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。

參考資料：The Wall Street Journal

責任編輯：錢玉紘