Retail Media & E-commerce

46% покупателей возвращают товары, выбранные по рекомендациям ИИ

46% покупателей США, купивших товар по рекомендации ИИ, вернули его за год. Ошибки описания, размеры и строгая политика возврата остаются ключевыми рисками.

2 min read

AI recommendations are leading to returns
AI recommendations are leading to returnsAI-generated

Анна Соколова

46% покупателей в США, купивших товар по рекомендации ИИ, вернули его за последний год. Результат получен в опросе 2 000 американских покупателей, который провела Blue Yonder (Блю Яндер).

Почти четверть участников исследования приобрела товар после рекомендации ИИ. Расширенная персонализация пока не решила проблему возвратов: ИИ-агенты (автоматизированные помощники по подбору товаров) пока не способны обойти этот барьер.

Почему покупатели возвращают товары, рекомендованные ИИ?

Среди покупателей, вернувших товар после ИИ-рекомендации, основные причины распределились следующим образом:

  • 36% указали, что товар отличался от его описания;
  • 23% заявили о неверном размере или неподходящей посадке.

Для сравнения, в традиционных каналах розничной торговли неверный размер или посадка остаются самой частой причиной возвратов в США. На них приходится 42%. Структура причин после ИИ-рекомендаций отличается от общего рынка.

ИИ-ассистенты (программные помощники по выбору товаров) могут лучше находить подходящий размер, но хуже описывают characteristics товара. Наиболее вероятная причина — качество информации, которую ритейлеры (розничные компании) предоставляют системам формирования ответов.

Duncan Angove (Дункан Энгов), генеральный директор Blue Yonder, заявил:

«Покупатели принимают советы ИИ быстрее, чем продавцы к этому готовятся, а почти половина отправляет товар обратно. Это не совсем проблема ИИ. Это проблема данных.

ИИ-ассистент хорош лишь настолько, насколько качественны сведения о товаре, которые он может найти. Большинство данных о товарах создавали для поисковой строки, а не для машины, которая рекомендует товар покупателю.

Когда полученное не совпадает с ожиданиями покупателя, товар отправляется обратно».

Вывод: Главная причина возврата после ИИ-рекомендации — несовпадение описания товара с реальностью.

Насколько покупатели доверяют ИИ?

ИИ-ассистентами активнее пользуются younger покупатели. Почти треть подростков предпочла рекомендации ИИ рекомендациям друга, показало недавнее исследование Mastercard (Мастеркард).

Опрос Blue Yonder выявила заметные возрастные различия. Доля покупателей, приобретавших товар по ИИ-рекомендации, составила:

  • 43% среди Gen Z (поколение Z);
  • 36% среди миллениалов;
  • 19% среди Gen X;
  • 9% среди бэби-бумеров.

Однако доверие к таким платформам остается неустойчивым. В исследовании SmartCustomer («СмартКэстомер») 89% респондентов не доверяли ИИ-рекомендациям полностью. Треть опрошенных призналась, что совершала на основании такой рекомендации покупку, о которой впоследствии жалела.

Вывод: Молодые покупатели активнее следуют советам ИИ, но большинство все равно не доверяет им полностью.

Как политика возврата влияет на выбор продавца?

Покупатели учитывают условия возврата не меньше, чем привлекательность рекомендованного товара. 51% респондентов Blue Yonder заявили, что выбрали одного ритейлера вместо другого исключительно из-за более выгодной политики возврата.

Строгие изменения также побуждают покупателей прекращать отношения с продавцом. 29% участников опроса перестали покупать у ритейлера, который за последний год ужесточил правила возврата.

ИИ-инструменты часто предлагают больше вариантов, чем традиционный поиск. Исследование RTB House («RTB Хаус») показало, что покупатели могут быстро найти альтернативу, если первый предложенный товар не подходит.

Вывод: Покупатели уходят от продавцов, если условия возврата становятся строже, а альтернативы ИИ помогают быстрее найти другой магазин.

Source: Retail Dive

Share this article:

More from Анна Соколова

Анна Соколова

174 articles

Related articles

« Previous articleNext article »