よかった！ Amazon の新しいツールは素晴らしいです!

返品率の削減は、アパレルやフットウェアのカテゴリーにおける電子商取引の販売業者にとって常に重要な目標となっています。米国のアパレルおよびフットウェア小売電子商取引の返品額は、2024年に506.3億米ドルに達すると予測されています。アパレル電子商取引の販売における返品の主な理由はサイズの問題です。

Amazon は、消費者が最も適したファッション製品を見つけやすくし、販売者がより正確なサイズ表示を提供できるよう、人工知能技術の活用に取り組んでいます。そしてAmazonが出した公式発表から、 Amazonは返品計画を短縮するために商品運用期間に重点を置いていることがわかります。

防御ツール: 購入者の声、顧客返品パネル。
衣料品および靴のカテゴリー専用の返品防止ツール: フィットインサイトツール、サイズチャートセルフサービスツール。
改善ツール: 製品のアフターサポートのための 5 つのツール。

これまで、Amazon は、パーソナライズされたサイズの推奨事項、顧客サイズのレビューの概要、再構築されたサイズ表などの革新的な機能を導入してきました。

3月21日、AmazonのFit Insights Tool（FIT）が正式にリリースされました。

🔵Fit Insight Tool (FIT) が利用可能になりました

このツールは、消費者規模のニーズに関する詳細な洞察と分析を通じて、販売者が在庫管理を最適化し、消費者のショッピング体験を向上させ、返品率を効果的に削減できるように支援することを目的としています。

FIT は、大規模言語モデル (LLM) と機械学習テクノロジーに基づいて、返品データ、サイズ表、顧客からのフィードバックを総合的に分析し、販売者がサイズなどの問題を特定し、実行可能な改善ソリューションを提供できるように支援します。

このツールの助けを借りて、販売者はフィット感に関して消費者のニーズと問題点をより明確に理解し、消費者にサイズを伝える方法を最適化し、これらの洞察を将来の製品設計と製造プロセスに適用することができます。これにより、商品情報の精度が向上するだけでなく、サイズの問題による返品率も低減されます。

現在、 Fit Insights Tool (FIT) は、過去 12 か月間に 100 点以上出荷し、Amazon ブランドレジストリに参加している米国のアパレルおよびフットウェアの販売者が利用できます。資格のある販売者は、販売者バックエンドの「顧客の声」セクションでツールにアクセスして使用できます。

🔵フィットインサイトツールあなたの道を見つけましょう:

セラーセントラル > パフォーマンス > 購入者の声 > Fit Insights

🔵販売者はFIT を通じて以下のサポートを受けることができます:

Fit Insight Tool (FIT) は、販売者に次の主要な分析と洞察を提供します。

🔹 1. 返品状況分析：返品健全性指数に基づいて、非常に悪いから優れているまで製品を評価し、販売者が改善が必要な製品を特定できるようにします。

🔹 2. 返品理由の比較：同じ種類、価格帯、売上が良く返品率が低い製品と比較して、市場における自社の返品率の位置付けと具体的な理由を明らかにします。

🔹 3. 購入者の視点の抽出：サイズ、フィット感、スタイル、生地、価格に関する購入者からの肯定的、否定的、中立的なフィードバックを分析および要約することで、購入者が懸念する頻度の高い一般的な問題を浮き彫りにします。

🔹 4. サイズ表の最適化提案：販売者の既存のサイズ表の問題を分析し、改善提案を提供します。

🔵フィットインサイトツールの例の解釈

Amazon Global Selling では、以下の図で返品率の高い衣料品の例を使用して、返品健全性指標が悪いことを示しています。理由は、返品分析、返品理由、バージョン比較の 3 つの側面から確認できます。

画像出典: Amazon Global Store

🔹リターン分析ディメンション:

類似の衣料品の返品率を比較すると、業界のベンチマーク返品率は約11％であるのに対し、この製品の現在の返品率は18.16％であり、業界レベルを大幅に上回っていることがわかりました。価格は類似製品の価格帯であるため、価格上の理由はまず排除できますが、サイズ（大きすぎる、小さすぎる）による返品は業界標準よりも高くなっています。

これらの詳細なデータ分析により、販売者は消費者に商品情報をより正確に表示できるようになり、不適切なサイズによる返品が削減されます。

🔹返品理由ディメンション: 肯定的および否定的な顧客フィードバックに基づく顧客インサイトの要約を定量的に分析し、返品の理由をさらに明確にします。

🔹バージョン比較の寸法:

匿名の顧客の包括的な身体データを通じて、製品のバストとウエストのデータが設定バージョンデータと一致していないことが判明し、顧客が間違ったサイズを選択し、返品が発生する可能性があります。

⚠️ 現在一部の販売者に公開されているテストバージョンでは、同様の商品を購入した顧客の体型データ（匿名）を閲覧して、サイズをより正確に更新できます。

この取り組みを通じて、Amazon は自社の e コマースプラットフォームにおけるアパレルおよびフットウェアカテゴリのサポートをさらに強化し、正確なサイズ情報と改善提案を通じて販売者の返品率の削減を支援し、消費者により満足のいく正確なショッピング体験を提供します。

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