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用 AI 趕走愛亂退貨的人!3 招讓退貨率大降,簡直電商福音

網路購物的普及,加上免費退貨的機制,讓許多消費者在網購時,很常「手滑」購入,但實際送到家之後,又覺得不需要或不喜歡,直接無痛退貨。《華爾街日報》報導,物流軟體公司 Narvar 的數據顯示,去年 6 月和 7 月接受調查的美國消費者中有 17% 表示,他們在過去 6 個月內至少退回了 6 件商品,這一比例與去年相比提高了 7.1%。

這樣退貨的「逆向物流」實際上造成零售商不小的成本負擔,根據退貨管理解決方案公司 Optoro 2023 年的報告,處理一筆退貨,會讓成本上升 39%;另一個退貨管理解決方案公司 goTRG 在 2023 年 3 月的調查也指出,有 49% 的零售商認為退貨處理已成品牌經營的嚴重問題之一

近期,一些零售商開始採用 AI 技術,對抗逆物流,企圖透過優化商品推薦系統、產品描述等細節,讓消費者避免買錯退貨。

方法 1:用 AI 分析,不打廣告給太常退貨的人

其中,荷蘭線上服裝店 Omoda 跟 Google 與行銷公司 DEPT 合作,開發一個 AI 機器學習系統,將產品的退貨率和 Omoda 內部資料結合,計算每個訂單最終產生的總利潤或損失,也能追蹤哪些客戶會選擇退貨

之後,Omoda 和 DEPT 將這些數據輸入 Google 的廣告投放的演算法中,更準確地投放廣告。「通常,搜尋廣告的重點是在將行銷資訊廣撒給所有可能購買商品的消費者,」Omoda 執行長班恩(Jan Baan)表示,「但我們希望專注在長期價值,減少退貨成本。」,因此透過這樣的方法,避免向有可能購買之後退貨的消費者打廣告,免得他們買了又退回。

自 Omoda 自去年 5 月份使用該模型以來,整體銷售的退貨率下降 5%,利潤也成長了 16%,可見導入 AI 具有相當不錯的效果。

方法 2:AI 幫你寫產品文案,避免讓消費者混淆

在眾多退貨原因中,最常見的莫過於尺寸不合,或者是圖文不符。面對這個痛點,幾個零售商紛紛導入 AI 技術,透過 AI 讓產品敘述更加精準,避免消費者在選擇尺寸或材質時造成混淆

像是美國時裝品牌 Perry Ellis 就與電商技術公司 Acorn-i 合作,降低其在英國亞馬遜上的退貨成本。他們的做法是當識別出退貨率高的商品後,運用 AI 情感分析工具找到其商品描述中的哪些部分,讓消費者想要退貨,「我們找到了消費者常遇到的問題和擔憂,藉由優化描述來減少退貨。」 Acorn-i 共同創辦人黎恩(Claire Leon)說。

例如,一件 Perry Ellis 襯衫的描述從「可機洗」和「棉質材料」改為「由 100% 認證的機棉製成」,購物者可以「根據標籤上的說明機洗」,如此一來就更清晰也解決了很多消費者的疑慮 。Perry Ellis 的發言人表示,實施一年左右,該專案產品的退回率降低 15%

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方法 3:用 AI 幫消費者整理正負評、客製尺寸表,減少不符預期

零售電商巨頭亞馬遜,也針對退貨率高的問題,提出各種解決方案,例如最近開始在其網站上標記出「經常退貨」等退貨率顯著較高的商品;它也用生成式 AI,自動分析商品好評和負評,然後產生摘要,讓其他用戶更快、更全面了解產品;此外,該品牌也提供帶有 AI 功能的「個性化尺寸推薦」,根據評論的回應,客製化每個產品的尺寸表,減少因尺寸不合適而造成的退貨

網購衝動消費下衍生的退貨潮,造成零售商成本增加,透過 AI 的賦能,不僅讓購物體驗更絲滑,也能減少過多浪費。

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*本文開放夥伴轉載,參考資料:《CNBC》《華爾街日報》《USA Today》,首圖來源:Unsplash

(責任編輯:廖紹伶)