特にアメリカではオンラインショッピングが普及する中で、小売業者にとって返品は避けられない課題となっています。消費者は迅速で簡単な無料の返品対応を求めており、その期待に応えられない場合、企業は信頼を失う可能性があります。実際に、オンライン購入商品の約3分の1が返品され、41%の顧客は返品を前提に注文していると報告されています。さらに、返品の対応が悪いと顧客はその小売業者で再購入しないという傾向があります。
返品への適切な対応は、顧客満足度を高め、リピーター獲得につながる重要な要素です。企業は、返品に関する消費者の期待を正しく理解し、戦略的に対応することが求められます。
この記事では、そのような返品の予測と広告戦略を最適化し、利益を最大化する方法について具体的に解説します。
引用：Shopify
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アメリカ市場における返品のコストと影響
アメリカ市場に進出する日本企業にとって、返品と無料配送の提供は大きな課題です。特にEC市場では、これらの対応が顧客満足度に直結するため、慎重な戦略が求められます。
返品の負担
返品できる選択肢を提供すると、顧客の購入のハードルを下げるため、売上の向上につながります。しかし、その返品にかかるコストを企業が負担する必要があり、利益率が圧迫されるリスクがあります。
例えば、eMarketerの調査によると、Amazonの影響は大きく、43.7%の利用者が「簡単な返品プロセス」を利用する理由に挙げています。そのため、競争力を維持するために多くの企業も同様の返品プロセスを提供する必要性がでてきます。しかし、返品処理コストは高く、過度なサービスが経営を圧迫する可能性があります。
返品コストとその影響
返品は消費者にとって便利ですが小売業者にとっては負担が大きく、2023年にアメリカの小売業者は、返品処理に7430億ドルを費やしました。
引用：NRF（全米小売業協会）
返品のコストには、返送料、在庫管理、再販売処理のほか、時には廃棄費用も含まれます。また、顧客が返品を繰り返すと、広告などのマーケティング投資の効果が下がり、企業の収益に悪影響を及ぼします。
返品と無料配送の最適解とは
そこで、アメリカ市場で成功するためには、返品と無料配送のバランスを取ることが重要となってきます。例えば、特定の商品カテゴリーのみ無料返品を提供したり、顧客の期待と実際の商品のギャップを減らすための具体的な説明文を用意することで、不必要な返品を抑えることができます。
アメリカの小売業界でビジネスを行う際、Webサイト上にユーザーが理解しやすい内容で返品ポリシーを掲載することを強くお勧めします。なぜかというと、アメリカでは日本と異なり返品に寛大な文化で、ストア側とユーザー側の双方が返品ありきで商品[…]
返品コスト削減と予測分析の活用
小売業者が取るべき4つのアプローチ
アメリカ市場での返品対応は小売業者にとって大きな課題です。返品コストを削減しながら顧客満足度を維持するためには、以下のような戦略が挙げられます。
1.返品不要の選択肢を提案
低価格商品は返品せず顧客に保有してもらうことで、返品コストを削減できます。
2. 返品処理コストの削減
小規模業者にとって返品の再販や処理は負担が大きいため、返品条件の明確化や制限を検討することが重要となります。
3. 商品情報や試着機能の改善
サイズのミスマッチを防ぐためにモデルの身長を示したり、素材の質感の具体的な説明、また拡大画像を効果的に使うなどして返品を未然に防ぎます。
4. 予測分析の活用
AIを活用し、返品リスクの高い商品や顧客を特定し、事前に対応策を講じることで返品率を下げることができます。
予測分析による返品リスクの軽減
過去の購入履歴や返品データを詳細に分析することで、返品の可能性を事前に予測することができます。特に、返品率の高い顧客は今後も返品を繰り返す傾向があるため、こうした顧客に対しては返品条件を調整することでコストの削減が可能になります。
たとえば、複数のサイズを一度に購入する行動や、同じカテゴリーの商品を同時に注文するケースは、返品の可能性が高いサインとなります。これらのデータを活用し、購入前に簡単なクイズ形式でサイズ診断を行ったり、セール品の返品不可など適切な対策を講じることで、不必要な返品を減らし、効率的な返品対策を行うことができます。
広告最適化と顧客維持戦略
EC市場において、返品率の高さは企業の利益に大きく影響します。予測分析を活用することで、広告戦略を最適化し、長期的な顧客関係を築くことが可能です。
広告戦略における予測分析の活用方法
- 返品の可能性が高い顧客の識別
- 広告費の効率的な活用
- 戦略的な顧客の獲得
予測分析を活用し、購入履歴や行動データから返品率の高い顧客を特定することで、返品の少ない顧客層に広告を集中させ、無駄なマーケティング費用を削減できます。さらに、返品率が低く満足度の高い顧客を優先的に獲得することで、長期的な収益向上につながるでしょう。
予測分析を活用した顧客維持戦略
- 長期的な利益を生み出す顧客基盤の構築
- 利益が見込める顧客との関係強化
- ロイヤリティ向上と返品率の低減
予測データを活用し、購入頻度が高く返品率の低い顧客に特化したマーケティングを実施することで、効率的な顧客獲得が可能になります。さらに、返品の可能性が低い顧客にはリピート購入を促す特典や個別オファーを提供し、関係を強化しましょう。購入を繰り返し、サイズ感などを実際に把握してもらえるようになると、返品率を下げることができます。また、カスタマイズされたプロモーションやロイヤルティプログラムを導入することで、顧客満足度を高めることができます。
オンラインアシスタント/Emily.
自社で返品対策を行うことが難しいと感じたり、人的リソース不足などの理由から、予測分析やECの規定づくりなどが難しい場合、オンラインアシスタントに返品の対策を含むEC運用の全般サポートを業務委託すると良いでしょう。
オンラインアシスタント/Emily.では、アメリカでのEC運営やマーケティング、カスタマーサポートなどさまざまな業務のサポートが可能なアシスタントが所属しています。在籍しているアシスタントは、アメリカ在住の日米バイリンガルで、アメリカでのビジネスにも精通しています。
アメリカのリテール事業の改善や、部分的な短期プロジェクトからチームの一員としての長期的なサポートまで、フレキシブルなサポートを行います。
2023年に100周年を迎えた「タイガー魔法瓶株式会社」様。その米国法人であるTiger Corporation U.S.A.のロサンゼルス本社を拠点にご活躍されているManager of Sales Operations and […]
まとめ
この記事では、返品予測と広告戦略の最適化で利益を最大化する方法についてご紹介しました。
返品はオンラインショッピングにおいて避けられない課題ですが、適切な対策を講じることで企業にとって大きなチャンスにもなります。消費者の返品に対する期待を理解し、迅速かつ簡単な対応を提供しながら、返品リスクの高い顧客や商品を特定することが重要です。また、データ分析を行うことで返品リスクの低い顧客を特定し、そのような顧客をターゲットとする広告戦略を行いましょう。
予測分析をうまく活用することは、単なるコスト削減の手段ではなく、より利益のある顧客との関係を構築するための重要な戦略となります。返品率を抑えながら顧客満足度を向上させることで、利益や売上を最大化していくことができます。競争の激しいアメリカ市場で、アメリカの顧客との長期的な関係を維持し、持続可能なECビジネスの基盤を築いていきましょう。
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