Blue Yonder社は先日、 2026年消費者小売返品調査を発表し、その結果は消費者の行動様式の変化を浮き彫りにしている。米国、オーストラリア、フランス、ドイツ、英国の5,000人以上の消費者を対象に調査を行った結果、返品プロセス全体が消費者のロイヤルティに与える影響がますます大きくなっていることが分かりました。
この報告書によると、 AIの推奨に基づいて商品を購入した米国の買い物客のうち、46%が過去1年間にその商品を返品したことが明らかになった。アメリカの買い物客の82％が、返品の自由度を制限する小売店では買い物を減らす（あるいは完全に買い物をやめる）と回答した。
Z世代とミレニアル世代が、返品ポリシーが厳しい小売業者を支持し続けることに消極的であると報告していること、そして小売業者によるAIによる推奨の利用が増加していることを考えると、今後在庫に混乱が生じる可能性は容易に想像できる。小売業者にとっても、競争優位性を獲得する機会がある。そのためには、以下の3つの戦略を検討すべきです。
1. データは返品と在庫効率の中心にある
「消費者は小売業者が準備するよりも速いペースでAIのアドバイスを取り入れており、そのほぼ半数が商品を返品している」と、Blue YonderのCEOであるダンカン・アンゴーブ氏は述べた。「それは厳密にはAIの問題ではない。」これはデータの問題だ。
AI搭載ソフトウェアは、既存システムにそのまま組み込んでも、その潜在能力を最大限に発揮することはできない。AIを導入し、認知ソリューションに切り替えるには、業務哲学の変革が必要となる。その理念を実現するには、サプライチェーンの各機能とそのツールに対して、データへの透明性の高いエンドツーエンドのアクセスが必要となる。
アンゴーブ氏が述べたように、「AIアシスタントの性能は、それが見つけられる製品情報の質に左右される。そして、ほとんどの製品データは検索バー向けに作成されたものであり、機械が誰かに製品を提案するために作成されたものではない。」届いた商品が購入者の期待と異なる場合は、箱に戻されます。
小売業者は、 AIエージェントがどの消費者が各製品に適しているか、またどの消費者が返品する可能性が最も高いか、あるいはそのまま使い続ける可能性が高いかを迅速に理解できるように、データを再編成する必要がある。データがより整理され、正確で、包括的であればあるほど、買い物客は提案された商品を保持し、あなたのブランドに忠誠を尽くす可能性が高くなります。
2. 返品プロセスを改善することで、消費者の損失を防ぐことができます。
顧客ロイヤルティに関して、2026年の消費者小売返品調査では、返品頻度が高いことを理由に返品の自由度を制限する小売店では、米国の回答者の実に82％が買い物頻度を減らすか、あるいは完全に買い物をやめると回答した。返品制限に関して、圧倒的に強い意見を持っているのはアメリカの顧客だ。
頻繁に返品する顧客を制限しようとする本能は、彼らの買い物習慣を明確に把握していない場合、理にかなっている。しかし、今日のソリューションを使えば、小売業者は誰が返品しているのかをより詳細に把握できるようになる。
アンゴーブ氏が述べたように、「最も頻繁にリピートしてくれる顧客の中には、最も優良な顧客もいる。」課題は、返品制度を悪用する買い物客と、単に返品頻度が高いだけの忠実な顧客を見分けることだ。そのためには、顧客一人ひとりに最適なポリシーを設定し、あらゆる返品を可能な限り迅速かつ低コストで処理できるシステムが必要となる。
小売業者は、利用可能なデータを活用して、顧客一人ひとりの購買習慣に合った顧客体験を創造する必要がある。認知ソリューションにより、これらのプロファイルの作成と維持が容易になります。消費者層がZ世代に支配されるようになるにつれ、特に返品に関する顧客一人ひとりに合わせた体験を提供することが、ブランドへの忠誠心を築き、ビジネスを成長させる上で非常に重要になるでしょう。
3. ネットワーク化されたサプライチェーンソリューションは、もはや必須事項である。
消費者は明らかに無料かつ簡単な返品を望んでいるものの、調査によると、インセンティブがあれば受け入れる意思があることが分かった。回答者の32％が、商品を返品する際に最も重要な要素は無料返品送料であると回答した。迅速な返金（30％）がそれに次いで人気が高い。消費者は、商品を返品しない代わりに、「そのままお持ち帰りください」という返品条件や代替のインセンティブを受け入れることもある。
小売業者にとって、新たな返品オプションが増えるたびに複雑さが増し、サプライチェーン全体で監視し理解する必要が生じる。したがって、ネットワーク型ソリューションは、サプライチェーン企業にとって必須条件とみなされるべきである。サプライチェーンの各機能について信頼できる唯一の情報源がない場合、企業は返品コストの増加、倉庫に滞留する在庫の増加、そして顧客の不満といったリスクにさらされることになる。
完全な透明性が確保されれば、小売業者はどの商品の推奨が効果的か、どの消費者が商品を返品する可能性が高いものの買い物を続けるか、そして誰が返品ポリシーを悪用するかについて、より正確な理解を得ることができるだろう。正確なデータは、より精度の高い予測、コスト削減、そして従業員と顧客双方にとってより良い体験につながります。
