Le Bracketing dans le Shopping en Ligne - Leçon 2 sur 1M de Retours
Que se passe-t-il lorsque les clients ne font pas confiance aux guides de tailles ? Ils utilisent plutôt la méthode du bracketing.
Après avoir analysé 1 million de retours en ligne, nous avons identifié une tendance claire : lorsque les acheteurs manquent de confiance dans les tableaux de tailles, ils se tournent vers le bracketing dans les achats en ligneCette pratique, où les clients commandent plusieurs tailles du même article et retournent ceux qui ne leur conviennent pas, a un impact significatif sur les détaillants. Elle entraîne une augmentation des taux de retour, des défis logistiques et des coûts supplémentaires. Nos données révèlent que les taux de bracketing varient en fonction du type de détaillant et de la catégorie de produit, mais une chose est certaine : une meilleure orientation sur la taille conduit à moins de retours.
La Prévalence et les Facteurs Déterminants du Bracketing dans les Achats en Ligne
"Bracketing vs Haul Culture : Comprendre les principales différences"
Le bracketing et la culture du transport génèrent tous deux des taux de retour élevés, mais ils découlent de comportements de consommateurs différents. Parenthésage concerne principalement l'incertitude - les acheteurs commandent plusieurs tailles du même article pour s'assurer d'obtenir la meilleure taille. Culture du transport, d'autre part, est motivé par les tendances des médias sociaux, où l'achat en masse est plus une question d'esthétique et de création de contenu que de nécessité.
L'essor du Bracketing dans le E-Commerce
Le bracketing est le plus grand problème auquel font face les détaillants, car il est ancré dans un manque de confiance fondamental dans la taille en ligne. Contrairement à la culture du haul, qui est plus répandue parmi les influenceurs et les acheteurs axés sur le contenu, le bracketing touche un public beaucoup plus large et s'étend à toutes les tranches démographiques. Les études montrent que :
- 40% des acheteurs participer au bracketing en raison d'une taille incohérente (Statista).
- 69% des consommateurs de la Gen Z admettre avoir trop commandé comparé à 16% des Baby Boomers (Vagues Éveillées)..
- Les taux de retour pour les articles de mode varient entre 30-40%, comparé aux taux de retour en magasin de seulement 8-10%Le taux de retour moyen pour les commandes de vêtements en ligne en général est 24.4%, illustrant davantage les défis de retour auxquels sont confrontés les détaillants en ligne (Coresight Research, Soocial).
Prime AI voit les taux de mise en parenthèses chez les détaillants multi-marques varient de 15 à 40%, tandis que pour les détaillants d'une seule marque, le taux est plus bas à 3-10%, selon le mix de produits. Certaines catégories, comme les robes et les bas, sont particulièrement sujettes au bracketing. De plus, les jeunes acheteurs ont tendance à utiliser le bracketing plus fréquemment que les démographies plus âgées.
Cependant, l'introduction de Recommandations de taille pilotées par l'IA fait une différence significative. Les clients qui utilisent un recherche de taille avant d'acheter support 80% moins que ceux qui ne le font pas. Cela met en évidence le pouvoir d'une orientation précise sur l'ajustement pour réduire les retours inutiles.
Le Rôle de la Culture du Haul dans les Taux de Retour
La culture du "haul", bien qu'elle ne soit pas la cause principale de la surconsommation, contribue aux achats excessifs et aux taux de retour élevés. Les habitudes d'achat influencées par les influenceurs encouragent les achats en vrac, souvent avec l'intention de retourner une partie significative de la commande. Les tendances des médias sociaux exacerbent ce comportement en glamourisant la consommation excessive.
Une distinction clé est que les acheteurs en gros peuvent acheter pour le contenu mais revenir pour la commodité, tandis que les bracketers reviennent en raison du manque de confiance en l'ajustementLes deux affectent les détaillants, mais le bracketing reste le fardeau financier le plus important en raison de son échelle pure.
(Vagues Éveillées) met en évidence comment les habitudes d'achat sociales de la génération Z évoluent, incitant les détaillants à repenser leurs politiques de retour et leurs solutions d'ajustement.
Identifier et Gérer les Retours en Série
De nombreux acheteurs impliqués dans la culture du haul pourraient également être classifiés comme retourneurs en série - clients qui commandent habituellement des quantités excessives et retournent la plupart de leurs achats. Ce comportement érode considérablement les marges de profit des détaillants, car les retours gratuits permettent à ces acheteurs de s'engager à plusieurs reprises dans des cycles de retour coûteux sans contribuer de manière significative aux ventes.
