Der Schlüssel zur Entwicklung maßgeschneiderter, hocheffizienter Aftermarket-Lösungen für Ihr Unternehmen
743 Milliarden Dollar
Das ist der Gesamtwert aller Einzelhandelsretouren im Jahr 2023. Nach Angaben der National Retail Federation (NRF) beläuft sich dieser Wert auf 14,6 % aller Einkäufe in diesem Jahr, was die Bedeutung einer effizienten Rücknahmelogistik verdeutlicht. Die Minimierung der Kosten für Rücksendungen und die Maximierung des Wiederverkaufswerts haben für Einzelhändler und Marken in allen Branchen oberste Priorität.
96%
der von GXO bearbeiteten Rücksendungen werden in den Bestand zurückgeführt
Hier kann die Datenwissenschaft helfen, maßgeschneiderte, hocheffiziente Lösungen für Ihr Unternehmen zu entwickeln.
Allein an den GXO-Standorten werden jährlich mehr als 170 Millionen Retouren abgewickelt - 96 % davon gehen zurück ins Lager. GXO Direct, das Netzwerk von GXO für gemeinsame Lagerhaltung und Dienstleistungen, bietet ein erstklassiges Echtzeit-Kundenportal, das eine unübertroffene Transparenz der Lieferkette ermöglicht. Diese Einblicke ermöglichen es Unternehmen, zurückgegebene Produkte schnell zu disponieren und den Reklamationswert zu erhöhen.
Mehrwertdienste in der Lieferkette sind nicht nur zu einem wichtigen Bestandteil des Markenimages geworden, sondern dienen auch als Markenversprechen, das die erwartete Gesamterfahrung des Kunden zu erfüllen hat. Die Kunden kaufen sich in eine Marke ein und wollen wissen, dass die Marke ihnen unabhängig vom Ergebnis des Kaufs die Lösung möglicher Probleme leicht macht.
Effizienz, Eigentum, Nachverfolgung und Datenverwaltung können große Herausforderungen darstellen. Der Grund für diese Herausforderungen? Die Anforderungen jedes Unternehmens an die Rücknahmelogistik sind einzigartig - sei es aufgrund des Volumens der eingehenden Produkte, der Spezifikationen der zu verwaltenden Produkte oder der vorhandenen technischen Ausstattung des Unternehmens und der Einschränkungen, die sich daraus für potenzielle Lösungen ergeben können. Diese Umstände können sich auf Rücksendungen, Aufarbeitung, Recycling, Rückerstattungsmanagement, die Bearbeitung von Garantieansprüchen und vieles mehr auswirken.
Mehrwertdienste in der Lieferkette sind nicht nur zu einem wichtigen Bestandteil des Markenimages geworden, sondern dienen auch als Markenversprechen, das es zu erfüllen gilt, um den Kunden das erwartete Gesamterlebnis zu bieten.
Nutzung der Datenwissenschaft zur Ermittlung von Verbesserungsmöglichkeiten
Data Sciences wendet einen wissenschaftlichen Ansatz zum Sortieren und Analysieren großer Datenmengen an. Die Einbindung der Datenwissenschaft in die Rückwärtslogistik kann die Effizienz entscheidend verbessern - eine Effizienz, die Unternehmen dabei hilft, mit sich verändernden Arbeitsmärkten, schnellem Wachstum, saisonalen Spitzen und Veränderungen im Verbraucherverhalten zurechtzukommen.
Daten sind Rohinformationen, und die Datenwissenschaft hilft, in diesen Daten Chancen zu erkennen. Mit diesem Ansatz können historische Trends aufgedeckt und Erkenntnisse in Echtzeit gewonnen werden, die eine schnelle, fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen.
Aus diesem Grund verfügt GXO über ein engagiertes Team von angewandten Mathematikern, Analysten und Programmierern, die maßgeschneiderte Lösungen für Kunden entwickeln. Auf der Grundlage von Echtzeitdaten ist unser Team in der Lage, intelligente Automatisierung und maschinelles Lernen strategisch einzusetzen.
Zu den Datensätzen können Details über eingehende Eingänge, Produktinspektionsinformationen, Sortiermuster, Aufarbeitungsbedarf, Erstattungsinformationen, saisonbedingte Schwankungen oder verändertes Verbraucherverhalten gehören. Mithilfe von maschinellem Lernen können Data-Science-Experten Reibungspunkte oder Ineffizienzen identifizieren und maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, um diese zu beheben.
Im Falle von elektronischen Geräten für den Privatgebrauch könnte dies beispielsweise bei der Klassifizierung der zurückgegebenen Produkte helfen, so dass die Sortierung automatisiert und die Qualität auf eine Weise sichergestellt werden kann, die zum Schutz der Marke beiträgt. Gleichzeitig hilft es, die effizienteste Handhabung zu bestimmen, um den Wert zu maximieren, sei es durch Wiederverkauf, einen zweiten Verkaufskanal, Recycling oder eine andere Verwendung.
