如今的零售业形势艰难,而且竞争愈发激烈。利润率下降、在线竞争等都使企业面临着越来越大的压力,然而现在企业又面临着另一个问题——大量的“连环退货者”,这指的是那些故意购买比原计划更多的商品,并计划稍后再退货的消费者。

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事实上,大量的“连环退货者”对英国零售商的业绩已经产生了巨大影响。2018年假日购物季期间,高端产品零售商的退货率高达50%,全年退货产品价值高达600亿英镑。

据调查,有1/3的受访英国零售商表示发现2018年连续退货的消费者已经有所增加,这不仅给零售商带来了额外的物流压力,也给他们的销售额带来了沉重的打击。

为了解决消费者这一恼人的消费习惯,零售商们正绞尽脑汁,当然也有一些已经开始采取行动。

2018年早些时候,亚马逊率先采取行动,开始关闭那些“要求退款过多”的买家账户。从表面上看,亚马逊的行为是明智的,这确保亚马逊能够继续给其他客户提供尽可能低的价格。在亚马逊之后,不少品牌也开始纷纷效仿。

近一半(45%)的品牌,如丝芙兰和Nordstrom等,均在考虑是否禁止顾客退回太多商品,其他零售商也在制定相应的计划应对这种情况。包括内衣品牌维多利亚的秘密在内的一些品牌已经开始追踪购物者的退货频率,了解购物者是否存在滥用店铺退货政策的行为。同样,Costco也表示将保留取消经常退货客户会员资格的权利。

对所有零售商来说,退货成本都是极其昂贵的,尤其是对于利润率本来就较低的电商企业。将近一半的零售商(44%)已经表示,他们的利润因处理退货而受到了影响。一些公司发现,退回产品的处理成本大约是正常产品配送的两倍。这主要是因为退货处理不仅要求卖家投入人力成本,还要投入金钱和时间。大多数情况下,一个退货产品可能要经过多达7名后勤人员的审核,而每一个步骤的进行都意味着成本的增加。

此外,由于部分企业产品比较特殊,一旦订单产生,就必须由企业手动完成多个程序,如库存系统更新、补货报告的填写等等。然而一旦退货产品,企业就需要再重新执行这一系列流程,这无形中就增加了企业的运营人员的工作量。而且更重要的是,退货的产生将影响企业的销售预期和利润预测,从长期来说,可能会给零售商带来更大的麻烦。

利用科技来扭转来势汹汹的“退货潮”

然而,亚马逊的策略也只是治标不治本,只有使用正确的技术才能有效避免不必要的客户退货。正确的技术将给企业提供详细的分析数据,帮助企业了解“连环退货者”的退货原因,帮助企业制定出有效的解决方案,同时准确的数据也将使消费者在购买产品时,做出更正确的选择。

不过最近的一项研究显示,竟有 44%的零售商表示,他们没有足够的技术来识别“连环退货者”。此外,还有15%的零售商不知道他们目前的技术能够做到这一点。这意味着,零售商很有可能在情况不明的情况下,禁止了忠实客户的购买,而这将导致企业的客户流失,并有可能使企业在社交媒体上招致“骂名”。毕竟失望的消费者可能会通过社交媒体来表达自己的不满。

女星Lucy Mecklenburgh最近的一则新闻就说明了这一点。Lucy Mecklenburgh声称自己在ASOS购买产品,但却没有收到包裹,而ASOS拒绝向她退款。Lucy Mecklenburgh的发声引起了不少人的共鸣,不少顾客还表示自己的订单被取消了却没有拿到退款,并且他们后续的订单都被ASOS阻止了,这些顾客还被ASOS告知其客户服务团队不会继续为其服务。ASOS的行为引起了广泛的不满,这不是留住顾客的好办法。

缺少能够清楚跟踪客户购物行为数据的工具,品牌将很难定义到底哪些购物者惯性退货,并且购物者到底多频繁退货才算是惯性退货者。关于这些问题,消费者和零售商之间,或许还需辩驳一番。但最明确的一点是,企业如果无法以一个合理的说法和准确的数据就随意禁止买家购买,必将导致客户对自己企业的忠诚度降低。

事实上,后端技术不足是卖家无法应对持续上升退货率的主要原因之一。为了解决这一问题,英国独立设计师时装店Garment Quarter将ERP技术引入到了自己的运营系统中,为该公司提供了大量的需要数据和客户信息,例如客户购买历史和退货水平情况等。如今,Garment Quarter可以监控“连环退货者”,来了解趋势如何随着时间的推移而发展,并决定是否制定新的退货政策。

消费者是否支持零售商禁止“连环退货者”购买?

令人惊讶的是,消费者似乎普遍支持企业禁止“连环退货者”退货,并认为零售商有必要采取这样的行动。

数据显示,超过半数(56%)的购物者表示同意,只有7%的消费者认为禁止退货是不公平的。尽管如此,20%的18-24岁的购物者表示,永远不会愿意到禁止“连环退货者”退货的电商卖家那网购产品。

总而言之,卖家在考虑对重复退货客户采取的措施(如设置最高退款金额、退货时间和临时退货禁令等)时,仍需慎重行事。当然,最重要的是,零售商应该明确告知购物者自己的退货政策,确保消费者知道自己退货时将要面临的事情。

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