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％。
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）
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