Black Friday napędza sprzedaż, ale prawdziwy koszt ponosi środowisko. W Polsce to właśnie masowe zwroty – rosnące po wyprzedażowym weekendzie nawet o 143% (według badania Finder) – odpowiadają za największą część emisji i przeciążenia łańcuchów dostaw. Dlatego firmy coraz częściej sięgają po automatyzację i AI, aby ograniczyć ich wpływ ekologiczny.
Black Friday, Cyber Monday i cały Black Week co roku wywołują rekordowe wzrosty sprzedaży. Jak podaje serwis Trusted Shops, w 2024 roku obroty polskiego e-commerce wzrosły w tym czasie o 136%, a w branży elektroniki aż o 230%. W samym Black Weekend Polacy wykonali ponad 26 mln transakcji BLIKIEM o wartości 4,1 mld zł. Jednak wraz z liczbą zamówień rośnie też skala zwrotów, szczególnie widoczna w modzie i elektronice, gdzie nawet 30-40% produktów trafia z powrotem do nadawcy. Obsługa zwrotu – transport do magazynu, kontrola, przepakowanie lub utylizacja – zwiększa ślad węglowy nawet o 30%, a wiele towarów nie wraca do sprzedaży. Szacuje się, że nawet 80% zakupów promocyjnych kończy jako odpad.
Impulsywne decyzje zakupowe dodatkowo napędzają ten trend. Według badania Stratego & PwC, nawet 52% konsumentów przyznaje, że żałuje decyzji podjętych podczas Black Friday, a ponad 70% regularnie zwraca produkty zamawiane online. Ekologia pozostaje na drugim planie – tylko 42% kupujących deklaruje, że bierze pod uwagę wpływ formy dostawy i zwrotów na środowisko, wskazuje badanie Gemius Polska.
Masowe zwroty są też poważnym testem wydolności logistycznej. Firmy rekrutują o 30-40% więcej pracowników tymczasowych, by nadążyć za rosnącym wolumenem, jednak szybkie skalowanie zasobów prowadzi do większej rotacji i spadku efektywności. Problemy potęguje brak zautomatyzowanych systemów i praca w trybie reaktywnym, co zwiększa zużycie zasobów i emisję.
Odpowiedzią technologie predykcyjne i automatyzacja
Technologie oparte na sztucznej inteligencji i automatyzacji stanowią dziś jedno z najskuteczniejszych narzędzi ograniczania śladu węglowego e-commerce. AI umożliwia analizę danych zakupowych i zachowań konsumentów, co pozwala przewidzieć, które produkty są szczególnie narażone na zwrot. Dzięki temu możliwe jest lepsze zarządzanie zatowarowaniem, dokładniejsze planowanie logistyki oraz redukcja niepotrzebnych transportów.
Automatyzacja procesów – takich jak sortowanie paczek, kontrola jakości, czy obsługa zwrotów – zwiększa wydajność operacyjną i jednocześnie ogranicza emisję CO₂. Systemy predykcyjne pomagają firmom wdrażać bardziej elastyczne i zrównoważone modele działania, skracając czas reakcji oraz redukując wykorzystanie zasobów.
„Inteligentne systemy mogą przewidzieć, które produkty zostaną zwrócone i w jakim czasie. To pozwala na lepsze planowanie transportu, zmniejszenie liczby pustych przebiegów i efektywniejsze zarządzanie zasobami magazynowymi. Automatyzacja procesów nie tylko zwiększa efektywność, ale także staje się kluczowym elementem strategii zrównoważonego rozwoju firm” – podsumowuje Grzegorz Gojny, Dyrektor Regionalny Gi Group.
