返品やキャンセルには、サイズが合わない、イメージと違う、到着が間に合わない、注文を間違えたなど複数の理由があります。件数だけを見ても、どこを改善すべきかは分かりません。
AIは、自由記述の理由を分類し、頻出する言葉や商品ごとの傾向を整理する用途に向いています。お客様個人を評価するためではなく、商品情報と購入体験を改善するために使います。
分析の手順を紹介します。
個人情報を除いて集計する
氏名、住所、電話番号、メールアドレス、注文番号を除き、日付、商品、カテゴリー、返品理由、自由記述を集計します。担当者名や取引先情報も必要がなければ除きます。
利用するAIサービスへ入力できる情報を社内ルールで確認します。
理由を共通の分類へまとめる
サイズ、色・見た目、品質、説明不足、配送、注文間違い、都合変更などの分類を作ります。AIに分類させた後、判断が難しい記述を担当者が確認します。
一つの理由に無理に決めず、主な理由と関連理由を分ける方法もあります。
商品・時期・流入元で傾向を見る
特定商品、サイズ、販売時期、キャンペーン、流入元で件数や割合を比較します。大型セールで注文間違いが増えた、特定商品の色違いが多いなど、改善の手掛かりを探します。
販売数が多い商品は件数も増えるため、返品率でも確認します。
改善できる場所を選ぶ
サイズ表、写真、商品説明、配送目安、確認画面、FAQ、梱包など、理由に近い場所を見直します。AIで改善案を出し、商品担当、CS、物流の担当者が実行可能性を確認します。
品質問題や安全に関わる内容は、通常の改善とは分けて速やかに対応します。
変更後の結果を確認する
変更日を記録し、同じ期間と条件で返品率、問い合わせ、購入率を比較します。返品が減っても購入率まで大きく下がった場合は、説明が不安を強めていないか見直します。
返品をゼロにするのではなく、納得して選べる情報を増やすことが目的です。
まとめ
AIで返品・キャンセル理由を分析するときは、個人情報を除き、共通分類へ整理し、商品や時期ごとの割合を確認します。結果を商品ページ、配送案内、FAQの改善へつなげましょう。
ママダカラEC AIでは、レビュー・問い合わせ・返品理由の分析と改善コンテンツ制作を支援します。
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