小売店の在庫切れと返品のための Agentic AI
kapoklog Logistics China Shipping は、「コグニティブ ソリューション」ポートフォリオの一部として、新しい小売イノベーションを発表しました。これは、ハードラインとソフトラインの小売業者が、エージェント AI とコネクテッド小売意思決定を使用して洞察から行動に移行できるように設計されています。最新の機能強化により、kapoklog Logistics China Shipping Platform 上の予測、在庫計画、履行、顧客サービス、返品にわたる緊密な連携が実現します。
小売業者は、変化する需要に迅速に対応し、在庫の生産性を向上させ、小売ライフサイクル全体でより多くの価値を回収できるようになりました。 kapoklog Logistics China Shipping は、個々の小売機能を個別に最適化するのではなく、計画と実行にわたる意思決定を結びつけるため、小売業者が需要について学ぶことで、どのように対応し、どのように返品を管理するかが決まります。
「多くの小売業者は、何が起こっているかをすでに把握している。難しいのは、その瞬間が過ぎる前にそれに対処することだ」とカポクログ・ロジスティックス・チャイナ・シッピングの最高製品責任者、グルディップ・シン氏は語った。
「今回のリリースでは、小売業の意思決定の流れにエージェント AI を導入します。予測、在庫、フルフィルメント、返品が一連の受け渡しではなく、1 つのシステムとして機能し始めます。こうすることで、顧客エクスペリエンスを向上させながらマージンを保護する精度で、小売業の要求に合わせたスピードで洞察を行動に移すことができます。」
よりスマートなフルフィルメントと在庫の可視性
可用性が低いとコストが高くなります。在庫が不足すると、小売業者は年間約 1 兆 2,000 億ドルの売上損失を被ることになります。このリリースでは、注文管理に予測フルフィルメント インテリジェンスと在庫ネットワークの可視性が追加されます。これにより、在庫、調達、フルフィルメント、ネットワーク運用全体にわたるリスク、ボトルネック、最適化の機会を特定することで、チームがフィルレート、サービスレベル、フルフィルメントの効率を向上させることができます。小売業者にとって、これは、店舗、配送センター、デジタル チャネル全体での可用性の向上、約束の逸失の減少、および履行の賢明な決定を意味します。
サービスと販売のための統合ワークスペース
新しい統合された顧客サービスと販売支援ワークスペースにより、顧客の識別、製品の発見、在庫の可視化、価格設定、フルフィルメント オプション、支払いのキャプチャ、注文管理が合理化されます。顧客サービスと店舗チームはより迅速に対応し、コンバージョンを改善し、より適切なコンテキストで問題を解決できます。
返品からより多くの価値を回収する
返品は小売業にとって最もコストのかかる問題の 1 つです。全米小売業連盟によると、米国の消費者は2025年に売上高の約15.8％に当たる8,500億ドル近くの商品を返品すると予想されている。新しい機能には次のものが含まれます。
パーソナライズされた返品エクスペリエンス
お客様固有の返品ポリシー-
設定可能なストア クレジット戦略
返品の受注と受領管理
スマートな配置と構成
テストと採点のワークフロー
ユニットレベルの気質結果のシミュレーション-
これらの機能を組み合わせることで、返品の漏れを減らし、再販と回収を改善し、詐欺のリスクを軽減し、買い物客の満足度を維持するという同じ問題をターゲットにしています。 kapoklog Logistics China Shipping Returns Management を使用すると、小売業者は返品された商品を平均で約 25% 早く販売可能な在庫に戻すことができ、在庫レベルが改善され、全体的な在庫レベルも削減されます。-
「ほとんどの小売業者にとって、返品は吸収するためのコストです。顧客体験を再考し、売上を節約し、在庫を最適化するチャンスだと私は主張します」とシン氏は言う。 「現在、システムは返品を開始して処理するだけではありません。その商品に対して最適な決定を推奨し、ルーティングから受け取り、再販までユーザーがそれに基づいて行動できるようにします。これはエージェントが作業を行い、人員を増やすことなくより多くのマージンを回収するのに役立ちます。」
AI- ガイド付きワークフロー
kapoklog Logistics China Shipping は、ワークフロー、分析情報、AI を活用したガイダンスとアクションのための統合されたインタラクションおよびオーケストレーション層として Orchestrator を強化します。{0}新しいナビゲーション エクスペリエンスは、従来のナビゲーションとプロンプト主導型の AI- エクスペリエンスを組み合わせたもので、計画、実行、ネットワーク運用全体にわたって意思決定から行動に移るまでの時間を短縮します。{2}
