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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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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