Reverse logistics in B2C e-commerce : a model to assess return costs

Over the last years, e-commerce B2c has been expanding tremendously as a purchasing strategy: in this setting reverse logistics, namely the process of returning items from end-users, plays a pivotal role since it directly relates to customer experience and so e-merchants bottom line. Over time researchers have placed stronger focus on forward logistics, reverse logistics counterpart, whereas very little attention is paid to this latter being considered as an afterthought rather than the so-called “New normal”. This dissertation is willing to fill the gap by studying the process of reverse logistics from a cost assessment point of view considering two peculiar phases of the e-commerce process – collection and transportation of returns, two actors – logistics service providers and e-customers, and different return methodologies – traditional home pick-up and parcel lockers. Via a time-constrained clustering algorithm, this thesis has found that the variables whose influence is the greatest in driving down return unitary costs are the ones affecting drop density and the total number of packages to be handled, whereas mixed configurations, where more than one return methodologies are employed in the same mission, exhibit the highest levels of efficiency. The novelty of this work is twofold: from an academic perspective, the model can be considered as a first attempt to analytically study reverse logistics cost structure and its determinants, while from a managerial point of view, the algorithm developed could help practitioners, logistics service providers above all, in understanding weaknesses and set up actions for improvements accordingly.

Negli ultimi anni, l’e-commerce B2c si è sviluppato enormemente come strategia di acquisto: in questo ambito la reverse logistics, ossia il processo di reso dei prodotti da parte dei consumatori, gioca un ruolo centrale poiché strettamente legata all’esperienza di acquisto e quindi al profitto dei venditori. L’attenzione dei ricercatori è per lo più focalizzata sulla forward logistics, la controparte della logistica di ritorno, poiché quest’ultima è spesso considerata secondaria e non il cosiddetto “New normal”. La presente dissertazione vuole colmare questo vuoto studiando il processo di reso da un punto di vista del calcolo dei costi considerando due fasi del processo e-commerce – raccolta e trasporto, due attori – corrieri e consumatori, e differenti modalità di reso – reso tradizionale via corriere presso un indirizzo definito dal cliente e parcel locker. Attraverso un algoritmo di clustering vincolato al tempo, gli autori hanno scoperto che le variabili più impattanti nella riduzione del costo unitario del reso sono quelle che influenzano la densità di consegna e il numero totale di pacchi da gestire, e che le configurazioni miste, dove molteplici metodologie di reso sono utilizzate nello stesso tour, mostrano i più alti livelli di efficienza. L’originalità di questo lavoro è duplice: dal punto di vista accademico, il modello può essere ritenuto un primo tentativo di studiare analiticamente la struttura dei costi della reverse logistics e i suoi determinanti, mentre da un punto di vista manageriale, l’algoritmo potrebbe aiutare le aziende, fornitori di servizi di logistica in particolare, nell’individuare debolezze nei processi e predisporre azioni migliorative.