Bracketing em Compras Online - Lição 2 de 1M Devoluções
O que acontece quando os clientes não confiam nas tabelas de tamanhos? Eles optam pela margem de segurança, ao invés disso.
Após analisar 1 milhão de devoluções online, identificamos uma tendência clara: quando os compradores não têm confiança nas tabelas de tamanhos, eles recorrem a "colocação em parênteses" no comércio online. Esta prática, onde os clientes encomendam vários tamanhos do mesmo item e devolvem aqueles que não servem, impacta significativamente os varejistas. Isso leva a taxas de retorno aumentadas, desafios logísticos e custos adicionais. Nossos dados revelam que as taxas de suporte variam dependendo do tipo de varejista e categoria de produto, mas uma coisa é certa: orientações de melhor ajuste levam a menos devoluções.
A Prevalência e os Impulsionadores do Bracketing no Comércio Eletrônico
Bracketing vs Cultura de Carga: Entendendo as Principais Diferenças
O uso de suportes e a cultura de arrasto estão ambos impulsionando altas taxas de retorno, mas eles se originam de diferentes comportamentos do consumidor. Colchetes trata-se principalmente de incerteza - os compradores encomendam vários tamanhos do mesmo item para garantir que obtenham o melhor ajuste. Cultura de haul, por outro lado, é impulsionado pelas tendências das redes sociais, onde a compra em massa é mais sobre estética e criação de conteúdo do que necessidade.
O Surgimento do Bracketing no E-Commerce
O "bracketing" é o maior problema enfrentado pelos varejistas, pois está enraizado em uma falta fundamental de confiança no dimensionamento online. Ao contrário da cultura de compras em grande quantidade, que é mais prevalente entre influenciadores e compradores orientados por conteúdo, o "bracketing" afeta um público muito mais amplo e abrange todas as demografias. Estudos mostram que:
- 40% dos compradores envolver-se em parênteses devido ao dimensionamento inconsistente (Statista).
- 69% dos consumidores da Geração Z admitir que pede demais em comparação com 16% dos Baby Boomers (Ondas Conscientes)..
- As taxas de retorno para itens de moda variam entre 30-40%, comparado com as taxas de devolução em loja de apenas 8-10%. A taxa média de retorno para pedidos de vestuário online no geral é 24.4%, ilustrando ainda mais os desafios de retorno enfrentados pelos varejistas online (Coresight Research, Soocial).
O Prime AI vê taxas de agrupamento em varejistas de várias marcas variando de 15-40%, enquanto para varejistas de marca única, a taxa é menor em 3-10%, dependendo da mistura de produtos. Algumas categorias, como vestidos e partes inferiores, são particularmente propensas ao suporte. Além disso, os compradores mais jovens tendem a usar suportes com mais frequência do que os demográficos mais velhos.
No entanto, a introdução de Recomendações de tamanho orientadas por IA faz uma diferença significativa. Clientes que usam um localizador de tamanho antes da compra suporte 80% menos do que aqueles que não o fazem. Isso destaca o poder de uma orientação precisa de ajuste na redução de devoluções desnecessárias.
O Papel da Cultura de Haul nas Taxas de Retorno
A cultura de compras em grande quantidade, embora não seja a causa primária do excesso de compras, contribui para a superaquisição e altas taxas de retorno. Hábitos de compras influenciados por personalidades da internet incentivam a compra em massa, muitas vezes com a intenção de devolver uma parte significativa do pedido. As tendências das redes sociais exacerbam esse comportamento ao glamorizar o consumo excessivo.
Uma distinção chave é que compradores de grande volume podem comprar por conteúdo, mas retornam pela conveniência, enquanto os apoiadores retornam devido à falta de confiança no ajusteAmbos impactam os varejistas, mas o bracketing permanece como o maior fardo financeiro devido à sua escala imensa.
(Ondas Conscientesdestaca como os hábitos de compras sociais da Geração Z estão mudando, influenciando os varejistas a repensar as políticas de devolução e soluções de ajuste.
Identificando e Lidando com Retornos Seriados
Muitos compradores envolvidos na cultura de compra em massa também poderiam ser classificados como retornadores em série - clientes que habitualmente fazem pedidos exagerados e devolvem a maior parte de suas compras. Esse comportamento corrói significativamente as margens de lucro dos varejistas, pois as devoluções gratuitas permitem que esses compradores participem repetidamente de ciclos de retorno custosos sem contribuir significativamente para as vendas.
