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我們家的i衣櫥鞋櫃,e起成長

  在百貨商場或街邊門店內,經常看到場景對話:「不知是否穿得下?會不會太小了」「若穿不下,保留標籤,可以退換」,或者「喂!明明你的鞋子是穿幾號?」「不知啦!在打電動不要吵啦」,相信是大家共同經歷。

  從孩子還小時,全家一起逛街購物,買衣服、鞋子、吃飯,與隨著孩子成長,比較不願意跟著出門,父母依然會逛百貨賣場購物,也想到幫孩子購買時,也或者看到適合長輩的衣服、褲子、鞋子時,想要買時,總會出現這樣場景對話,消費者被商品所吸引,或者因行銷活動的優惠,想要幫家人購買商品,然而,卻不知家人衣服、褲子、鞋子的尺寸、不知商品是否合身,儘管可以換貨,但要促進消費者增加購買商品時,總會多費些心力,或許依然成交,但更多時候,是眼見商機流失。

  在電子商務方面,香港零售巨頭馮氏集團旗下子公司 FUNG GLOBAL RETAIL & TECHNOLOGY 日前發佈 2015年全球鞋類電商資料,報告中指出中國已成為最大市場,並且在千禧一代的主導下電商業務大幅增長。休閒運動和崇尚健康的生活方式帶動了運動鞋的需求量,還有試穿和退貨的成本成為制約鞋履電商發展的主要因素。

  據試衣技術服務供應商 Fitcode 的資料,每年電商在退貨成本上的花費高達 2600億美元。但隨著新技術的進步,消費者也能線上選到合適尺碼的產品,這樣大大節約了商家的成本。True Fit 、 Fitcode等試衣技術大大降低了退貨率。

  馮氏此前的研究顯示,多管道的時尚零售商,其電商業務的退貨率達到 15%~20%;但對電商單一模式的零售商來說,退貨率更高:服裝、鞋履純電商企業 Zalando 的退貨率高達 50%,AS0S 的退貨率近年來約為30%。還有部分電商提供免費退貨服務,跨境電商業務更是面臨高額的運費和退貨成本。

  據 Body Labs 2016年四月的研究表明,美國消費者線上購鞋的退貨率平均達到了20%,而實體店購物和線上購買服裝的退貨率分別為13%和23%。其中最主要的退貨原因就是尺碼不合適,其他原因還包括:品質差、款式不喜歡、不想要了等等。

  為此,美國電商巨頭亞馬遜(Amazon)於2015年收購了總部位於匹茲堡的創業公司 Shoefitr。Shoefitr 已經開發了一套 3D 試鞋技術,方便網上購鞋的消費者買到更合適的鞋履。收購完成後,該技術將應用于亞馬遜旗下主打鞋履的電商網站 Zappos。(資料來源 瘋時尚網站。網址:http://ifashiontrend.com/2015-online-shoe-consumption-report/ )

圖:瘋時尚網站 文章標題

  而在台灣,依據經濟部2015年我國B2C網路商店經營現況研析報告,針對所有網路商店販售商品類型統計分析,其中 以銷售服飾、鞋、包類商品的網路商店為最多,共佔 158 家,高居第一,而第二名商品為3C、電器類商品為107家,其他類型商品所佔家數就都在2位數以下,如圖所示:

  不僅顯現,網路經營服飾、鞋包的門檻較低,容易進入,也表示競爭更是激烈,但也帶動消費人潮,以及無可避免,因試穿、不合適的退貨成本的管理,故輔以行動科技運用之善化、深化與強化的會員關係經營,站在以消費者為中心的立場,建構我們家的i衣櫥、鞋櫃行動APP,突顯差異化服務,從擴大對會員的家人服務的開源、增加客群,到降低退貨率與相關費用成本的節流,將會是e商機無限大。

  我們家的i衣櫥鞋櫃APP,基本上是行動商務延伸,也就是擴充會員管理的功能,以消費者為中心的服務概念,在於能黏住消費者,讓此APP為消費者所鐘愛,因此就必須具有的功能,能夠讓會員記錄本身以及家人的衣服、褲子、裙子、鞋子的尺寸等等,購買的日期、地點、商品品牌,購買後,也能拍下實體商品照片、紀錄商品色系與形式特色、與穿著的感受、喜愛程度,與購買時的起心動念或是生日禮物、升學紀念等等,而因是我們家的i衣櫥鞋櫃APP,顧名思義,是我們的家人的手機都使用此APP,以共享資料,以達到幫家人購買衣服、褲子、鞋子能夠無縫接軌,不只是合適尺寸,連商品形式、色系都能是家人喜愛風格,而由於有紀錄購買商品照片、或穿著商品照片,都存放在雲端,成為我們家的i衣櫥鞋櫃,日機月累下來,隨著年歲增長,穿不下衣服或鞋子也許送人或回收,已不在佔據家中衣櫥鞋櫃空間,但是因已數位典藏放在雲端,故還是能夠在APP呈現出來,而那是成長過程記憶呈現。

  所以,就服飾、鞋履業者當建構電子商務運作模式,在市場競爭激烈中的脫穎而出,除商品豐富性與特色外,更重要是提供會員服務價值、個人化服務,更應擴及會員家人連結價值,能夠代購服飾鞋履商品,不會有尺寸困擾,也能降低退貨比率,尤其是辦行銷活動時,更能增加商品銷售,而提供會員服務,在任何同業的零售店面或電子商務購買,也都能使用我們的i衣櫥鞋櫃APP,畢竟是以消費者為服務主體,而也得以形成服飾鞋履蒐集消費者購物習性大數據,進而市場化與個人化情報分析、預測,有助於業者商品研發、採購,及對會員個人化喜好服務推播,精準銷售,e起成長,開創發展,更加穩固。


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