Managing product returns in B2C ecommerce : a customer-driven perspective

This Thesis investigates B2C e-commerce reverse logistics, with a special focus on return reasons and return strategies. The increasing importance of returns is a direct consequence of the growth of e-commerce: indeed, due to the separation of purchase and experience, return rates are much higher in e-commerce than in traditional retail. Despite the increasing number of literature contributions on the topic, some unexplored issues can be identified: e.g., quantitative analyses identifying customers’ return reasons, and the customisation of strategies on such reasons. Following the literature review and some preliminary interviews, candidates decided to adopt two different approaches. Return reasons have been extracted from a database of customer reviews scraped from Amazon.com and analysed with a text mining algorithm. Then authors identified the main return strategies applied both in literature and current practice. Finally, candidates defined which return strategy should be applied depending on the return reason to maximise customers’ satisfaction, thus providing a best practice; according to the resulting general rules, candidates evaluated marketplaces’ current procedures. The text mining output confirms the main return reasons identified in literature. It also highlights that there are return reasons common across product categories, and some specific for some products only. Reasons emerging from reviews related to domestic transactions are also qualitatively extended to the international context, taking into account longer distances and delivery times. The analysis of the return strategies revealed that marketplaces should differentiate them according to the return reason, and best associations are suggested according to product categories as well. Candidates discovered that the current management of reverse logistic processes is still very simplistic. Improvements can start from the customisation of the return strategy on the return reason, which, as proposed in this Thesis, can provide a competitive advantage. This Thesis extends and updates extant literature about reverse logistics in B2C ecommerce since it investigates the causes for returns and the best return strategies. Furthermore, the analysis that associates return strategies to return reasons provides practitioners and scholars with a conceptual framework that is drawing from both extant literature and insights from industry experts.

Questa Tesi analizza la gestione dei resi nel contesto B2C e-commerce, focalizzandosi sulle motivazioni e sulle strategie di reso. Grazie alla crescita dell’e-commerce, questo tema sta assumendo sempre maggiore rilevanza: infatti, a causa della separazione della fase di acquisto e di prova del prodotto, i tassi di reso sono molto più elevati nell’e-commerce rispetto al commercio tradizionale. Nonostante la letteratura si sia concentrata sempre di più sull’argomento negli ultimi anni, alcuni temi rimangono ancora parzialmente inesplorati: per esempio, un’analisi quantitativa che identifichi le cause di reso, e la definizione di strategie di reso adattate alla motivazione del reso. Sulla base della revisione della letteratura e di alcune interviste, i candidati hanno definito due diversi approcci alle lacune sopra evidenziate. Le motivazioni di reso sono state ricavate da una raccolta di recensioni estratte da Amazon.com e analizzate grazie ad un algoritmo di text mining. Inoltre, gli autori hanno identificato le principali strategie di reso adottate sia in letteratura sia nella pratica; quindi hanno definito quali strategie di reso dovrebbero essere associate alle diverse motivazioni di reso per massimizzare la soddisfazione del cliente. In questo modo hanno delineato delle regole generali, sulla base delle quali è stato possibile valutare le procedure dei principali marketplace. I risultati del text mining confermano le motivazioni di reso identificate anche dalla letteratura. Inoltre sottolineano che ci sono alcune motivazioni comuni a diverse categorie merceologiche, mentre altre sono proprie di alcuni prodotti. Nonostante il database includesse solo recensioni relative ad acquisti nazionali, è stato possibile estendere le considerazioni anche al contesto internazionale, tenendo conto delle maggiori distanze e dei prolungati tempi di consegna. L’analisi delle strategie di reso ha mostrato che i marketplace dovrebbero differenziarle sulla base della motivazione di reso, e anche sulla base della categoria merceologica, se possibile. I candidati hanno scoperto che la gestione attuale dei processi di reso è piuttosto semplicistica. In questo senso, l’adattamento delle strategie di reso alla motivazione potrebbe essere un primo passo verso l’ottimizzazione dei processi, portando così notevoli vantaggi competitivi all’azienda. Questa Tesi amplia e aggiorna la letteratura riguardante la gestione dei resi nel contesto B2C e-commerce; infatti, indaga le motivazioni e le migliori strategie di reso. Inoltre, l’analisi che associa le strategie e motivazioni fornisce a professionisti e accademici un quadro concettuale basato sia sulla letteratura sia su approfondimenti forniti da esperti del settore.