鞋服电商逆向订单履行的现状、挑战与策略

退货率一直压着业务的脖子：长年在两成到三成之间徘徊，遇到促销或者女装这种易退品类，比例还会更高，碰到特殊时期有时甚至接近八成。面对这种规模，退货履约就变成一件很难干净收场的事——要把时间压得短、把质量把得准，成本又不能翻车。

表面上看，退货就是包裹来来回回，但细节一层套一层，问题比想象的多得多。正常的退货流程包括快递交接、拆包、信息核验、初检、二次质检、换吊牌换袋子、重新包装，最后要么上架，要么越库直接再次发货。可是一箱箱包裹里，经常能碰到无名件、没有单号、快递单和货物根本不匹配的情况。再细一点，就是少件、错件、假货、以次充好这些事儿也不少。海量退货一来，账务和信息对账成另一座大山：既要和顾客核实，又得和平台盘账。一旦任何一个环节信息缺失，退款就会被拖成慢动作。

高峰期的压力更直观。大促刚结束，退货像潮水往回涌。拿双11举例，发货量能是平时好几倍，甚至十倍以上，随之而来的退货在随后的那几天里也会爆增，单日退几十万件这种事并不稀罕。以人工为主的作业体系在这种波动面前就显得捉襟见肘：需要大量有经验的人手，临时招来的往往不够熟练，培训一茬接一茬，排班也成问题，成本自然上去了。与此同时，平台希望商家快点把退款弄走，好维护用户体验；品牌则希望货尽快整理回仓再上架回笼资金，这两个目标叠加起来，仓库端的压力就更大。

退货里东西杂、款式混、尺码乱，导致自动化真不好直接替代人工。机器擅长重复、统一的动作，可退货里衣服、鞋、配件混在一起，有的包裹甚至连身份信息都没有，传统自动化设备很难做出判断。所以目前很多环节还是靠有经验的人来质检和整理。但并不是没有技术能帮忙，一些环节已经开始跑机器：机器视觉能识别污渍、破洞、脱线这类明显的可视缺陷，自动扫描能减少手工录入错漏，自动折叠和包装能把反复搬运的体力活给减掉不少时间。

退货问题并非单靠仓库就能根治。平台的规则、促销的玩法、商品上架时的信息写得清不清楚、直播带货的表达方式，这些都会直接影响退货率。平台搞的“仅退款”“运费险”这些机制，把顾客体验放在前面，这无可厚非，但也把品牌的压力往上顶。有些消费者习惯拍多件对比再退，直播里一时冲动买的也更容易退回。对策不是一边倒地推责任给消费者，还是需要平台和商家一起把规则和技术做好，识别恶意退货的同时，品牌也得自我检视，别夸得太过、生动描述要跟实际对得上号，尺码和商品说明要写清楚，别给用户和售后留下模糊地带。

在物流策略上，大家得在几件事之间做选择。先说外包还是自营：外包省心但成本不低，且外包方的二次整理标准如果没谈拢，最后质量容易掉链子；自营虽然前期投入大，但流程控制和质量把控更有底气。再说仓库布局：集中处理有规模效应，质检统一、合并发货方便，拆单率也低；就近多仓能缩短用户退货时效、实现快速二次发货，但会牺牲一点规模经济，拆分库存管理也更复杂。还有越库和返库这档事：越库省去了上架环节，效率高，但对拣货命中和配发策略要求高；返库上架流程清晰，库存能管得更稳，但需要更多的库位和人工。

把每一步做成可量化的标准很关键。退货商品的检验标准理应高于新品入库，外观、味道（如果是特殊品类）、吊牌、包装这些都要列出明确的判定项。流程要模块化，初检、复检、包装、上架每个节点都要能查，可追溯。复检合格率得高，员工作业标准、工具配置、工作台清洁度等都要写成SOP并严格执行。一个小失误，二次上架就可能引来消费者投诉，影响品牌声誉，所以这些地方不能马虎。

技术落地必须贴着业务来选设备。自动化揽收和一体化扫描能在快递交接环节把信息丢失降到最低，降低后续的对账难度。视觉+AI在残次判定方面已经有可用场景，特别是可视的污渍、断线、破洞识别，能替代部分熟练质检员。自动折叠机、自动包装机适合处理大批量且包装统一的服装、鞋盒，效率明显比人工高。自动分拣能在整理后把货物快速归位，提高上架准确率。AGV比较适合货到人和越库场景，能节省搬运时间。RFID在解决无单号或信息缺失的包裹溯源上效果也挺好，可以把货和单号做唯一匹配，帮助加速退款和对账。

不过别以为设备一上来就把问题全解决。退货是个非结构化、复杂的环节，自动设备需要和AI结合，还得有大量样本去训练才能稳住。投资回收期、设备和现有工艺的兼容、员工技能迁移，这些都是判断是否上自动化的关键。很多企业的做法是先在部分SKU或某个环节做试点，验证效果再逐步推广，这样风险更小。

组织协同也必不可少。销售、客服、质检、供应链、仓配等部门的信息要打通。客服记录退货原因要准，质检的判定要能对应到客服账务，仓配要能根据退货状态迅速决定是越库还是入库。对外，品牌要和平台沟通规则，争取更合理的退货政策；对内，要用数据去指导促销和尺码策略，尽可能在源头上减少退货发生。

讲点具体操作上的细节，能更好地看清问题。交接时要确认快递单和包裹外观，在海量情况下自动扫描能把接收时间大幅压缩。拆包要有初检台，把所有缺陷拍照存档，便于后面争议处理。分类后按品类、尺码、可售等级走不同流程，把可售、需修整、报废三条线清楚地分开。需要特殊处理的商品，比如除霉、杀菌，必须设立独立作业区，避免交叉污染。上架前的扫描和复检是最后一道关口，哪里出问题都会放大到消费者那边。

应对高峰时的人力和场地压力也要有预案。高峰期间常会临时启用附近空仓或会展中心作为退货接收点，或者把部分整理工作外包给可靠的第三方，但一定要保留严格的抽检和合同约束。账务上，最好和平台建立自动化对账机制，减少人工核对频次，提升结算速度和准确率。

我说这些，不是闲谈。森马从1996年起家，线上业务从2012年独立开展。目前线上牵涉到多个品牌和品类，年线上销售规模大概在一百五十亿元左右，年度订单和货品作业量已经突破一亿件，退货处理量在千万级别。这些数据说明问题的规模和复杂度，也说明没法靠一两招把事情全部解决。我这些观察，基于多年在服饰零售、物流与质检领域干活的经验，参与过仓网建设、自动化设备集成和物流系统实施，所以能把问题说得更具体一点。

在仓库里，夜班灯光并不刺眼，退货包裹一批批被拆开、验收、分类、处理，系统里每次扫描都在牵动退款和库存走向。事情就是靠这样一点点被消化掉，像在不停补漏的船上一样，谁也不能停下手。