Mit diesem Ansatz können historische Trends aufgedeckt und Erkenntnisse in Echtzeit gewonnen werden.
Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie die Datenwissenschaft die langfristige Wirkung der von GXO entwickelten maßgeschneiderten Systeme erhöht. Das ist unser großer Vorteil. Wir haben Kunden geholfen, ihre Daten zu nutzen, um auf einfache Weise Trends im Rücklauf zu erkennen, den künftigen Bedarf an Personal und Teilen zu prognostizieren und die besten Schwerpunkte für Automatisierungstechnologien wie vorprogrammierte Sortierer oder kollaborative Roboter (Cobots) zu bestimmen.
Unsere Systeme helfen Ihnen, Retouren in kostengünstige Lagerbestände zu verwandeln. Durch die Kombination von Daten, Robotik und Automatisierung können wir eine Retoure in die schnellste Wiederauffüllung der Regale verwandeln und das Produkt zurück in die Hände des Kunden bringen.
Die Datenanalysefähigkeiten von GXO
Team
Datenwissenschaftler
100+ angewandte Mathematiker, Wirtschaftsanalytiker und Programmierer
Plattform
Daten- und Analyseplattform der vierten Generation
Eine zusätzliche Ebene der analytischen Wertschöpfungskette
Prozess
Bewährter Projektmanagement-Prozess
Kundenbefragungen, Prozessdokumentation und mehr, um die Leistung zu bewerten und zu koordinieren
Lösungen
Optimierung der Lieferkette
Kundenspezifische Lösungen, SKU-Stratifizierung und Affinität, Transportoptimierung und mehr
Intelligente Lösungen für die Verwaltung (und Minimierung) von Rückständen
Der kontinuierliche Anstieg der Rücksendungen kann dazu führen, dass die Unternehmen nicht mehr mithalten können oder - schlimmer noch - mit einem Rückstand konfrontiert werden. Rückstände führen nicht nur zu einem schlechten Kundenerlebnis, sondern verschärfen auch den Druck auf die Lieferkette und erhöhen die Kosten für Lagerung und Pflege, wenn man hofft, die Produkte wieder in die Regale für die Kunden zu bekommen.
Ein datengestützter Ansatz ist für die Lösung dieses Problems unerlässlich.
Abbau eines Rückstaus von 1.000 Anhängern bei einem Schuhhersteller
Durch die Verknüpfung von Data Science mit den eingehenden Retoureninformationen entwickelte GXO ein System, das die zu erwartenden Retouren berechnen und dann die Produkte mit dem höchsten Wert priorisieren konnte, um den potenziellen Wiederverkauf zu maximieren.
Die Daten führten auch zu Erkenntnissen, die die Grundlage für automatisierte Systeme im über eine Million Quadratmeter großen Reverse Logistics Center des Herstellers bildeten. Diese Systeme halfen den Mitarbeitern, den gesamten Rückstau zu beseitigen, und heute werden alle zurückgegebenen Produkte innerhalb von 48 Stunden bearbeitet - die meisten sogar noch schneller.
Vor GXO
Rückstau von 1.000 Anhängern mit Retouren
Nach GXO
48 Stunden Bearbeitungszeit für alle zurückgegebenen Produkte
Analyse zur Belebung von Renovierung und Reparatur
Aufarbeitung und Reparatur können lukrative Bestandteile jeder Rücknahmelogistiklösung sein, von Geräten bis hin zu Elektronik und darüber hinaus. Allein der Markt für wiederaufbereitete Elektronikprodukte wird für das Jahr 2023 auf rund $48 Milliarden geschätzt. Eine der größten Herausforderungen ist hier der Zeitfaktor, da die wiederaufbereiteten Produkte so schnell wie möglich auf den Markt gebracht werden müssen, um den Wert zu maximieren. Die Qualität der Reparaturen muss verlässlich sein - ohne die Lieferung gleichbleibend hochwertiger Produkte verlieren die Kunden das Vertrauen, was sich auf den Umsatz auswirkt und zu mehr Produktabfällen führt.
Ein datengestützter Ansatz kann beide Bedenken zerstreuen und es dem Unternehmen ermöglichen, den Kunden schnell qualitativ hochwertige überholte Produkte zu liefern.
Sortieren, Aufarbeiten und Verarbeiten von Zehntausenden von Geräten pro Tag für einen großen Elektronikanbieter
Für einen großen Elektronikhersteller konsolidierte GXO mehrere Standorte und Altsysteme, um die Prozesse zu optimieren.
