ECにおける返品の原因と対策　〜返品を減らすためには？AI活用で顧客体験向上の促進も〜

ECサイトにおける返品問題は、業界全体で大きな課題となっています。

この記事では、返品問題の現状について触れつつ、AIを活用した改善策についてご説明します。

ECにおける返品問題の現状

ECは手軽で便利な一方、「実物を見ないで購入する」という特性から、様々な理由で返品が発生します。顧客のうち約9割が、3年に一度以上の返品をおこなうというデータもあるほどです。

返品の生じる主な要因として、以下のようなものが挙げられます。

商品イメージが想像と違う
サイズやフィット感が異なる
複数商品を注文し、試着後に不要なものを返送
不具合、欠陥

そして返品は、EC運営者にとって様々なコストを生じさせます。

返品商品の検品
返品商品の廃棄
再販売のためのプロセス、在庫管理
価格の引き下げ

それだけでなく、顧客体験にも悪影響を与え、顧客満足度や購入意欲を下げることにも繋がります。そのため、これらの問題を解決することが、持続可能なECビジネスにとって欠かせません。

ECの返品を減らす対策の、従来アプローチ

これまでもECサイトでは、返品を減らすために様々な対策や工夫がおこなわれてきました。

詳細な商品説明
高解像度かつ多数の画像
顧客レビューの活用

商品説明をより詳細にしたり、様々な方向からの高解像度な商品画像を用意したりすることで、イメージ相違を低減し、返品率低下に一定の効果を発揮してきました。また、他の購入者によるレビューも、返品率低下へ同様に寄与しています。

しかし、まだ改善の余地はあります。AI技術の導入によって、さらなる効果が期待できます。

ECでのAI活用で、より効果的に返品を減らす

ECサイトにおけるAI技術の活用は、返品削減に大きな可能性をもたらします。

最適サイズの推奨：　顧客の購入履歴や体型データを元にしたレコメンド
オンモデル画像の生成：　モデルが商品を着用するイメージの生成
バーチャル試着：　試着室の体験をオンライン上で実現

先にもご説明したように、「商品イメージが想像と違う」「サイズやフィット感が異なる」ことは返品を生じさせる大きな要因となり、このようなギャップを埋めるためには、顧客の求める情報・イメージを提供する必要があります。しかし、モデル着用写真を多くの商品組み合わせパターンであらかじめ撮影したり、実店舗以外での試着手段を用意したりすることは、現実的ではありません。

そこで、必要となる情報についてAI技術を用いて生成することが、ギャップを埋めて返品率を下げるための近道となります。

Vue.aiで返品問題を解決

AI技術を活用したECサイト向けソリューション「Vue.ai」では、例示したような機能を通じて、顧客の求める情報・イメージを的確に生成できます。

従来のようなスタジオ撮影と比べて低コストかつ迅速にモデル着用画像を生成したり、バーチャルの試着室をオンライン上に再現したりできるので、顧客の想像・想定とのギャップを可能な限り埋め、返品率の低下と顧客満足度の向上を一挙に図れます。

まとめ

ECにおけるAI技術の導入は、もはや単なるトレンドではなく、持続可能なビジネス運営にあたってキーとなっていくでしょう。

当社においても、AIによるパーソナライズやモデル着用画像生成のサービスを取り扱っており、アパレル企業を中心に多くの導入実績があります。サービスのご紹介や無料デモも承りますので、ご興味のある方は、ご遠慮なくご相談いただけますと幸いです。