueden reducir los niveles de inventario hasta en un 30% y mejorar la precisión de las promesas. El avance se logra al tratar cada devolución iniciada como un inventario en espera, considerándolo como disponible para prometer desde el principio.
Los patrones de retorno impulsan una mejor previsión de la demanda
Los datos de devoluciones contienen señales críticas sobre la demanda real de los clientes: detalles que los datos de ventas tradicionales pasan por alto. Los altos rendimientos de determinados tamaños, colores o productos revelan problemas de tamaño, brechas de calidad o estrategias de surtido desalineadas. Incorporar estos conocimientos a la planeación garantiza adquisiciones más inteligentes, compras más precisas y menos desperdicios.
Por ejemplo, un análisis podría revelar que el 40% de las camisetas pequeñas se devuelven para cambiar la talla. Armados con este conocimiento, los compradores ajustan los pedidos futuros y los proveedores abordan las brechas de especificaciones, evitando errores recurrentes impulsados únicamente por las ventas históricas.
Integración de devoluciones en la planeación omnicanal
Las devoluciones deben tratar como un flujo de inventario estratégico, no simplemente un dolor de cabeza de logística inversa. Al conectar los datos de devoluciones en todos los sistemas y canales, los minoristas logran pronósticos más inteligentes y una reposición más rápida y precisa.
La visibilidad de los retornos en tiempo real agudiza la asignación
Cuando los productos devueltos se rastrean y son visibles en tiempo real, son inmediatamente elegibles para su asignación. No hay razón para que un artículo vendible permanezca sin ser visto mientras los clientes en otros lugares se enfrentan a la falta de existencias. El enrutamiento impulsado por IA puede redirigir los retornos a las ubicaciones de mayor demanda, evitando las ineficiencias del procesamiento central estándar.
Digamos que se devuelve una chaqueta en Boston, pero Filadelfia muestra una fuerte demanda de ese SKU. El enrutamiento inteligente envía la unidad a donde más se necesita (Filadelfia), lo que acelera las ventas y maximiza la disponibilidad.
La previsión de rentabilidad informa sobre las compras
Las devoluciones, al igual que las ventas, son estacionales y dependen del producto. Los modelos de aprendizaje automático capacitados en el comportamiento de las devoluciones (por producto, evento o geografía) permiten a los compradores ajustar las cantidades y reducir el exceso de existencias mucho antes de que se acumule. El análisis predictivo puede marcar estilos o SKU que probablemente generen devoluciones, lo que permite a los planificadores actuar antes de que se acumule el inventario.
