你没能好好处理的歹意退货正在吃掉你30%的赢利

编者按：本文来自微信公众号“新零售商业评论”（ID：xinlingshou1001），作者詹姆斯·阿比 等，36氪经授权发布。

美国户外用品品牌L.L. Bean成立一百年来，一直执行极为自由的退货政策——退货既无时间限制，也不要求提供收据。几十年前买的鞋都能享受全额退款。但是很多人滥用退货政策，从垃圾箱捡东西去退，或者在eBay买二手货去退。

在过去的五年，这些一文不值的退货每年吃掉该公司5,000万美元，大约相当于年利润的30%。

于是2018年2月，该公司宣布新政：只有购买一年内的产品才能退货。新政甫一出台，嘘声一片，甚至引发集体诉讼，曾经的忠诚顾客表示很受伤，再也不买这家公司的东西了：滥用退货政策的人又不是我，为什么我要躺枪？

一些顾客表示，那个独一无二的L.L. Bean不见了，世上只是多了一家普通商店而已。

L.L. Bean并非个案。百思买（Best Buy）、美国户外用品连锁店REI、美国服装品牌Land's End和开市客超市（Costco）都执行了退货限制，比如“重新上架费”，缩短了允许退货的时间，要求出示原始收据等。依然执行自由退货政策的商家也还存在，但数目越来越少。

不论这些公司的退货政策是紧是松，它们的共同点是对所有顾客一视同仁，对忠诚守规矩的顾客和钻空子的顾客同等对待，忽视了不同顾客行为的巨大差异。

好在随着一些新工具和新技术的出现，公司可以对顾客进行细分，通过分析顾客历史行为，执行差异化的退货政策。

最近，我们对美国某大型高端零售商的顾客数据进行了分析，识别出了最有可能滥用退货政策的顾客的交易模式。

我们的预测模型对这家公司非常有效，当然换一家公司可能会失效——在其他环境下，影响要素可能不同，或者即使是同样的要素，各自权重也会有所差异。

不过，要识别和管理最有可能滥用退货政策的顾客，还是有一些总体方法能够使用的，而且这些方法具有广泛的指导意义，所以我们在这里和大家伙儿一起来分享，希望帮助零售商合理地管理退货，保证利润，同时提供积极的顾客体验。

找到为你创造最多利润和最少利润的顾客

退货是门大生意。2017年，退货额达到3,510亿美元。我们的分析显示，如果存在一个假设中的“顾客退货公司”，那么它将在《财富》（Fortune）500强中排名第二，仅次于沃尔玛（Walmart）。

平均来看，美国商店售出的商品10%会被退回来。不幸的是，很多退货无法再放回货架，还要占用员工大量时间来决定哪些东西可以重新上架，然后再进行适当处理。

收到退货后，员工要对它们进行分类、维修、重新包装，如果还有价值，再重新放上货架。

退货欺诈和滥用加剧了这样的一个问题，美国零售商每年要为此付出230亿美元——相当于美国前三大零售商沃尔玛、开市客和家得宝（Home Depot）的利润总和。

退货滥用有多种形式，有的相当有创意。比如，顾客会为了观看超级碗（Super Bowl）买大屏电视，或者为特殊活动买很贵的衣服，用完后退掉。这些行为被冠以各种名称，包括零售商租赁、租借、选借个人系列衣服和即购即退。

还有些顾客会买一些自己根本不会用的东西，却从退货中获益。

比如，顾客可以用信用卡的旅行奖励来购物，然后退货换取现金、积累航空里程或酒店积分，商家却得支付交易费用。还有一种生财之道是，有人趁打折购物，退货时表示丢了收据，要求全额退款。最简单的退货滥用是顺手牵羊再退货换取现金。

打击退货欺诈的关键，是找出最有可能的恶意退货者，并且只针对他们进行严厉限制。

理想的情况是，在他们下一次交易之前就加以限制。对这些顾客，公司可以收取重新上架费，或者拒绝某些退货请求。这样，公司就可以给合理退货的忠实顾客保留慷慨的退货政策。

该方法关注的是顾客的终身价值，我们发现这比一刀切的严厉政策或宽松政策都更能为企业创造效益。

从公关的角度来说也容易得多——如果公司能够证明自己是在对有问题的退货顾客进行打击，就不至于像L.L. Bean那样因为实施全面限制政策而遭遇公关危机。

我们研究的这家零售商有100多家实体店，另外还有折扣店以及目录销售和网络销售渠道。我们总共考察了七年间记录的100多万名顾客，超过7,500万次交易，销售额总计29亿美元，退货额达到4.66亿美元。

