ECの返品率を下げる打ち手 — アパレル・コスメ・家電で違う理由

返品率は、ECビジネスの収益を一番静かに、しかし確実に削っていくKPIです。広告費を投じて売上を伸ばしても、返品率が高ければ手元に残る利益はみるみる減っていきます。しかも厄介なのが、返品の起こり方が商材によって全く違う こと。アパレルで効く打ち手はコスメでは効きませんし、家電にはまた別の理屈があります。

この記事では、アパレル・コスメ・家電の3つの商材タイプについて、返品が起きる理由と、それぞれに対応する打ち手を整理します。

ECの返品率はそもそもどれくらい？

まず、業界全体の数字を確認しておきます。打ち手を考える前に「自分のストアは平均より高いのか低いのか」が分からないと、優先順位がつきません。

出典：経済産業省 令和6年度電子商取引に関する市場調査、NRF 2023 Consumer Returns in the Retail Industry

EC市場が26兆円規模に成長する一方で、返品コストも比例して膨らんでいます。NRFの2023年レポートでは、米国のEC返品率は 17.6%（2,470億ドル） で、実店舗の10.02%の約1.7倍。小売全体では14.5%です。なお、日本のカテゴリ別返品率をまとめた公的な統計は見つかりませんでした。「アパレルは30%」といった数字が引用されているのをよく見かけますが、出どころをたどれないものが多いので、この記事では使いません。 比較対象にすべきなのは業界平均ではなく、自店の先月の数字です。

返品を放置するとどう効いてくる？

返品の本当の怖さは、返ってきた商品の金額だけを見ていると、実際のコストを小さく見積もってしまうところにあります。1件の返品には、少なくとも4種類のコストがぶら下がっています。

1. 01

   売上の取り消し

   いちばん見えやすい部分。返金額そのもの
2. 02

   再販できない分のロス

   開封済み・汚れ・シーズン落ちで、そのまま棚に戻せない在庫
3. 03

   返送と検品の実費

   返送料、検品の人件費、再梱包の資材費
4. 04

   次の購入が起きない分

   返品を経験した顧客が再訪しなくなった場合の売上

4番目は測りにくいので、まずは1〜3を自分の数字で埋めてみてください。ここは他店の平均値ではなく、自店の実績で計算できます。

この4つを掛け合わせた金額が、返品率を1ポイント下げたときに手元に残る金額の目安になります。 自店の数字で出すからこそ、施策にいくらまで投資してよいかの判断ができます。 他店の「年間400万円削減」を持ってきても、その判断には使えません。

商材タイプ別に、何が返品を起こしているか

ここからは、アパレル・コスメ・家電の3タイプについて、返品の起き方と打ち手を並べます。返品理由の比率は商材だけでなく客層でも変わるので、比率の数字は出しません。 自店の返品データを分類したときに、どの列に当たるかを見てください。

アパレルD2Cの場合

アパレルで最も多い返品理由は、多くの場合 サイズ です。Lサイズと書いてあっても、ブランドごとに実寸は違いますし、骨格や好みのフィット感によっても「正解」が変わります。次に「写真と印象が違う」「素材感が想像と違った」と続きます。

つまり、返品の大半は届いてから起きているのではなく、 商品ページで判断材料が足りていないところで起きています。

打ち手

サイズ起因が返品理由の1位なら、まず実測値表から着手するのが理にかなっています。1位を潰さずに他の施策を並べても、母数の小さいところを削る作業になるからです。

コスメD2Cの場合

コスメの返品率はアパレルより低く出ますが、それは打ち手が効いているからとは限りません。 化粧品は開封後の返品が原則できない ため、そもそも返品として集計されない分があるからです。

出典：消費者庁 特定商取引法ガイド 通信販売

開封されずに返ってくる以上、直す場所は届いたあとではなく、届く前です。

打ち手

サンプル販売には、返品を減らす以外の効果もあります。合わなかったときの顧客側の損失額が下がるので、初回購入のハードル自体が下がります。

家電ECの場合

家電は、色やサイズで返ってくるアパレル・コスメと違って、 「動かない／思ったより使えない／手持ちの機器につながらない」 で返ってきます。打ち手の性質が大きく変わります。

