Encontrar Oro en el proceso de devolución de Mercadería (RMA)
Entre las distintas etapas del ciclo de comercialización de un producto, existe un proceso conocido como RMA -Return Merchandise Autorization- o Autorización de Retorno de Mercadería, y se produce cuando los distintos puntos de venta o los Retails devuelven al fabricante o importador, artículos que a su vez fueron devueltos por clientes insatisfechos. En una publicación anterior habíamos hecho hincapié en la conveniencia de auditar esta mercadería para asegurarnos la pertinencia de la devolución. En este caso vamos a tomar las devoluciones correctas y vamos a analizar otro punto donde nos podemos focalizar para no sólo encontrar oportunidades de mejora, sino también generar un buen ahorro en nuestra compañía.
Cada devolución esta asociada con la información que le carga el punto de venta, sobre el motivo del retorno, ya sea que el aparato dejo de funcionar, se rompió durante un uso normal del mismo, o no cumple con los requerimientos solicitados u ofrecidos al cliente. También puede agregársele la que eventualmente escribe el auditor y la que pudieran agregarle en los puntos de colección.
Esta información que en si misma es una gota de agua, se suma a las del resto de las operaciones del mismo tipo y termina convirtiéndose en una poderosa herramienta de feedback para la empresa. Se trata de una información de por si segmentada por región, por punto de venta, por categoría de producto, por modelo, por fecha y otras características que son fácilmente extraíbles de cada uno de los casos.
Es por esto muy importante a la hora de diseñar el formulario de devolución, que el mismo contenga todos los campos necesarios para ser cargados con estos datos y más importante aún, entrenar a los puntos de retorno a cargar con corrección la información, especialmente en lo que se refiere al motivo de la misma. De nada nos sirven mensajes del tipo “Devolución autorizada” o “No funciona” por ejemplo ya que en ambos ejemplos nada se dice sobre el motivo real de la devolución o del malfuncionamiento.
Para lograr este entrenamiento se puede apelar a distintos métodos, como campañas de concientización, presentaciones específicas, mails a los gerentes respectivos y si nada de esto funciona, siempre queda el recurso de no aceptar la devolución si no tiene el mensaje adecuado.
Una vez logrado el primer paso, de nada vale aceitar este mecanismo, si después la información duerme para siempre en algún servidor de la empresa.
Si procedemos a “leer” los datos información que nos han devuelto, se puede extraer mucha información, como por ejemplo porqué determinado modelo tiene una falla sistemática en uno de sus componentes. Sé esa falla aparece durante toda todo el ciclo de vida del producto o solo luego que decidiéramos cambiar en fábrica el proveedor del componente.
En esta época de la internet de las cosas, podemos detectar que nuestro producto tiene problemas al conectarse con un determinado proveedor de internet. ¿Cuál es el cambio en la configuración ip que debemos hacer para evitar ese problema?
Podemos detectar que determinada tienda esta recibiendo devoluciones en forma incorrecta, por ejemplo, con roturas producidas fuera de la garantía. Ello puede subsanarse alertando correctamente a los responsables de ese punto.
En resumen, es necesario realizar este “Data mining” para mejorar los procesos de producción, venta y posventa del producto. Seguramente es posible pensar en la utilización de inteligencia artificial para hacer este análisis y correlacionar los datos, pero estoy seguro de que el uso de algunas tablas en una planilla Excel arrojaran resultados que sorprenderán a la organización. -