Prime AI ajuda varejistas online identificar, rastrear e gerenciar retornadores seriais, permitindo que as empresas tomem medidas e recuperem o controle sobre sua lucratividade. Por exemplo, em um varejista de várias marcas, a análise da Prime AI sobre um período de 24 meses descoberto que apenas 95 compradores foram responsáveis por 5,1% do total de reembolsos, enquanto contribui apenas 0,8% das vendas totaisEm outras palavras, esses compradores estavam fazendo grandes pedidos, frequentemente devolvendo itens e raramente mantendo algo.
Isso significa que os varejistas online estão perdendo dinheiro devido ao custos logísticos e operacionais associado ao processamento de seus pedidos e devoluções. Para contrariar isso, o varejista implementou taxas de retorno direcionadas para esses clientes específicos de alto retorno, reduzindo efetivamente devoluções desnecessárias enquanto mantém a justiça para os compradores leais.
Você gostaria Prepare a IA para monitorar seus reembolsos e sinalizar retornos seriados para gerenciamento proativo? Nós fornecemos monitoramento dinâmico e tomada de decisão inteligente baseada em regras integrado aos seus sistemas de reembolso. O Prime AI pode identificar automaticamente quais clientes devem ser cobrados por taxas de devolução com base nas regras do seu negócio, ajudando você proteja sua lucratividade enquanto garante uma política de retorno justa e sustentável.
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O Impacto Financeiro e Ambiental do Bracketing no Comércio Eletrônico
O impacto das devoluções de compras online vai muito além dos custos operacionais. Estudos mostram que as taxas de retorno para pedidos de vestuário online variam significativamente por categoria, com retornos médios de vestuário em geral 24.4%, enquanto vestidos nos EUA e na Europa veem taxas de retorno tão altas quanto 55%. Isso é um contraste gritante com o Taxa de retorno de 8-10% para compras na loja (Coresight Research, SoocialEsta lacuna destaca os desafios que os varejistas online enfrentam para reduzir as devoluções, com problemas de tamanho e bracketing sendo os principais contribuintes.
As implicações do uso de colchetes são profundas:
- Custos Econômicos: No Reino Unido, os retornadores em série - aqueles que frequentemente devolvem compras online - são responsáveis por enviar de volta 6,6 bilhões de libras em itens anualmente, representando quase um quarto do Previsão de retornos de £27 bilhões (O Guardião).
- Preocupações Ambientais: A logística do processamento de devoluções contribui para o aumento emissões de carbono e resíduos, desafiando os esforços de sustentabilidade dentro da indústria do varejo.
Perdas do Varejista: Devoluções custam aos varejistas até 30% do custo de produção do item, tornando as altas taxas de retorno um grande prejuízo para os lucros. Isso inclui o processamento, reabastecimento e revenda de itens devolvidos, o que muitas vezes pode ser mais caro do que o custo inicial de produção.Coresight Research)
O Papel de 'Compre Agora, Pague Depois' em Agrupamento
Opções de pagamento como Compre Agora, Pague Depois (BNPL) impulsionaram ainda mais o comportamento de bracketing. A capacidade de encomendar vários tamanhos sem pagamento antecipado reduz o risco percebido pelos compradores, mas aumenta as taxas de retorno para os varejistas. Pesquisa realizada pelo Banco de Compensações Internacionais (BIS) indica que os usuários de BNPL apresentam taxas de inadimplência mais altas do que os usuários de crédito tradicional, sugerindo uma possível ligação entre o uso de BNPL e o aumento das taxas de retorno (BIS).
Estudos indicam que os usuários do BNPL apresentam taxas de retorno mais altas em comparação com métodos de pagamento tradicionais, pois o financiamento flexível reduz a barreira psicológica para compras em grande quantidade. A análise interna da Prime AI também mostrou uma tendência ascendente nas taxas de retorno entre os compradores do BNPL, reforçando essa preocupação em todo o setor. Embora oferecer soluções de pagamento flexíveis possa impulsionar as conversões, os varejistas devem avaliar cuidadosamente o trade-off. Monitorar os padrões de retorno após a adoção do BNPL é crucial para evitar picos inesperados de retornos.
Previsão vs. Dimensionamento Estatístico: Por que o Prime AI é Mais Poderoso
A maioria das ferramentas de recomendação de tamanho dependem de métodos estatísticos de dimensionamento, que usam dados básicos de compra histórica e taxas de retorno para estimar o ajuste de um cliente. Embora essa abordagem possa reduzir alguma incerteza, ela não leva em conta formas corporais granulares, comportamento do tecido, ou preferências do cliente em tempo real.
