在MMLF 2026论坛上，Lamoda首席运营官安德烈·帕夫洛维奇表示，企业正在将物流管理的重心从传统的关键绩效指标转向深度的客户体验分析。他认为，虽然准时交付和低缺陷率是行业基础，但已不足以成为留住客户的充分条件。为了进一步提升服务质量，Lamoda引入了数字孪生工具，通过对提货点员工的步行轨迹和操作流程进行建模，寻求解决高峰时段排队问题的最优方案。

针对时尚电商高退货率的行业特点，安德烈·帕夫洛维奇指出，减少购买障碍、简化退货流程是提升客户忠诚度的核心。公司目前不仅关注交付成功率，还详细衡量了交付失败通知不及时、反复延误等负面因素。通过数字孪生技术，管理团队能够模拟大量客户在短时间内涌入并进行试穿的复杂场景。安德烈·帕夫洛维奇解释道：“当大量客户在两小时内到来，他们订购了许多商品并想试穿，我们完全理解并支持这一点。”这种模拟帮助公司精准重构了提货点的服务逻辑。

在谈及效率提升的策略时，专家强调企业已进入全面重建基础设施的复杂阶段。单纯依靠个别部门的技术改进已难以压榨出更多潜力，因此需要从全局视角出发，利用数字孪生模型寻找处理退货和商品分类的新方法。目前，Lamoda已建立起一套复杂的监控体系，通过数十个被称为“温度计”的指标实时监测商品处理和损坏检测的状态。

这种从局部优化向系统性重构的转变，反映了时尚零售领域对精细化运营的追求。通过数字孪生技术的持续反馈，Lamoda试图在基础设施和物流流程中建立更高效的闭环，以确保在业务成熟期依然能够通过提升效率来增强市场竞争力。