Prime AI aide les détaillants en ligne identifier, suivre, et gérer des retours en série, permettant aux entreprises de prendre des mesures et de reprendre le contrôle de leur rentabilité. Par exemple, à un détaillant multi-marques, l'analyse de Prime AI sur un période de 24 mois révélé que seulement 95 acheteurs étaient responsables de 5,1% des remboursements totaux, tout en contribuant seulement 0,8% du total des ventesEn d'autres termes, ces acheteurs passaient de grosses commandes, renvoyaient fréquemment des articles et gardaient rarement quelque chose.
Cela signifie que les détaillants en ligne perdent de l'argent à cause de la coûts logistiques et opérationnels associé au traitement de leurs commandes et retours. Pour contrer cela, le détaillant a mis en œuvre frais de retour ciblés pour ces clients spécifiques à haut rendement, réduisant efficacement les retours inutiles tout en maintenant l'équité pour les acheteurs fidèles.
Voulez-vous Prime AI pour surveiller vos remboursements et signalons les renvoyeurs en série pour une gestion proactive? Nous fournissons surveillance dynamique et prise de décision intelligente basée sur des règles intégré dans vos systèmes de remboursement. Prime AI peut identifier automatiquement quels clients devraient être facturés des frais de retour en fonction de vos règles commerciales, vous aidant ainsi protégez votre rentabilité tout en garantissant une politique de retour équitable et durable.
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L'Impact Financier et Environnemental du Bracketing dans le Shopping en Ligne
L'impact des retours d'achats en ligne s'étend bien au-delà des simples coûts opérationnels. Des études montrent que les taux de retour pour les commandes de vêtements en ligne varient considérablement par catégorie, avec une moyenne de retours de vêtements généraux 24.4%, tandis que les robes aux États-Unis et en Europe voient des taux de retour aussi élevés que 55%. Ceci est en contraste frappant avec le Taux de retour de 8-10% pour les achats en magasin (Coresight Research, SoocialCet écart met en évidence les défis auxquels les détaillants en ligne sont confrontés pour réduire les retours, les problèmes de taille et le bracketing étant des contributeurs majeurs.
Les implications de la mise entre parenthèses sont profondes:
- Coûts Économiques: Au Royaume-Uni, les retourneurs en série - ceux qui renvoient fréquemment les achats en ligne - sont responsables du renvoi Des articles d'une valeur annuelle de 6,6 milliards de livres sterling, représentant près d'un quart de la Des retours prévus de 27 milliards de livres sterling (Le Guardian).
- Préoccupations Environnementales: La logistique du traitement des retours contribue à l'augmentation émissions de carbone et déchets, défiant les efforts de durabilité au sein de l'industrie du commerce de détail.
Pertes du Détaillant: Les retours coûtent aux détaillants jusqu'à 30% du coût de production de l'article, ce qui fait des taux de retour élevés un drain majeur sur les bénéfices. Cela inclut le traitement, le réapprovisionnement et la revente des articles retournés, qui peuvent souvent être plus coûteux que le coût de production initial.Coresight Research)
Le Rôle du 'Achetez Maintenant, Payez Plus Tard' dans le Parenthésage
Des options de paiement comme Achetez Maintenant, Payez Plus Tard (AMPP) a encore alimenté le comportement de sélection multiple. La possibilité de commander plusieurs tailles sans paiement préalable réduit le risque perçu pour les acheteurs mais augmente les taux de retour pour les détaillants. Selon une recherche effectuée par le Banque des Règlements Internationaux (BRI) indique que les utilisateurs de BNPL connaissent des taux de défaillance plus élevés que les utilisateurs de crédit traditionnels, suggérant un lien potentiel entre l'utilisation de BNPL et l'augmentation des taux de retour (BIS).
Les études indiquent que les utilisateurs de BNPL présentent des taux de retour plus élevés par rapport aux méthodes de paiement traditionnelles, car le financement flexible abaisse la barrière psychologique à l'achat en gros. L'analyse interne de Prime AI a également montré une tendance à la hausse des taux de retour parmi les acheteurs BNPL, renforçant cette préoccupation dans l'industrie. Bien que l'offre de solutions de paiement flexibles puisse stimuler les conversions, les détaillants doivent soigneusement évaluer le compromis. Surveiller les modèles de retour après l'adoption de BNPL est crucial pour éviter des pics inattendus de retours.
