已收藏,可在 我的资料库 中查看
关注作者
您可能还需要

“一寸不合就退货!”电商卖家如何避免尺寸问题造成的退货损失?

这个问题可能正在危害你的转化率和利润……

“一寸不合就退货!”电商卖家如何避免尺寸问题造成的退货损失?

服装尺码是个零散的系统。如果你有细心观察,你会发现你衣服标签上的码数可能都不尽相同,除非你专门从一个品牌购物,否则你的衣柜很可能会跨越几种尺寸,这个品牌你可能穿中号,而另一个品牌你可能得穿大号。实际上,这并不是因为你的身材发生了很大的变化,而是这些标签上的数字是任意的,并且如今确实没有标准化的服装尺码系统。

服装尺码差异的问题不仅在购物过程中经常成为客户购物的阻碍,而且还是电商店铺潜在的大问题。如果你了解了现代尺码系统是如何形成的,或许就能知道这其中的症结所在:

尺寸表是一个相对较新的概念。早期当人们自己制作衣服或找裁缝量体裁衣的时候,是没有尺码表的必要的。当成衣流行时,尺寸表的必要性就体现出来了。因此,1939年,美国进行了一项研究,对15000名女性的身体进行测量,以建立一个标准的系统。但这个创建于1958年的系统最终由于以下几个原因失败了:数字不准确(因为参与调查的女性不愿意与其他人分享自己的真实测量值),而且这些人并不一定囊括所有的身材。

有趣的是,今天的8号连衣裙对应的是1958年那套尺码表的16号连衣裙,也是因为缺乏标准化。随着饮食和生活习惯的改变,人们身材无论从“横向”或“纵向”都要比上个世纪更加高大、丰满,因此品牌逐渐把尺码缩小,以使购物者对自己的身材更加自信而产生购买的欲望。但是,这些品牌并没有遵循标准,而是根据各自的目标消费者群体来确定尺寸。时代杂志的一篇文章显示了今天行业所定义的“8码”在各个品牌间的差异有多大:对于Zara而言,8码对应的腰围是27.6英寸,而对于Calvin Klein来说,8码对应的腰围则是29.5英寸。

由于上述种种因素,今天业内依然没有形成服装尺寸的标准,充其量只是一个“粗略的参考尺码”,不仅不同的国家有不同的尺码系统,荒谬的是,即使是同一品牌的衬衫,其大小也会根据设计和合身性而有所不同。面对这样缺乏标准的尺码,对购物者来说简直是一场“噩梦”,尤其是在网购变得越来越流行的当下,至少目前线上购物还无法为客户提供同在线下一样的反复试穿的购物体验。

这不仅仅是购物者的问题,尺码问题也在以多种方式困扰着电商卖家:

1、根据Digital Commerce 360的说法,不合身或尺寸不对是网购退货最常见的原因之一。《时代》杂志也表示,估计有40%的订单退货,主要原因是由于尺寸问题。由于客户越来越不信任尺码系统、退货成本变低,像包围式购买(bracketing ,在线购买多种尺寸的同一商品并退还不合适的商品)之类的做法正变得越来越流行,这给在线零售商造成了巨大损失。

退货不仅会因流失销量而降低利润,而且还会因检查退货并重新上架库存消耗额外的人工而导致较高的成本。此外,在退货返回期间,你还需要采购更多商品以保持库存,又会产生一笔额外费用。而且,退货中预计有一半的商品一经退回就不再具有商品价值,很可能直接影响到二次销售。

2、如果客户对于尺码拿捏不准,可能会导致购买时的犹豫以及整体转化率降低,特别是对于那些没有强烈意愿或充足选购时间立即下单的人,他们很可能就不会再次返回你的商店了。如果同一家店内没有产品可供参考,那么首次购物的新客户他在首次购买时将承担更高的风险。这种情况下,除非你有其他的方法能够提高客户的购买信心,否则你想要提高这一块的转化率和利润就比较困难了。

3、产品尺寸不明确会导致管理费用的浪费,因为你需要分配更多的人力来处理购物者关于尺寸的问询。

作为新手卖家,可以理解的是,你可能会把更多的精力专注于店铺、产品和销售,但同时也要留意这些无形的成本和潜在的销售损失,这一点很重要。

随着技术的发展,现在有越来越多的解决方案可以帮助卖家解决尺码问题(比如Kiwi Sizing),卖家不仅可以用它轻松创建自定义尺寸表,而且它还带有一个方便的尺寸推荐器,并能够与Shopify等平台无缝集成,因此你可以轻松地将其作为小部件添加到产品页面,同时它还支持国际尺寸之间的换算,这点对于跨境电商卖家而言也是比较实用的,以便为全球客户带去更好的购物体验。

写在最后

今天是我在雨果网发布的第一篇文章,主要和大家分享了合适的尺码对于电商销售的重要性。如果你也深受因尺码造成退货的困扰,或者你的产品对尺寸要求非常严格的话,都欢迎与我交流分享。另外不定期也会有相关的独立站运营的资料掉落喔。

(来源:Kiwi Sizing - Sam)

以上内容属作者个人观点,不代表雨果网立场!本文经原作者独家授权供稿,转载需经雨果网授权同意。

分享到:

--
评论
最新 热门 资讯 资料 专题 服务 果园 标签 搜索

收藏

--

--

分享
Kiwi Sizing - Sam
分享不易,关注获取更多干货