[周品均] 關於電子商務的退貨率,我想說的是....
[周品均] 關於電子商務的退貨率,我想說的是....

如果有人問我,退貨率多少才是正常的?我一定會立刻反問,賣什麼品項?什麼價位?在什麼平台賣?主要客群是?因為這些全是影響退貨率的原因,如果我都不知道,我要怎麼告訴你退貨率應該多少才合理?

如果你做的不是我熟悉的市場與品項,我也只能說我不知道,你得比較同業的數字才知道,而不會告訴你一連串看似是個黃金公式其實根本沒意義的標準。

很多人會死背一些數字,例如轉化率應該多少才厲害,退貨率應該多少才正常...一堆有的沒的,我只知道,當賣的品項跟價位根本不同,賣的通路也不一樣的時候,怎麼可能會有一樣的標準?

就我過去的經驗,同樣的產品與價格,只因為放在不同通路,退貨率就有3%以及20%這麼大的差異,更何況如果品牌/產品/價格/客群也完全不一樣的情況?

影響退貨率的主要原因

1. 平台屬性

有些平台非常主打七天鑑賞期,而且退貨過程不用任何原因,流程設計也讓買家十分方便,只需一秒鐘按下退貨鍵就行,自然退貨率就高,曾經聽過某平台退貨率平均高達50%,賣家都叫苦連天。有些平台要退貨需要先跟客服聯絡並說明原因,自然退貨率會低一些。現在更有些業者,只要消費者不退貨,就送購物金,以降低退貨率。

總之,在同一個通路的同質性賣家之間做比較,才有意義。在那個平均退貨率50%的平台,當時我的退貨率是15%-20%之間,相對來說是很低的,可見不是我們的問題,就無須太過緊張,要考慮的只有還要不要繼續在這個平台。

2. 產品品質(包含cp值、適穿性)

品質不如預期,消費者自然容易退貨,又或者照片太漂亮,實品卻非常普通也很容易造成退貨。以及挑人穿的款式,麻豆兒穿起來當然好看,但是一般人可能無法駕馭,一經試穿覺得落差太大,立即就想要退貨了。這個部分只能從採購方向以及產品品質做調整。

3. 網頁資訊(包含尺寸建議/色差)

很多時候,其實是網頁上的尺寸建議根本不準確,或者讓消費者有看沒有懂,容易選錯尺寸,不能穿的情況當然必須退貨了,這個部分經常是賣家較容易忽略的,買家也通常只會說尺寸不合,而不會告訴你"因為你們網頁的尺寸建議真的很不準,或者我根本看不懂"。

建議賣家一定要經常檢視網頁資訊的實用性。至於色差也經常是退貨原因,攝影/後製時千萬要留意,賣得很好但退貨很多,絕不是好事。想想這些退貨的後面全都代表了一個失望的消費者啊。對我來說,賣出去又被退回來,絕對比賣不出去還要更讓我感到失落。

4. 價格

價格低的產品,退貨率通常會較低,因為消費者大部份會覺得算了,反正又不貴,加減穿。以及,通常因為價格低,對產品本身的期待就不是太高,只要還ok,通常都會接受。但我並不是建議把價格壓低就對了,長期讓買家感到失望但只好收下,這對品牌發展並不是好的。價格實惠但又感覺良好才是我們該努力的方向(高CP值)。

5. 折扣活動

很多平台或賣家做折扣活動時,使得某些產品今天這個價錢,明天卻變成七折、五折,這種情況下很容易引來近一週內剛購買的訂單大量退貨。而且太過頻繁的折扣活動,更容易使得買家在你原價時都不想下手,所以我個人並不是很支持太過頻繁的做折扣活動。

雖然折扣是對銷售立即的刺激,但那就跟吸毒一樣,是條不歸路啊。業績不如預期,可以從很多方面做檢討,打折真的不是唯一的辦法,反而那更容易讓你忽略你真正的問題在哪裡。反正打折就會賣,誰還要辛苦解決其他問題?相信我,若不改善真正的問題,只用打折做行銷,很快你會面臨更多的問題。

結論

退貨率高,絕對是個警訊,讓我們反省檢討做錯了什麼。清楚知道影響退貨率的原因,客觀的做分析瞭解,找出確切的問題後再來對症下藥做調整,才是理性正確且有效的改善方式。

關鍵字: #電子商務
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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