Bracketing em Compras Online - Lição 2 de 1M Devoluções
O que acontece quando os clientes não confiam nas tabelas de tamanhos? Eles optam por escolher vários tamanhos ao invés.
Após analisar 1 milhão de devoluções online, identificamos uma tendência clara: quando os compradores não confiam nas tabelas de tamanhos, eles recorrem a "colocação entre parênteses" no comércio onlineEssa prática, onde os clientes pedem vários tamanhos do mesmo item e devolvem aqueles que não servem, impacta significativamente os varejistas. Isso leva a um aumento nas taxas de devolução, desafios logísticos e custos adicionais. Nossos dados revelam que as taxas de bracketing variam dependendo do tipo de varejista e da categoria do produto, mas uma coisa é certa: orientações de melhor ajuste levam a menos devoluções.
A Prevalência e os Motivadores do Bracketing no Comércio Eletrônico
Bracketing vs Cultura de Acúmulo: Entendendo as Principais Diferenças
O uso de parênteses e a cultura de transporte estão ambos gerando altas taxas de retorno, mas eles se originam de diferentes comportamentos do consumidor. Colchetes é principalmente sobre incerteza - os compradores pedem vários tamanhos do mesmo item para garantir que obtenham o melhor ajuste. Cultura de Haul, por outro lado, é impulsionado por tendências de mídia social, onde a compra em massa é mais sobre estética e criação de conteúdo do que necessidade.
A Ascensão do Bracketing no E-Commerce
O suporte é o maior problema enfrentado pelos varejistas, pois está enraizado na falta fundamental de confiança no dimensionamento online. Ao contrário da cultura de compra em grande quantidade, que é mais prevalente entre influenciadores e compradores orientados por conteúdo, o suporte afeta um público muito mais amplo e abrange todas as demografias. Estudos mostram que:
- 40% dos compradores participe de colchetagem devido ao dimensionamento inconsistente (Statista).
- 69% dos consumidores da Geração Z admito que faço pedidos em excesso comparado a 16% dos Baby Boomers (Ondas Conscientes)..
- As taxas de retorno para itens de moda variam entre 30-40%, comparado às taxas de retorno em loja de apenas 8-10%. A taxa média de retorno para pedidos de roupas online no geral é 24.4%, ilustrando ainda mais os desafios de retorno enfrentados pelos varejistas online (Pesquisa Coresight, Soocial).
Prime AI vê taxas de suporte 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 peças de baixo, são particularmente propensas ao bracketing. Além disso, compradores mais jovens tendem a usar o bracketing com mais frequência do que os grupos 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 de ajuste precisa na redução de devoluções desnecessárias.
O Papel da Cultura de Transporte nas Taxas de Retorno
A cultura de compras em massa, embora não seja a principal causa da categorização, contribui para a superaquisição e altas taxas de retorno. Os hábitos de compra influenciados por influenciadores incentivam a compra em grandes quantidades, 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 quantidade podem comprar pelo conteúdo, mas retornam pela conveniência, enquanto "Bracketers retornam devido à falta de confiança no ajuste"Ambos impactam os varejistas, mas o bracketing permanece como o maior fardo financeiro devido à sua grande escala.
(Ondas Conscientes) destaca como os hábitos de compras sociais da Geração Z estão mudando, influenciando os varejistas a repensar políticas de devolução e soluções de ajuste.
Identificando e Abordando Retornos Seriados
Muitos compradores envolvidos na cultura de compras em grande quantidade também poderiam ser classificados como retornadores seriais - clientes que habitualmente fazem pedidos excessivos e devolvem a maior parte de suas compras. Esse comportamento erode significativamente as margens de lucro dos varejistas, pois as devoluções gratuitas permitem que esses compradores se envolvam repetidamente em ciclos de devolução caros sem contribuir significativamente para as vendas.
Prime AI ajuda varejistas online identificar, rastrear e gerenciar retornadores em série, 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 ficando com alguma coisa.
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 direcionado para esses clientes específicos de alto retorno, reduzindo efetivamente devoluções desnecessárias enquanto mantém a justiça para os compradores leais.
Você gostaria Prime AI para monitorar seus reembolsos e sinalizar retornos seriais para gestão proativa? Nós fornecemos monitoramento dinâmico e tomada de decisão inteligente baseada em regras integrado aos seus sistemas de reembolso. Prime AI pode identificar automaticamente quais clientes devem ser cobrados pela taxa 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 roupas online variam significativamente por categoria, com retornos médios de roupas em geral 24.4%, enquanto vestidos nos EUA e na Europa têm taxas de devolução tão altas quanto 55%. Isso é em nítido contraste com o Taxa de retorno de 8-10% para compras na loja (Pesquisa Coresight, Soocial). Essa lacuna destaca os desafios que os varejistas online enfrentam na redução de devoluções, sendo os problemas de dimensionamento e a prática de bracketing os principais contribuintes.
