"Bracketing en Compras en Línea - Lección 2 de 1M Devoluciones"
¿Qué Sucede Cuando los Clientes no Confían en las Tablas de Tallas? Eligen Varias Tallas en su Lugar.
Después de analizar 1 millón de devoluciones en línea, hemos identificado una tendencia clara: cuando los compradores no confían en las tablas de tallas, recurren a el uso de corchetes en compras en líneaEsta práctica, donde los clientes piden múltiples tamaños del mismo artículo y devuelven aquellos que no les quedan bien, impacta significativamente a los minoristas. Conduce a un aumento en las tasas de devolución, desafíos logísticos y costos adicionales. Nuestros datos revelan que las tasas de bracketing varían dependiendo del tipo de minorista y la categoría de producto, pero una cosa es cierta: una mejor orientación de ajuste conduce a menos devoluciones.
La Prevalencia y Factores Determinantes del Bracketing en las Compras en Línea
"Bracketing vs Haul Culture: Entendiendo las Diferencias Clave"
El bracketing y la cultura de acarreo están impulsando altas tasas de retorno, pero provienen de diferentes comportamientos del consumidor. Corchetes se trata principalmente de incertidumbre - los compradores ordenan múltiples tamaños del mismo artículo para asegurarse de obtener el mejor ajuste. Cultura del Haul, por otro lado, está impulsado por las tendencias de las redes sociales, donde la compra masiva se trata más de estética y creación de contenido que de necesidad.
El Auge del Bracketing en el Comercio Electrónico
El bracketing es el problema más grande que enfrentan los minoristas, ya que se basa en una falta fundamental de confianza en el tamaño en línea. A diferencia de la cultura de haul, que es más prevalente entre los influencers y los compradores impulsados por contenido, el bracketing afecta a una audiencia mucho más amplia y abarca todas las demografías. Los estudios muestran que:
- 40% de los compradores participar en el corchetado debido al tamaño inconsistenteStatista).
- El 69% de los consumidores de la Generación Z admitir pedir de más en comparación con 16% de los Baby Boomers (Olas Despiertas)..
- Las tasas de devolución para artículos de moda oscilan entre el 30-40%, en comparación con las tasas de devolución en tienda de solo 8-10%La tasa de retorno promedio para pedidos de ropa en línea en general es 24.4%, ilustrando aún más los desafíos de devolución que enfrentan los minoristas en línea.Coresight Research, Soocial).
Prime AI ve tasas de segmentación en minoristas de múltiples marcas que varían del 15 al 40%, mientras que para los minoristas de una sola marca, la tasa es más baja en 3-10%, dependiendo de la mezcla de productos. Ciertas categorías, como los vestidos y los pantalones, son particularmente propensos al bracketing. Además, los compradores más jóvenes tienden a usar el bracketing más frecuentemente que los grupos demográficos más antiguos.
Sin embargo, la introducción de Recomendaciones de tamaño impulsadas por IA hace una diferencia significativa. Los clientes que utilizan un Buscador de tallas antes de comprar soporte 80% menos que aquellos que no lo hacen. Esto resalta el poder de una orientación precisa de ajuste en la reducción de devoluciones innecesarias.
El Papel de la Cultura de Acarreo en las Tasas de Devolución
La cultura del "haul", aunque no es la causa principal del acaparamiento, contribuye a la sobrecompra y a las altas tasas de devolución. Los hábitos de compra impulsados por los influencers fomentan la compra en masa, a menudo con la intención de devolver una parte significativa del pedido. Las tendencias de las redes sociales exacerban este comportamiento al glamorizar el consumo excesivo.
Una distinción clave es que Los compradores de grandes cantidades pueden comprar por el contenido pero devolver por la comodidad, mientras que los soportistas regresan debido a la falta de confianza en el ajusteAmbos afectan a los minoristas, pero el bracketing sigue siendo la carga financiera más grande debido a su gran escala.
(Olas Despiertas) destaca cómo los hábitos de compra social de la Generación Z están cambiando, influyendo en los minoristas para que reconsideren las políticas de devolución y soluciones de ajuste.
Identificando y Abordando a los Devolvedores Seriales
Muchos compradores involucrados en la cultura de la adquisición también podrían ser clasificados como devolvedores seriales - clientes que habitualmente piden cantidades excesivas y devuelven la mayoría de sus compras. Este comportamiento erosiona significativamente los márgenes de beneficio de los minoristas, ya que las devoluciones gratuitas permiten a estos compradores participar repetidamente en costosos ciclos de devolución sin contribuir significativamente a las ventas.