研究数据后我们发现，一共有7个关键变量共同解释了整体顾客利润贡献的方差为何会达到惊人的94%。

有趣的是，人口学特征如年龄和收入并不显著，因而我们没有将其纳入预测模型。交易有关的数据如总购物次数、购买品类数、平均退货时间等则重要得多。

通过找出利润贡献终身为负的顾客，我们大家可以预测哪些顾客未来最有可能进行退货欺诈。我们发现，预测模型仅仅需要观察5次交易，准确率就能高达99.96%。观察10次交易及以上，准确率提高到99.98%。

我们将顾客细分为三类：合理退货者、不退货者，以及滥用退货者（即退货频率和时间导致公司产生财务损失的顾客）。

平均来看，合理退货者每年为公司贡献利润1,445美元——是我们研究中利润贡献最大的顾客群体。他们非常重视零售商提供的退货选择，平均退货率为23%。

滥用退货者数量不多，但杀伤力巨大：只有0.4%的顾客归属此类，平均退货率60%，但导致公司每年损失累计6,000万美元。由于这些顾客平均退货时间为两个月，产品在退回时的价值已经大大低于购买时的价值，特别是季节性商品。

量身定制退货政策

通过分析交易行为，根据利润贡献对顾客进行细分，零售商可以了解何时应该实施退货限制，何时不需要实施。

当然，对于那些既喜欢灵活退货政策又能为公司利润做出重大贡献的顾客，公司还是要给他们保留最大的退货自由度，绝对不能为了控制爱占便宜的顾客而忽略了这些优质客户的需求。

这样，公司就更可能提高顾客满意度，增加忠诚度，促进顾客未来的持久购买。

调整退货政策有几种方法。一个简单方法是在退货过程中明确说明，退货可以，但是会对不合理的退货数量进行监测。如果某位顾客有清晰的过度退货史，那么零售商可以直接限制或拒绝交易。

不过，零售商不需要等到退货发生时才采取行动——在销售时就可明确给予差异化的退货政策。根据预测模型的分析结果，零售商可以在过度退货顾客购物时，就将他们标示出来，告诉他们退货时间有限，而且退货时将被收取重新上架费或运费。

另外，零售商还可以对价值贬损较快的产品类别，如季节性商品和电子商品，收取退货费，缩短退货期限。

虽然企业有多种机制可用，但我们分析的这家零售商对于滥用退货政策的顾客，开始直接拒绝他们的退货请求。

该零售商是在我们的研究期间决定推出这个新政策的，某些特定的程度上是为了顺应全行业执行严厉退货政策的趋势。

我们还发现了针对不退货顾客的潜在机会。我们的多个方面数据显示，和那些时不时会正常退货的顾客相比，不退货的顾客购买量小很多，对公司利润贡献也少很多。

但是公司也许可以想办法改变这些顾客的行为，比如吸引他们免费体验一些样品，甚至鼓励他们同时购买几种同类商品，回家试用后留下喜欢的，将其他尽快退回，或者想办法将这些顾客变成合理退货顾客，在他们来店采购时送他们优惠券或折扣券，未来需要退货时能够正常的使用。

如果这招不灵，零售商还可以给他们一些奖励来吸引他们购买更多产品——比如，降价出售某些商品，但不允许退货（反正他们也不爱退货）。

很多网上零售商已经采取了类似方法，包括Jet.com和沃尔玛网上商城。这些激励措施虽然目前仍不常见，但是未来会慢慢的普遍。正如退货政策对滥用退货的顾客会慢慢的严格，优惠政策对优质顾客则会慢慢的优惠。

今天，大多数大型零售商手上都掌握了有关客户交易和行为的大量数据，可完全针对不同顾客执行灵活的退货政策。

注意，我们这里用的是行为模型，不是人口模型。

行为会随时间变化而变化。如果顾客行为因为定制化的退货政策发生改变，企业可以持续根据最新交易重新校准，继续鼓励自己想看到的顾客行为。