消费者爱“手滑”又爱退货,靠 AI 来阻止!H&M 也在用,怎么帮品牌省成本?

电商发展至今的便利,容易让人一不小心就按下购买,然而商品到货后,一部分消费者很可能会反悔退货。为了降低退货成本,H&M 等零售商正借助AI的力量,透过 AI 协助商品叙述和推荐精准化,引导某些广告远离最有可能退货的消费者,并瞄准那些他们认为会坚持购买的消费者投放广告。

退货太容易,买得多也退得多

网路购物为消费者带来许多方便,但却很容易因为尺寸不合或是颜色与预期不符等原因退货,而退货对线上零售商来说是非常棘手的问题,因为他们必须让退货流程十分流畅,以鼓励消费者购买商品,同时也要防止退货所造成的成本过度影响公司的资产负债表。

根据全国零售联合会的资料,2022 年退货的处理成本约占总销售额的 16.5%,而随着通货膨胀的影响,这个问题可能变得更加紧迫。一间物流软体公司Narvar表示,于 6 至 7 月份接受调查的美国消费者中, 有17% 在过去半年内至少退回了 6 件商品 ,相较前一年的 7.1% 成长许多。专家表示,购买越多的消费者也倾向考虑退更多的货,因此这是令零售商困扰的难题。

部分公司也会提出解决方式,例如给同意不退货的消费者提供折扣,或者祭出更严格的退货机制。举例来说,根据退货管理服务软体 goTRG 于 9 月份对 500 名美国零售业高层进行的调查,过去一年有 35% 的零售商开始收取退货费用,29% 选择缩短退货期限,17% 则开始以商店购物金取代退费。

运用AI技术预测客户退货机率

另一方面,有些公司选择使用AI工具协助退货管理。快时尚品牌 H&M 的 AI 团队自 2018 年起就开始使用,更精准地匹配其供应和消费者需求,为消费者提供更精准的衣服尺寸或款式。

近来也有更多零售业开始使用这项技术,例如荷兰线上服装店 Omoda 跟 Google 与行销公司 DEPT 合作,开发一个机器学习系统,将某些产品的退货率和 Omoda 内部资料结合,预测客户退回已购买商品的机率,除了计算每个订单最终产生的总利润或损失,也能追踪哪些客户会选择退货。

接下来还会进一步结合 Google 广告的演算法,更准确地投放搜寻广告,不再只是锁定最有可能下单的消费者,由于现在该公司的目标是降低退货成本,因此会将眼光放远,更注重广告所带来的长期价值。该公司执行长 Jan Baan 表示,自 Omoda 自 5 月份起使用该模型以来,整体销售的退货率下降 5%,利润也成长了 16%,可见导入 AI 具有相当不错的效果。

使用 AI 精准化商品描述,降低买错尺寸的可能性

美国时装与化妆品公司 Perry Ellis 也和电子商务技术公司 Acorn-i 合作,透过 AI 让产品叙述更加精准,避免消费者在选择尺寸或材质时造成混淆。Acorn-i 的技术长表示,Perry Ellis 会将新的产品叙述和亚马逊资料库的资讯结合,以投放更准确的广告。

Perry Ellis 的发言人表示,实施一年左右,该专案产品的退回率降低 15%。假如在英国亚马逊的试验结果继续显示正向的话,该公司也计划将此做法扩展至其他欧洲市场。

顾问公司 AlixPartners 的合伙人 Brian Kalms 表示,对零售商来说,如果不吞下退货成本或向忠实客户收取更多费用,可能导致公司的业务流失,也没有其他办法可以解决退货率的问题,这也让他们只能透过 AI 技术,来充分地使用消费者的资料,协助公司做出更好的决策。

资料来源:The Wall Street Journal

本文获数位时代授权

转载作者:陈琬桦
责任编辑:钱玉纮

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