Anschließend wurden die Erkenntnisse aus den Rücklaufdaten genutzt, um:
- Entwicklung automatisierter Systeme zur Erleichterung des Eingangs
- Schnelle Inspektion und Sortierung
- Anleitung zur Prüfung und Reparatur von Geräten
Zehntausende von Einheiten werden jetzt pro Tag bearbeitet, alle innerhalb von 24 Stunden nach Eingang, einschließlich der RMA-Formulare für die Rücksendung von Waren an die Lieferanten. Die Änderungen haben den Gesamtbestand reduziert und Millionen von Dollar eingespart.
Senkung der Ausschussquote bei einem Haushaltsgerätehersteller
GXO half bei der Einrichtung von sechs strategisch günstig gelegenen Standorten, um die Variabilität bei der Bewertung und Reparatur von Produkten zu minimieren. Anschließend gestalteten die Datenwissenschaftler von GXO die Aufbereitungsprozesse an den Standorten neu und halfen bei der Automatisierung der Schritte Testen, Neuverpacken, Lagern und Ausliefern. Data Science half dabei, Muster in der Art der eingehenden Rücksendungen sowie in der Art der für diese Rücksendungen erforderlichen Reparaturen aufzudecken.
Als wir bei dem Kunden anfingen, gab es 28 genehmigte Reparaturen an zurückgesandten Waren, und die Ausschussquote lag bei 43 %.
Dank unserer Datenanalyse und der von uns empfohlenen Änderungen konnten wir die Zahl der genehmigten Reparaturen auf 68 erhöhen und die Ausschussquote auf 28 % fast halbieren.
Das Ergebnis? Qualitativ hochwertigere Reparaturen und mehr Waren, die in sekundäre Verkaufskanäle gelangen, was den Umsatz und die Rentabilität erhöhten.
Datengesteuerte Prozesse, die der Wiederverwendung und dem Recycling Vorrang einräumen
Rückläufer, die entsorgt werden, verursachen jedes Jahr schätzungsweise 6 Milliarden Pfund Abfall, und viele dieser Produkte könnten dem Abfallstrom entzogen werden. Das bedeutet nicht unbedingt Reparatur oder Aufarbeitung. Die Datenwissenschaft kann Erkenntnisse liefern, die ein komplettes Lebenszyklusmanagement ermöglichen, einschließlich Demontage, Wiederverwendung und Recycling.
Vollständige Beseitigung von Entsorgungsabfällen für einen globalen Druckerlieferanten
GXO führte ein solches Programm mit dem Ziel ein, dass keine Produkte mehr entsorgt werden. Unsere Datenwissenschaftler waren in der Lage, ein System zu entwickeln, das die gesamte Rücknahmelogistik in einem einzigen Standort konsolidierte, der das Sortieren, die Demontage, das Abisolieren, die Reinigung, die Prüfung auf Wiederverwendung, das Wiegen, die Registrierung, die Vorbereitung für die Reparatur oder das Recycling und das vollständige Management aller Abfallströme verwaltete.
Mehr als 90 % dieser Rücksendungen wurden entweder wiederverwendet oder recycelt- und, was am wichtigsten ist, es werden keine Produkte zur Entsorgung abgezweigt. Ähnliche Verfahren könnten für ein breites Spektrum von Branchen funktionieren.
Wir sind in der Lage, hochwertige Rückläufer sowie Rückläufer mit hochwertigen Komponenten zu identifizieren, die für die Reparatur oder Aufarbeitung verwendet werden können. Unser Schwerpunkt liegt auf einer möglichst kosteneffizienten Verwaltung der Rückläufer, d. h. auf der Minimierung des Abfalls und der Maximierung der Wiederverwendung oder des Recyclings.
Daten sind Rohinformationen, und Datenwissenschaft hilft, in diesen Daten Chancen zu erkennen
Darüber hinaus kann die Analyse der Daten über Rücksendungen dazu beitragen, mögliche Probleme in der Produktion zu erkennen und Änderungen im Vorfeld zu veranlassen, um Probleme zu verringern, die überhaupt erst zu Rücksendungen führen.
Dies könnte möglicherweise dazu beitragen, eine laufende Änderung zu bestimmen, die zu einer Verbesserung führt und zum Schutz der Marke unseres Kunden beiträgt.
Ein datengesteuerter Ansatz für die Rückwärtslogistik kann sich tiefgreifend auf Ihr Unternehmen auswirken
Unser Fokus auf Data Science hat dazu beigetragen, dass GXO zum weltweit größten reinen Kontraktlogistikanbieter geworden ist. Die Daten bilden die Grundlage für die Lösungen, die GXO für jeden Kunden entwickelt, unabhängig von Größe, Branche oder Bedarf.
