1、時(shí)尚商品退貨率奇高

說到服裝這一類目，不少人最先想到的便是那驚人的退貨率，電商巨頭和一些賣家甚至快要被逼瘋。

根據(jù)麥肯錫和時(shí)尚商業(yè)網(wǎng)站2024年底的一項(xiàng)研究，在網(wǎng)上購買的時(shí)尚商品中，高達(dá)30%會(huì)被退回，因?yàn)楹芏囝櫩蜁?huì)同時(shí)購買多種尺寸或款式，并退回其中大部分產(chǎn)品。

在TikTok上，這種現(xiàn)象尤為明顯，標(biāo)簽#KeepOrReturn下有超過1100萬個(gè)視頻，不少用戶展示自己試穿產(chǎn)品的視頻，并詢問觀看者哪些產(chǎn)品應(yīng)該保留或退回，這一定程度上助長了更高的退貨率。

用戶詢問退回還是保留 圖源：TikTok

除了因尺碼問題退貨外，擺拍也成為拉高服裝退貨率的“兇手”。Zig Zag和Retail Economics的研究指出，服裝鞋類是退貨率最高的類別，有16%的受訪者承認(rèn)他們購買服裝或鞋類只是為了在社交活動(dòng)中短暫使用，還有15%的人是為了擺拍。

然而這樣的做法進(jìn)一步拉低了零售商和賣家的利潤率。麥肯錫的另一項(xiàng)研究顯示，考慮到運(yùn)輸、處理和修復(fù)成本，每個(gè)退回包裹的平均成本在21美元至46美元之間。有些商品一旦被退回，還可能無法進(jìn)行二次銷售，這給零售庫存管理和可持續(xù)發(fā)展帶來巨大挑戰(zhàn)。

對于服裝類目的居高不下的退貨率，收取退貨費(fèi)、拒絕高退貨率客戶的退貨申請、推出僅退款政策等，許多零售商選擇從退貨端入手，希望借此減少退貨帶來的成本損失。

REI禁止部分會(huì)員退換貨 圖源：9news

2、押注人工智能

不過這樣的方法終歸是治標(biāo)不治本，消費(fèi)者因尺碼問題同時(shí)購買多件服裝再退貨的情況依舊頻繁。好在伴隨著近幾年人工智能的快速發(fā)展，越來越多的電商巨頭轉(zhuǎn)向AI，以此從源頭上解決服裝退貨難題。

例如法國初創(chuàng)公司Fringuant推出了一種AI驅(qū)動(dòng)的算法，通過獲取顧客的身高、體重以及自拍照片，人工智能模型能在幾秒鐘內(nèi)告訴購物者一件套頭衫“是否完美落在肩膀上”或一條褲子的臀部高度是否合適，這能讓購物者更好地了解最適合自己的尺寸。

AI尺碼建議工具 圖源：Fringuant

該公司負(fù)責(zé)人表示，在使用AI工具后，其女裝品牌Maje的退貨量急劇下降。

同樣受到人工智能前景吸引的還有歐洲時(shí)尚電商巨頭Zalando，近兩年來，其通過AI等技術(shù)推出了一系列優(yōu)化購物體驗(yàn)的方案，用戶能根據(jù)精確的身體尺寸獲得個(gè)性化尺碼推薦。根據(jù)Zalando的數(shù)據(jù)，與不提供尺碼建議的商品相比，個(gè)性化推薦功能減少了高達(dá)10%的退貨率。

Zalando測試新AI技術(shù) 圖源：modaes

除了解決尺寸難題之外，還有電商平臺(tái)借助AI來幫助避免因運(yùn)輸錯(cuò)誤造成的退貨，并實(shí)現(xiàn)庫存盤點(diǎn)的自動(dòng)化。

比如ID Logistics公司為訂單揀選員的推車配備了智能攝像頭，用于檢查從貨架上取回的產(chǎn)品的顏色或尺寸是否與訂單相符。如果員工拿錯(cuò)了商品，設(shè)備會(huì)發(fā)出提醒。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在不到兩年時(shí)間里，AI智能攝像頭減少了90%的錯(cuò)誤包裹數(shù)量。

隨著人工智能技術(shù)發(fā)展愈發(fā)成熟，這對電商業(yè)務(wù)的發(fā)展也相當(dāng)有利。未來“AI+電商”會(huì)成為大趨勢，相關(guān)賣家也可以緊跟這波潮流，用AI來拓展生意，提升利潤率。