As implicações do uso de colchetes são profundas:
- Custos Econômicos: No Reino Unido, os retornadores seriais - 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 de varejo.
Perdas do Varejista: Devoluções custam aos varejistas até 30% do custo de produção do item, tornando as altas taxas de retorno um grande dreno nos 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.Pesquisa Coresight)
O Papel de 'Compre Agora, Pague Depois' em Agrupamento
Opções de pagamento como Compre Agora, Pague Depois (CAPD) tem impulsionado ainda mais o comportamento de seleção. 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 feita pelo Banco de Compensações Internacionais (BIS) indica que os usuários de BNPL experimentam taxas de inadimplência mais altas do que os usuários de crédito tradicionais, sugerindo uma possível ligação entre o uso de BNPL e o aumento das taxas de retorno (BIS).
Estudos indicam que 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 massa. A análise interna da Prime AI também mostrou uma tendência de aumento nas taxas de retorno entre os compradores do BNPL, reforçando essa preocupação em todo o setor. Embora a oferta de soluções de pagamento flexíveis possa impulsionar 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 nas devoluções.
Previsão vs. Dimensionamento Estatístico: Por que o Prime AI é Mais Poderoso
A maioria das ferramentas de recomendação de tamanho depende de métodos estatísticos de dimensionamento, que utilizam dados básicos de compras históricas e taxas de retorno para estimar o ajuste de um cliente. Embora essa abordagem possa reduzir alguma incerteza, ela não leva em conta formas de corpos granulares, comportamento de tecido, ou preferências do cliente em tempo real.
O dimensionamento preditivo de IA, por outro lado, vai além de simples estatísticas. A tecnologia da Prime AI aprende dinamicamente a partir de milhões de pontos de dados, incluindo estiramento do tecido, variações de cor e até discrepâncias regionais de tamanho. Esta abordagem garante que as recomendações sejam muito mais preciso e personalizado, levando a uma redução significativa no comportamento de suporte.
Para combater os desafios apresentados por "colocação entre parênteses" no comércio online, A Prime AI oferece uma tecnologia avançada "Previsor de Tamanho por IA" tecnologia projetado para melhorar a experiência de compras online e reduzir devoluções:
- Recomendações Alimentadas por IA Predicitiva: Ao analisar as informações dos clientes, como altura, peso, idade e preferências de ajuste, o Prime AI oferece resultados altamente precisos. recomendações de tamanho precisas sem exigir fotos ou medições manuais.
- Dimensionamento Granular e Precisão de Ajuste: Ao contrário de tabelas de tamanho padrão, 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 peça de roupa.
- Ajustes Avançados de Encaixe: A 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 suave ao usuário.
- Benefícios Operacionais: Varejistas usando Tamanho do Localizador da Prime AI ver 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, pois 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 Intervalo: Como o Size Finder da Prime AI Elimina Suposições
A redução de suportes requer uma combinação de tecnologia, educação do consumidor e melhor orientação de ajusteFerramentas alimentadas por IA já estão causando um impacto mensurável:
- Adoção de Tecnologia de Ajuste Dirigida por IA Preditiva: Um relatório recente da McKinsey descobriu que varejistas que usam personalização alimentada por IA, incluindo recomendações de ajuste e tamanho, viram uma melhoria significativa na satisfação do cliente e uma potencial redução nas taxas de devolução 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 entre seus clientes - superando as estimativas do 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 as devoluçõesMcKinsey).
- Impacto nas Taxas de Retorno: Implementando soluções de prova virtual foi demonstrado que reduza as devoluções de produtos em 25%, demonstrando o potencial das ferramentas alimentadas por IA em abordar problemas de dimensionamento e minimizar o comportamento de suporte (SEO Sanduíche).
Pensamentos Finais
O bracketing continua sendo um problema caro para os varejistas, mas soluções estão disponíveis. Ferramentas de dimensionamento impulsionadas por IA, políticas de devolução melhores e educação do consumidor aprimorada podem reduzir significativamente as taxas de retorno, enquanto mantêm uma experiência de compra positiva.
Primeiro AI’s "Previsor de Tamanho por IA" já está ajudando os principais varejistas a reduzir devoluções e aumentar conversões. Quer ver como isso pode funcionar para sua loja? Solicite uma demonstração hoje e comece a reduzir os colchetes agora!