Prime AI ayuda a los minoristas en línea identificar, rastrear y gestionar devolvedores seriales, permitiendo a las empresas tomar medidas y recuperar el control sobre su rentabilidad. Por ejemplo, en uno minorista de múltiples marcas, El análisis de Prime AI sobre un período de 24 meses descubrió que solo 95 compradores fueron responsables del 5.1% de los reembolsos totales, mientras solo contribuye 0.8% de las ventas totalesEn otras palabras, estos compradores estaban haciendo pedidos grandes, devolviendo artículos con frecuencia y rara vez conservando algo.
Esto significa que los minoristas en línea están perdiendo dinero debido a la costos logísticos y operacionales asociado con el procesamiento de sus pedidos y devoluciones. Para contrarrestar esto, el minorista implementó tarifas de retorno dirigido para estos clientes específicos de alto retorno, reduciendo efectivamente las devoluciones innecesarias mientras se mantiene la equidad para los compradores leales.
¿Te gustaría? Prime AI para monitorear tus reembolsos ¿y señalar a los devolvedores seriales para un manejo proactivo? Proporcionamos monitoreo dinámico y toma de decisiones inteligente basada en reglas integrado en sus sistemas de reembolso. Prime AI puede identificar automáticamente qué clientes deben ser cobrados por las tasas de devolución basándose en las reglas de su negocio, ayudándole protege tu rentabilidad mientras se garantiza una política de devoluciones justa y sostenible.
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El Impacto Financiero y Ambiental del Bracketing en las Compras en Línea
El impacto de las devoluciones de compras en línea se extiende mucho más allá de los simples costos operativos. Los estudios muestran que las tasas de devolución para pedidos de ropa en línea varían significativamente por categoría, con un promedio de devoluciones de ropa en general 24.4%mientras que los vestidos en los Estados Unidos y Europa ven tasas de devolución tan altas como el 55%. Esto contrasta fuertemente con el Tasa de retorno del 8-10% para compras en tienda (Coresight Research, Soocial). Esta brecha destaca los desafíos a los que se enfrentan los minoristas en línea para reducir las devoluciones, siendo los problemas de tamaño y el bracketing los principales contribuyentes.
Las implicaciones de la acotación son profundas:
- Costos Económicos: En el Reino Unido, los devolvedores seriales, aquellos que frecuentemente devuelven compras en línea, son responsables de enviar de vuelta. Artículos valorados en £6.6 mil millones anualmente, representando casi un cuarto de la Se prevén retornos de £27 mil millones (El Guardián).
- Preocupaciones Ambientales: La logística de procesar las devoluciones contribuye al aumento emisiones de carbono y residuos, desafiando los esfuerzos de sostenibilidad dentro de la industria minorista.
Pérdidas del Minorista: Las devoluciones cuestan a los minoristas hasta el 30% del costo de producción del artículo, lo que hace que las altas tasas de devolución sean un gran drenaje para las ganancias. Esto incluye el procesamiento, reabastecimiento y reventa de los artículos devueltos, lo cual a menudo puede ser más costoso que el costo de producción inicial.Coresight Research)
El Papel de 'Compra Ahora, Paga Después' en el Encuadre
Opciones de pago como Compra Ahora, Paga Después (BNPL) han alimentado aún más el comportamiento de clasificación. La capacidad de ordenar múltiples tamaños sin pago por adelantado reduce el riesgo percibido por los compradores, pero aumenta las tasas de devolución para los minoristas. Investigación realizada por el Banco de Pagos Internacionales (BIS) indica que los usuarios de BNPL experimentan tasas de morosidad más altas que los usuarios de crédito tradicional, sugiriendo un posible vínculo entre el uso de BNPL y el aumento de las tasas de retorno (BIS).
Los estudios indican que los usuarios de BNPL muestran tasas de devolución más altas en comparación con los métodos de pago tradicionales, ya que la financiación flexible reduce la barrera psicológica para las compras en grandes cantidades. El análisis interno de Prime AI también ha mostrado una tendencia ascendente en las tasas de devolución entre los compradores de BNPL, reforzando esta preocupación en toda la industria. Si bien ofrecer soluciones de pago flexibles puede impulsar las conversiones, los minoristas deben evaluar cuidadosamente el compromiso. Supervisar los patrones de devolución después de la adopción de BNPL es crucial para evitar picos inesperados en las devoluciones.
Predicción vs. Dimensionamiento Estadístico: Por qué Prime AI es más Potente
La mayoría de las herramientas de recomendación de tamaño se basan en métodos estadísticos de dimensionamiento, que utilizan datos básicos de compras históricas y tasas de retorno para estimar el ajuste de un cliente. Si bien este enfoque puede reducir algo de incertidumbre, no tiene en cuenta para formas de cuerpo granular, comportamiento de la tela, o preferencias del cliente en tiempo real.