O dimensionamento de IA preditivo, por outro lado, vai além de simples estatísticas. A tecnologia da Prime AI aprende dinamicamente de milhões de pontos de dados, incluindo estiramento do tecido, variações de cor e até discrepâncias de tamanho regional. Esta abordagem garante que as recomendações são muito mais preciso e personalizado, levando a uma redução significativa no comportamento de suporte.
Para combater os desafios impostos por "colocação em parênteses" no comércio online, Prime AI oferece um avançado Previsor de Tamanho por IA Preditiva tecnologia projetado para melhorar a experiência de compras online e reduzir devoluções:
- Recomendações Alimentadas por IA Preditiva: Ao analisar as informações dos clientes, como altura, peso, idade e preferências de ajuste, o Prime AI oferece resultados altamente precisos. recomendações precisas de tamanho sem exigir fotos ou medições manuais.
- Dimensionamento Granular e Precisão de Ajuste: Ao contrário dos gráficos de tamanho padrão, o Prime AI considera variações de tamanho específicas da marca, elasticidade do tecido e ajustes específicos de cor. Isso garante as recomendações mais precisas disponíveis, pois certos corantes e tratamentos podem alterar sutilemente o ajuste da roupa.
- Ajustes Avançados de Encaixe: Prime AI entende como as coisas são diferentes tecidos, estilos e cortes afetar o ajuste, garantindo recomendações ultra-precisas para cada produto e perfil de cliente.
- Integração Amigável ao Usuário A solução integra-se perfeitamente com Shopify, Magento, Salesforce e plataformas de comércio eletrônico personalizadas, garantindo uma experiência de usuário suave.
- Benefícios Operacionais: Varejistas usando Localizador de Tamanho da Prime AI veja reduções significativas nos retornos relacionados ao tamanho - 30% - o que melhora as margens de lucro e a sustentabilidade. Isso leva a aumento da confiança do cliente, já que os compradores podem comprar com certeza, resultando em maiores taxas de satisfação e conversão. Marcas como O’Neill, Playful Promises, e Aristocracy tenho visto melhorias mensuráveis, com redução de devoluções e aumento da confiança do cliente em suas recomendações de tamanho online.
Solução de Bracketing: Como o Size Finder da Prime AI elimina as adivinhações
A redução de colchetes requer uma combinação de tecnologia, educação do consumidor e melhor orientação de ajuste. As ferramentas alimentadas por IA já estão causando um impacto mensurável:
- Adoção da Tecnologia de Ajuste Dirigida por IA Preditiva: Um relatório recente da McKinsey constatou que os varejistas que usam personalização alimentada por IA, incluindo recomendações de ajuste e tamanho, viram uma melhoria significativa na satisfação do cliente e uma possível redução nas taxas de retorno de até 20% (McKinsey). No entanto, A avançada tecnologia de IA preditiva da Prime AI vai ainda mais longe, alcançando uma redução média de 28% nas taxas de retorno em todos os seus clientes - superando as estimativas de mercado..
- Preferências do Consumidor por Experiências Personalizadas: Uma pesquisa revelou que 80% dos consumidores são mais propensos a fazer uma compra quando as marcas oferecem experiências personalizadas, destacando a importância de jornadas de compras personalizadas para aumentar a satisfação do cliente e reduzir devoluções (McKinsey).
- Impacto nas Taxas de Retorno: Implementando soluções de prova virtual tem sido mostrado para reduza as devoluções de produtos em 25%, demonstrando o potencial das ferramentas alimentadas por IA para resolver problemas de dimensionamento e minimizar o comportamento de suporte (SEO Sanduíche).
Pensamentos Finais
A prática de comprar várias numerações continua sendo um problema caro para os varejistas, mas soluções estão disponíveis. Ferramentas de dimensionamento impulsionadas por IA, políticas de devolução melhores e uma educação do consumidor aprimorada podem reduzir significativamente as taxas de retorno, mantendo uma experiência de compra positiva.
Primeiro AI’s Previsor de Tamanho por IA Preditiva já está ajudando os principais varejistas a reduzir devoluções e aumentar conversões. Quer ver como pode funcionar para sua loja? Solicite uma demonstração hoje e comece a reduzir os colchetes agora!
