消費者「手滑」又愛退貨，靠 AI 來阻止！H&M 也在用，怎麼幫品牌省成本？
電商發展至今的便利，容易讓人一不小心就按下購買，然而商品到貨後，一部分消費者很可能會反悔退貨。為了降低退貨成本，H&M 等零售商正借助 AI 的力量，透過 AI 協助商品敘述和推薦精準化，引導某些廣告遠離最有可能退貨的消費者，並瞄準那些他們認為會堅持購買的消費者投放廣告。
退貨太容易，買得多也退得多
網路購物為消費者帶來許多方便，但卻很容易因為尺寸不合或是顏色與預期不符等原因退貨，而退貨對線上零售商來說是非常棘手的問題，因為他們必須讓退貨流程十分流暢，以鼓勵消費者購買商品，同時也要防止退貨所造成的成本過度影響公司的資產負債表。
根據全國零售聯合會的資料，2022 年退貨的處理成本約佔總銷售額的 16.5％，而隨著通貨膨脹的影響，這個問題可能變得更加緊迫。一間物流軟體公司 Narvar 表示，於 6 至 7 月份接受調查的美國消費者中， 有 17％ 在過去半年內至少退回了 6 件商品 ，相較前一年的 7.1％ 成長許多。專家表示，購買越多的消費者也傾向考慮退更多的貨，因此這是令零售商困擾的難題。
部分公司也會提出解決方式，例如給同意不退貨的消費者提供折扣，或者祭出更嚴格的退貨機制。舉例來說，根據退貨管理服務軟體 goTRG 於 9 月份對 500 名美國零售業高層進行的調查，過去一年有 35％ 的零售商開始收取退貨費用，29％ 選擇縮短退貨期限，17％ 則開始以商店購物金取代退費。
運用 AI 技術預測客戶退貨機率
另一方面，有些公司選擇使用 AI 工具協助退貨管理。快時尚品牌 H&M 的 AI 團隊自 2018 年起就開始使用，更精準地匹配其供應和消費者需求，為消費者提供更精準的衣服尺寸或款式。
近來也有更多零售業開始使用這項技術，例如荷蘭線上服裝店 Omoda 跟 Google 與行銷公司 DEPT 合作，開發一個機器學習系統，將某些產品的退貨率和 Omoda 內部資料結合，預測客戶退回已購買商品的機率，除了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。
接下來還會進一步結合 Google 廣告的演算法，更準確地投放搜尋廣告，不再只是鎖定最有可能下單的消費者，由於現在該公司的目標是降低退貨成本，因此會將眼光放遠，更注重廣告所帶來的長期價值。該公司執行長 Jan Baan 表示，自 Omoda 自 5 月份起使用該模型以來，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。
使用 AI 精準化商品描述，降低買錯尺寸的可能性
美國時裝與化妝品公司 Perry Ellis 也和電子商務技術公司 Acorn-i 合作，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。Acorn-i 的技術長表示，Perry Ellis 會將新的產品敘述和亞馬遜資料庫的資訊結合，以投放更準確的廣告。
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％。假如在英國亞馬遜的試驗結果繼續顯示正向的話，該公司也計畫將此做法擴展至其他歐洲市場。
顧問公司 AlixPartners 的合夥人 Brian Kalms 表示，對零售商來說，如果不吞下退貨成本或向忠實客戶收取更多費用，可能導致公司的業務流失，也沒有其他辦法可以解決退貨率的問題，這也讓他們只能透過 AI 技術，來充分地使用消費者的資料，協助公司做出更好的決策。
（本文轉載自《數位時代》）
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