Por otro lado, el dimensionamiento predictivo de IA va más allá de las simples estadísticas. La tecnología de Prime AI aprende dinámicamente de millones de puntos de datos, incluyendo la elasticidad de la tela, variaciones de color, e incluso discrepancias de tamaño regional. Este enfoque asegura que las recomendaciones son mucho más preciso y personalizado, lo que conduce a una reducción significativa en el comportamiento de corchetes.
Para combatir los desafíos planteados por el uso de corchetes en compras en línea, Prime AI ofrece un avanzado Buscador de Tamaño Predictivo de IA tecnología diseñado para mejorar la experiencia de compra en línea y reducir las devoluciones:
- Recomendaciones Predictivas Potenciadas por IA: Al analizar las entradas del cliente como altura, peso, edad y preferencias de ajuste, Prime AI ofrece resultados altamente precisos. recomendaciones precisas de tamaño sin requerir fotos o mediciones manuales.
- Granulometría y Precisión de Ajuste: A diferencia de las tablas de tallas estándar, Prime AI considera variaciones de tamaño específicas de la marca, elasticidad de la tela y ajustes específicos del color. Esto garantiza las recomendaciones más precisas disponibles, ya que ciertos tintes y tratamientos pueden alterar sutilmente el ajuste de la prenda.
- Ajustes Avanzados de Ajuste: Prime AI comprende cómo son diferentes telas, estilos y cortes afectar el ajuste, asegurando recomendaciones ultra precisas para cada producto y perfil de cliente.
- Integración Amigable para el Usuario La solución se integra perfectamente con Shopify, Magento, Salesforce y plataformas de comercio electrónico personalizadas, garantizando una experiencia de usuario suave.
- Beneficios Operacionales: Minoristas utilizando El Buscador de Tallas de Prime AI ver reducciones significativas en los retornos relacionados con el tamaño - 30% - lo que mejora los márgenes de beneficio y la sostenibilidad. Esto conduce a aumento de la confianza del cliente, ya que los compradores pueden comprar con certeza, resultando en mayor satisfacción y tasas de conversión. Marcas como No requiere traducción. han visto mejoras mensurables, con reducciones en las devoluciones y un aumento en la confianza del cliente en sus recomendaciones de tallas en línea.
Solución de Bracketing: Cómo el Size Finder de Prime AI elimina las conjeturas
La reducción del soporte requiere una combinación de tecnología, educación del consumidor y mejor orientación de ajusteLas herramientas impulsadas por IA ya están teniendo un impacto medible:
- Adopción de Tecnología de Ajuste Impulsada por IA Predictiva: Un informe reciente de McKinsey encontró que los minoristas que utilizan personalización impulsada por IA, incluyendo recomendaciones de ajuste y tamaño, vieron una mejora significativa en la satisfacción del cliente y una posible reducción en las tasas de devolución de hasta el 20% (McKinsey). Sin embargo, La avanzada tecnología de Inteligencia Artificial Predictiva de Prime AI va aún más allá, logrando una reducción promedio del 28% en las tasas de devolución en todos sus clientes, superando las estimaciones del mercado..
- Preferencias del Consumidor por Experiencias Personalizadas: Una encuesta reveló que El 80% de los consumidores es más probable que realicen una compra cuando las marcas ofrecen experiencias personalizadas, destacando la importancia de las experiencias de compra personalizadas para mejorar la satisfacción del cliente y reducir las devoluciones.McKinsey).
- Impacto en las Tasas de Retorno: Implementando soluciones de prueba virtual ha demostrado ser reduce las devoluciones de productos en un 25%, demostrando el potencial de las herramientas impulsadas por IA para abordar problemas de tamaño y minimizar el comportamiento de agrupamiento ("SEO Sandwitch").
Pensamientos Finales
El bracketing sigue siendo un problema costoso para los minoristas, pero hay soluciones disponibles. Las herramientas de dimensionamiento impulsadas por IA, mejores políticas de devolución y una mejor educación del consumidor pueden reducir significativamente las tasas de devolución mientras mantienen una experiencia de compra positiva.
"Prime AI" en español se mantiene igual ya que se trata de un nombre propio. Pero si quisieras traducir el significado literal sería "IA Principal". Buscador de Tamaño Predictivo de IA ya está ayudando a los principales minoristas a reducir las devoluciones y aumentar las conversiones. ¿Quieres ver cómo puede funcionar para tu tienda? Solicita una demostración hoy ¡y comienza a reducir los corchetes ahora!
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