電商的大魔王!「退貨率」居高不下怎麼辦?
電商的大魔王!「退貨率」居高不下怎麼辦?

對許多電商經營者來說,電商的退貨率一直是一個影響電商營運及發展的因素之一。雖說因為疫情,許多消費者轉往線上購物,讓電商市場獲得蓬勃的發展,然而隨著網購的興盛,退貨率也來到了新高峰。

Inmar Intelligence是美國的顧問公司,善於研發新技術和數據研究,並以此為品牌建立更聰明更優良的商業模式。根據Inmar Intelligence的研究,他們每年要處理的零售和電商退貨,高達六億件。而其中佔最高退貨率的產業,是服飾業。

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網購服飾無法看到實體及試穿,故此產業的電商最容易遇到退貨問題。

服飾業的實體通路退貨率約莫在5%至8%,然以電商而言,服飾的退貨率高達30%。對電商品牌而言,退貨率高意味著,品牌要花更多的運輸成本,並且也需要付相對應的人力和時間處理來往的訂單業務。無論從何種層面看,退貨率高對電商品牌而言是種硬傷,然在此情況下,品牌應該如何因應才能降低商品的退貨率呢?

以下內容,我們將先針對「為什麼消費者會想退貨」的兩大層面探討,並藉此原因梳理出可以優化的方式。

一、實體與想像不符

網購畢竟不是實體店鋪,消費者在購買之前,無法親眼看到商品的樣貌,甚至試用或試穿以評估產品是不是真的符合自身需求。因此常常會有的狀況是,當收到網購的產品時,才發現這不是原先想像中的樣子。有可能是尺寸不合、質料不符合需求等等。

還有一部分的網購使用者,因為已經有很多網購經驗,因此知道錯估自身需求的頻繁性,因此習慣一次會買上不只一個的同類產品,例如一件同樣的衣服會買兩種尺寸,收到貨兩件都試穿後再把比較不適合的尺寸退回。又或者是同個產品有很多顏色在網路上看都很喜歡,因此都先買回來後評估哪個顏色的實體更好看,再將其餘的退回等等。

雖說當有越來越多消費者有這樣的習慣後,對電商而言是沈重的負擔,然這是法律保障給網購消費者的權利,因此作為電商品牌無法禁止消費者有這樣的行為。唯一的方式,是從自己下手。

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許多消費者為了避免尺寸不合需要更換,習慣一次買2種尺寸回來試穿,確定適合之後再退貨。

解決方案:

我們要釐清的是,為什麼消費者會想要藉由先買多個尺寸再退回的方式來消費呢?要知道,一次買多件再退貨,比起一次就買到合適的尺寸,其實還是多了一道程序,並沒有人會想要多此一舉的。唯一的理由就是,消費者們有過幾次買回來卻發現尺寸不合的經驗,因此考量過後覺得一次買多件再退回不適合的商品,這個方式更符合時間成本。

於是,電商的任務很明顯了,就是讓消費者可以一次就買到適合自己的產品。而這個關鍵就是,提供足夠的資訊,讓消費者做出更準確的判斷。以衣服為例,能不能在商品頁上就提供足夠的尺碼資料讓消費者能夠更精準地找到適合自己的尺寸就很重要。除了提供一般的尺碼和肩寬、袖長等資訊,也可以提供多種身型的真人試穿報告讓消費者參考。

如英國的試穿技術商「Fits.Me」就提供了試穿系統給電商,消費者只要輸入自己的身型資料,就可以看到模擬真人的試穿樣子。有了這樣的資訊,消費者更可以不用透過實體試穿,就買到釋懷自己尺寸的衣服,也因此能減少他們一次買多件再退貨的狀況。

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在英國的試穿技術商「Fits.Me」網站上,只要輸入自己的身型資料,就可以看到模擬真人的試穿樣子。
圖/ 截自fits.me官網

二、退貨沒有損失

現在有許多大型電商,都提供無條件退貨,並且退貨的貨運成本也是由電商品牌負擔,所以對消費者來說,退貨是完全沒有損失的事情,也因此他們的退貨率會高。

然而,這並不代表所以我們要取消幫消費者負擔退貨運送成本,因為如此一來,打消的不僅是他們退貨的意願,更是他們下單的意願。對電商而言,下單量是最重要的。那麼我們應該怎麼做減少消費者因為覺得退貨沒有損失而退貨的狀況呢?

解決方法:

如果消費者沒有損失,那就去製造一個消費者的損失。但這並不是指讓他們承擔額外的成本,而是透過先給予誘因再回收的方式,讓消費者意識到如果退貨了會失去原先可以獲得的福利。 只要有這樣的一點小阻力,就可以讓消費者重新審視退貨的必要性。

具體而言要怎麼做呢?例如現金折價券就是一個方式。本來消費者買了這個產品,可以獲得額外的獎勵金,但如果退貨了,這個優惠也會因而不見,對消費者來說,這就是一種「損失」,或許他們衡量過後,就會打消退貨的念頭,又或者是在下訂單的時候,就更謹慎的選擇,以避免後續需要退貨的狀況發生。

以上和大家分享兩位最常見的消費者退貨原因,和可以改善的方式,希望有幫助的大家。

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若消費當下即享有折扣券優惠,消費者就會更審慎思考退貨帶來的「損失」,進而降低退貨率。
圖/ oatawa via shutterstock

退貨,其實是再行銷的機會

然而,作為電商品牌的經營者,解決退貨率高的現象固然重要,但當退貨率一直超過同類電商的平均時,品牌該回頭審視的是,是不是哪個環節出了問題。 例如,產品的品質真的有待加強、行銷文案的說明和實體有明顯的落差等等,根本才是最終要被解決的。

並且,消費者退貨不代表之後就不再和品牌有關聯,相反地這些退貨的消費者,是影響品牌口碑的關鍵。因此即便是退貨,依然要將服務做到好,讓消費者覺得即便這次收到的商品不如預期,但仍然獲得好的消費體驗,下次有需求時還會再給品牌機會,也就是說每一次消費者退貨,對品牌都是一個再行銷的機會。

因此也鼓勵電商經營者,雖說退貨率居高不下,是一個極大的隱憂,但其實也是一個改進優化品牌的契機,好好把握每一次品牌營運危機發生的機會,將其轉變為品牌進步的動力,這樣的心態才是讓品牌長久發展的關鍵!

責任編輯:吳佩臻、陳建鈞

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關鍵字: #電商
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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