とくに「動作不良」として申告される返品のなかには、初期設定や使い方の行き違いが混ざります。どのくらい混ざっているかは、返品を受ける前にサポートを挟んでみないと分かりません。 ここを測ること自体が最初の打ち手です。

打ち手

家電は「返品させない」より 「返品の前に解決させる」 のほうが本質的です。返品依頼が来たら即座に倉庫に送り返す前に、サポートで解決できないかを試す運用にすると、そこで解決した件数がそのまま「設定・使い方が原因だった割合」として残ります。次の商品ページ改善の材料になります。

3タイプを並べて見る

3つを並べると、共通して効く打ち手と、商材ごとに分かれる打ち手がはっきりします。

つまり、 「返品対策のテンプレ」は存在しません。自ストアの返品理由TOP3を集計し、その理由を一個ずつ潰す打ち手を選ぶ、という地道な作業が一番の近道です。

自分のストアで再現するには

「では、どこから手をつければいいか」の手順を整理しておきます。

1. 1

   返品理由データを3ヶ月分集める

   ShopifyのOrderステータス「Refunded」「Returned」のメモ欄、CS問い合わせの記録、返送伝票の備考。フォーマットがバラバラでも構わないので、まずは全部スプレッドシートに集めましょう。最低でも50件あれば傾向が見えます。

2. 2

   理由を上位5カテゴリに分類する

   「サイズ」「色」「動作不良」「使い方が分からない」「期待外れ」など。商材によって出やすい分類が違うので、最初は粗くて構いません。比率を出して、TOP3を特定します。

3. 3

   TOP1の理由に対する打ち手を1つだけ決める

   複数同時に走らせると効果が測れなくなります。「サイズ違いがいちばん多いなら、まず実測値表を全SKUに載せる」のように、1ヶ月の集中投下を1施策にします。

4. 4

   改善後の返品率を月次で測定する

   最低3ヶ月は様子を見ます。1ヶ月目はノイズが大きいので一喜一憂しないこと。3ヶ月の移動平均で判断します。

5. 5

   効いたらTOP2、効かなかったら別の打ち手にピボット

   「効いた施策を横展開」と「効かなかった施策を引く」の両方を素早くやることが大事です。サンクコストにとらわれない判断を。

実施チェックリストはこちら。最初の1ヶ月で全部やる必要はありません。順番にチェックを入れていく前提で構いません。

やってはいけない返品対策

返品率を下げたい一心で、よく見かける危険な打ち手があります。

出典：消費者庁 特定商取引法ガイド 通信販売

ほかにも避けたい打ち手をいくつか。

• 商品ページの写真を 実物より良く見せる加工：短期CVRは上がっても返品率が爆発します
• レビューの 悪い評価だけ削除：信頼を一気に失います
• 返品理由を「お客様都合」に丸めて データを取らない：改善のループが回りません
• 返品送料を有料化するときに 事前告知なし：クレームが集中します

そして、もうひとつ。社内の改善議論でも 「実績か仮定か」を必ず区別する ことをおすすめします。「うちのストアでは18%が11%になりました」と「一般にこういう打ち手が知られています」は、まったく別の重さの情報です。混ぜて扱うと、打ち手の優先順位を誤ります。数字を出すときは、どの期間の、どのレポートの数字なのかまでセットにしてください。

よくある質問

まとめ

3つの商材タイプを並べてみて、伝えたかったことはひとつです。 返品率対策はテンプレでは効かない、商材ごとに「効く打ち手」が違う。

返品が起きた瞬間は、お客さんの不満や不安が一番鮮度高く言葉になっているタイミングでもあります。そこを「処理する」だけで終わらせず、商品ページや顧客体験の改善ヒントとして取り込めるストアは、返品率も売上も両方伸びていきます。

返品理由の根っこには「お客さんのことを十分に理解できていない」という共通課題があります。CSの問い合わせデータや顧客タグを自社で持つこと、検索や予約のデータからお客さんの本当のニーズを掴むこと。そうした 顧客理解の積み上げ が、長い目で見たときに最も再現性の高い返品対策になります。

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返品率の打ち手を、ぜひ今月の月次レビューの議題に入れてみてください。まずは返品理由を分類するところからで十分です。