「面對17%年度銷售額面臨退貨風險，零售商可以採取哪些策略應對挑戰？」
隨著節日季節的來臨，零售商可能有充分的理由感到高興，根據埃森哲的年度假期購物調查，平均家庭支出達到613美元，比2023年增加了4%。然而，隨著人們在派對服裝和禮物上的購買增加，隨之而來的就是每年一月的退貨潮，這對零售商來說是一個不幸的副作用。
在美國，商品退貨每年給零售商造成數十億美元的損失，這個問題日益嚴峻。根據全國零售聯盟和UPS旗下的Happy Returns發佈的新報告，預計到2024年，退貨成本將達到8900億美元，零售商預計在2024年約16.9%的年度銷售額將會被退回。
一個複雜的挑戰，沒有快速解決方案
退貨問題複雜多面。首先，網上購物讓消費者能輕鬆購買多件商品，並打算退回部分商品。此外，經濟不確定性使消費者更加謹慎，尋求最佳交易，從而導致退貨率上升。
這對零售商的物流和倉庫運營帶來了巨大壓力。無法轉售的商品往往最終進入垃圾填埋場，這對環境造成了影響。此外，零售商還需在維持緊湊的利潤率與保持顧客忠誠度和品牌聲譽之間找到微妙的平衡。
為了應對不斷增加的退貨量及其相關開支，零售商正在重新思考退貨管理策略。我們看到一些零售商開始收取退貨費用以抑制網上退貨，而其他零售商則告訴顧客可以保留不想要的商品，因為處理、重新包裝和轉售的成本過高，他們會在不需要回收商品的情況下給予退款。還有一些零售商提供交換而非退貨的獎勵，以改善倉庫的補貨流程，並為經常全價購物的顧客提供獨特的優惠。
通過改善信息進行預防
零售商還可以通過改善產品描述和顧客在購買決策中使用的信息的整體質量來減少退貨。埃森哲的年度假期購物調查發現，超過三分之二的消費者可能會面臨「購物障礙」——即因選擇過多而感到不知所措。結果是，大多數（82%）消費者表示會因為沮喪或猶豫而放棄購物車，近33%的人會選擇其他地方購物。
這時，利用消費者數據就顯得尤為重要。例如，Pistola品牌正在分析退貨數據，以識別常見問題，如尺碼和合身度。這家位於洛杉磯的女裝品牌因此更新產品描述，提供更詳細的信息，幫助顧客做出購買決策。例如，建議顧客在某款牛仔褲上選擇小一號，這可以顯著降低該產品的退貨率。
此外，確保倉庫運營高效運行也至關重要。英國女裝品牌Boden在高需求期間實施了一項策略，將員工從包裝新訂單轉移到處理退貨，這樣可以加快補貨過程，確保退回的商品能儘快上架。
通過先進技術進行預防
技術在預防退貨方面也扮演著重要角色。例如，零售商可以通過整合人工智能（AI）、移動應用、高級追蹤系統、機器人和數據分析來重新設計其退貨操作。
虛擬試穿和尺碼工具，利用生成式人工智能（gen AI）和擴增實境（AR）技術，對於服裝和化妝品等類別尤為重要，因為合身和顏色是關鍵因素。這項技術讓顧客在購買前能看到產品的外觀和合身度，從而顯著減少因不合身或顏色不匹配導致的退貨。
生成式人工智能（gen AI）還可以通過提供個性化建議來幫助減少產品退貨。埃森哲的調查發現，大多數（81%）消費者希望能更快速、輕鬆和自信地做出購買決策，73%的人表示希望能獲得靈感。零售商可以在消費者的每個購物階段通過啟發和指導來區分自己並推動收入增長。
這就是生成式人工智能的真正幫助所在，它可以推薦更符合顧客需求和偏好的產品，從而減少不滿和退貨。一種方法是通過增強網站描述來提高產品質量，並即時提供個性化的優惠和交易。
另一種方法是通過AI驅動的客戶服務系統，如智能聊天機器人和虛擬助手，指導顧客做出最佳購買決策，提供即時回應，例如「適合寒冷天氣的最佳外套」或「價格低於100美元的派對紅裙」。這種能力有助於提高最初購買的準確性，減少退貨的需要。
重新發明退貨手冊
在這個假日季節，管理退貨的挑戰對零售商來說是相當重大。然而，通過採用創新策略和利用技術，零售商可以降低退貨率，提高顧客滿意度，並減少退貨對環境的影響。無論是通過改善產品描述、簡化倉庫運營、優先考慮顧客忠誠度，還是利用生成式人工智能增強個性化，零售商都有一系列工具可供有效應對退貨挑戰。
這篇文章讓我們看到，隨著消費者購物行為的變化，零售商必須不斷調整和創新他們的策略。未來的競爭不僅僅是價格和產品質量的較量，更是如何在消費者的購物體驗中提供更多價值和便利，這將成為零售商成敗的關鍵。
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