Prédictif vs. Dimensionnement Statistique : Pourquoi Prime AI est Plus Puissant
La plupart des outils de recommandation de taille se basent sur méthodes de dimensionnement statistique, qui utilisent des données d'achat historiques de base et des taux de retour pour estimer l'ajustement d'un client. Bien que cette approche puisse réduire une certaine incertitude, elle ne tient pas compte de formes de corps granulaires, comportement du tissu, ou préférences des clients en temps réel.
La taille prédictive de l'IA, en revanche, va au-delà de simples statistiques. La technologie de Prime AI apprend dynamiquement de des millions de points de données, y compris l'étirement du tissu, les variations de couleur et même les écarts de taille régionaux. Cette approche garantit que les recommandations sont bien plus précis et personnalisé, conduisant à une réduction significative du comportement de parenthésage.
Pour combattre les défis posés par le bracketing dans les achats en ligne, Prime AI offre une technologie avancée Prédictive IA Trouveur de Taille technologie conçu pour améliorer l'expérience d'achat en ligne et réduire les retours :
- Recommandations Prédictives Alimentées par l'IA En analysant les données des clients comme la taille, le poids, l'âge et les préférences de coupe, Prime AI fournit des résultats extrêmement précis. recommandations précises de taille sans nécessiter de photos ou de mesures manuelles.
- Granularité de Taille et Précision d'Ajustement: Contrairement aux tableaux de tailles standard, Prime AI prend en compte variations de taille spécifiques à la marque, élasticité du tissu et ajustements spécifiques à la couleur. Cela garantit les recommandations les plus précises possibles, car certaines teintures et traitements peuvent subtilement modifier la coupe d'un vêtement.
- Ajustements Avancés de la Coupe : Prime AI comprend comment les choses sont différentes tissus, styles et coupes ajustement affecté, garantissant des recommandations ultra-précises pour chaque produit et profil de client.
- Intégration Conviviale La solution s'intègre de manière transparente avec Shopify, Magento, Salesforce et plateformes e-commerce personnalisées, garantissant une expérience utilisateur fluide.
- Avantages Opérationnels: Les détaillants utilisant Le Localisateur de Taille de Prime AI voir des réductions significatives des rendements liés à la taille - 30% - ce qui améliore les marges de bénéfice et la durabilité. Cela conduit à confiance accrue des clients, car les acheteurs peuvent acheter en toute certitude, ce qui entraîne taux de satisfaction et de conversion plus élevés. Des marques comme O’Neill, Playful Promises, and Aristocracy ont constaté des améliorations mesurables, avec une réduction des retours et une confiance accrue des clients dans leurs recommandations de taille en ligne.
Solution de Parenthèse : Comment le Size Finder de Prime AI élimine les suppositions
La réduction de l'usage des parenthèses nécessite une combinaison de technologie, éducation du consommateur, et meilleure orientation d'ajustement. Les outils alimentés par l'IA ont déjà un impact mesurable :
- Adoption de la technologie d'ajustement pilotée par l'IA prédictive: Un récent rapport de McKinsey a révélé que les détaillants utilisant la personnalisation alimentée par l'IA, y compris les recommandations de taille et de coupe, ont vu une amélioration significative de la satisfaction des clients et une réduction potentielle des taux de retour jusqu'à 20% (McKinsey). Cependant, La technologie avancée de l'IA prédictive de Prime AI va encore plus loin, réalisant une réduction moyenne de 28% des taux de retour chez ses clients - surpassant les estimations du marché..
- Préférences des consommateurs pour les expériences personnalisées: Une enquête a révélé que 80% des consommateurs sont plus susceptibles de faire un achat lorsque les marques proposent expériences personnalisées, soulignant l'importance des parcours d'achat personnalisés pour améliorer la satisfaction des clients et réduire les retours (McKinsey).
- Impact sur les taux de retour : Mise en œuvre solutions d'essayage virtuel a été démontré pour réduire les retours de produits de 25%, démontrant le potentiel des outils alimentés par l'IA pour résoudre les problèmes de taille et minimiser le comportement de regroupement (SEO Sandwitch).
Pensées Finales
Le bracketing reste un problème coûteux pour les détaillants, mais des solutions sont disponibles. Les outils de dimensionnement pilotés par l'IA, de meilleures politiques de retour, et une éducation améliorée des consommateurs peuvent réduire significativement les taux de retour tout en maintenant une expérience d'achat positive.
L'IA Prime Prédictive IA Trouveur de Taille aide déjà les principaux détaillants à réduire les retours et à augmenter les conversions. Vous voulez voir comment cela peut fonctionner pour votre magasin? Demandez une démo aujourd'hui et commencez à réduire les parenthèses maintenant!
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