Семь раз примерь, один раз купи: как UX помогает eСommerce уменьшать число возвратов

Каждый возврат - это не только прямые издержки на обратную логистику и обработку товара, но и косвенные потери: ухудшение клиентского опыта, заморозка оборотных средств, падение маржинальности. В 2024 году в мире возвращался почти каждый шестой заказ - в среднем 16,9% покупок (NRF, Happy Returns). В России особенно выделяется fashion: на маркетплейсах возвращают до 30–45% заказов, а на сайтах брендов - 15–25% (Shift).

В фокусе нашего исследования - 4 категории магазинов:

• Одежда и обувь - категория с наибольшей долей возвратов; критичны размер и посадка. Lamoda, Спортмастер, ASOS, SHEIN, Zalando, H&M, ZARA, Nike, Decathlon.
• Мебель и товары для дома - высокие средние чеки; ошибки в габаритах/стиле ведут к дорогим возвратам. Hoff, Лемана PRO, IKEA, Wayfair, Target.
• Электроника - выбор на основе характеристик и отзывов; важны сравнения и достоверность описаний. Ситилинк, М.Видео, DNS, Best Buy, MediaMarkt.
• Маркетплейсы - задают "ожидания по умолчанию" и стандарты UX для рынка. OZON, Wildberries, МегаМаркет, Яндекс Маркет, Amazon, Walmart.

Где UX-решения снижают вероятность ошибки выбора

Мы выделили четыре зоны, в которых ключевые причины ошибочного выбора можно связать с конкретными UX-решениями и их измеримым эффектом - чтобы их внедрение помогало управлять снижением возвратов с предсказуемым эффектом и видеть реальное влияние в цифрах.

1. Характеристики и описание

Задача: уменьшить неопределённость по размеру/параметрам.

Примеры рычагов: замеры прямо в карточке, fit-assistant, true-to-fit индикаторы.

Метрики:

• доля возвратов с причинами "размер не подошёл" / "характеристики не совпали";
• доля заказов с брекетингом (несколько размеров/вариантов);
• охват/использование фич подбора размеров.

2. Визуальная поддержка выбора

Задача: сблизить ожидания с реальностью товара.

Примеры рычагов: примерка на похожей фигуре/3D-аватар, AR "товар в комнате", 3D-просмотр.

Метрики:

• доля возвратов с причиной "не соответствует описанию/фото";
• конверсия в покупку у пользователей, применивших AR/виртуальную примерку;
• доля возвратов среди заказов, где фича применялась.

3. Отзывы

Задача: быстро дать релевантный опыт других покупателей.

Примеры рычагов: AI-резюме отзывов, поиск по отзывам, сортировка по полезности/параметрам автора, UGC-галерея.

Метрики:

• доля возвратов "качество/посадка не соответствуют ожиданиям";
• разница в возвратах для товаров с UGC и без UGC;
• использование поиска/фильтров/якорей в отзывах.

4. Дополнительная информация (о цене/ условиях покупки/ наличию и т.д.)

Задача: убрать сюрпризы по цене и условиям до покупки.

Примеры рычагов: блок "больше о цене" с альтернативами, прозрачные условия возврата/доставки, наличие по магазинам.

Метрики:

• доля возвратов с причиной "нашёл дешевле";
• доля возвратов "товар в ненадлежащем виде" (как индикатор проблем в цепочке поставки/хэндлинга);
• доля возвратов по истечении срока (сигнал непонимания условий).

Общие показатели, по которым видно, помогают ли UX-решения людям покупать без ошибок:

• Переходы между шагами: смотрим, как часто пользователи переходят из карточки товара в корзину, из избранного в корзину и из корзины к оплате - и сравниваем тех, кто использовал фичи (примерка, подбор размера и т.п.), с теми, кто не использовал. Если у "использовавших" переходов больше, фича работает.
• Скорость и глубина взаимодействия: измеряем, сколько времени уходит на выбор/покупку и насколько активно люди пользуются фичами (сколько пользователей включили, как часто обращаются, как долго держат открытыми). Чем быстрее принимают решение и осознаннее пользуются инструментами, тем меньше шанс ошибиться и вернуть товар.

14 UX-решений, которые снижают риск возвратов на этапе выбора товара

Во многих приложениях подбор размера требует перехода в таблицу с параметрами, так как у каждого бренда они свои. Lamoda убрала этот барьер: замеры (рост, обхваты, длина стопы) отображаются прямо в карточке товара. Это упрощает выбор и снижает риск ошибки.

В ASOS выбор размера происходит автоматически. Пользователь вводит рост, вес и предпочтения по посадке для верхней и нижней части тела. Алгоритм на основе данных о покупках и возвратах предлагает подходящий размер без необходимости сверяться с таблицами.

В условиях огромного ассортимента легко ошибиться с выбором. В Zalando помогает AI-ассистент: он уточняет запрос, учитывает параметры фигуры, сезонность и назначение, а затем предлагает наиболее подходящие варианты.

В категориях с десятками характеристик (например, электроника) покупатель часто ошибается при выборе. AI-ассистент Яндекс Маркета выделяет ключевые различия и помогает быстрее понять, какой товар соответствует запросу. Это снижает риск покупки неподходящей модели и последующего возврата.

Чтобы упростить выбор размера, Walmart предлагает "примерить" вещь на виртуальной модели с похожим телосложением. Нужно указать рост и размер - и система подбирает сходные типы фигур. Это превращает цифры обмеров одежды в понятный визуальный опыт.

В Zalando пользователь может создать собственный 3D-аватар по двум фотографиям. Алгоритм формирует цифровую копию фигуры и показывает посадку с учётом не только размера, но и пропорций - плеч, талии, длины. Такой инструмент требует большего вовлечения, но даёт максимально точное представление о том, как вещь будет сидеть.

Amazon позволяет проверить, как мебель или техника будут выглядеть у вас дома: камера смартфона переносит товар в реальное пространство, а при смене модели или цвета обновляется и цена.

В приложении IKEA функция Scan Your Room позволяет "очистить" комнату от своей мебели и расставить новые предметы из каталога. Пользователь может менять размер, цвет и модификации, чтобы проверить, как вещи сочетаются между собой. Это занимает немного больше времени, чем стандартный просмотр, но даёт уверенность в выборе.

В карточке товара ASOS пользователь видит агрегированные оценки в виде графических индикаторов. Такой формат позволяет быстро понять, как другие покупатели оценивают соответствие размера, комфорт (для обуви) и качество, не тратя время на чтение десятков комментариев.

В Lamoda можно сортировать отзывы так, чтобы первыми показывались самые полезные - с параметрами автора, фото и деталями посадки. Ключевые характеристики, вроде замеров и цвета, вынесены в отдельные строки, поэтому информация считывается быстрее.

В карточке товара Wildberries можно включить режим "только фото" или "только видео". Текстовые комментарии скрываются, остаётся только визуальный контент - это позволяет быстро оценить, как товар выглядит в реальности.

В BestBuy вкладка с отзывами открывается краткой выжимкой, подготовленной AI. Пользователь сразу видит основные темы - например, "экран", "скорость", "автономность". Положительные и отрицательные моменты подсвечены цветом и дополнены счётчиком упоминаний. По клику можно перейти к релевантным комментариям.

Amazon позволяет искать в отзывах по ключевым словам. Пользователь может ввести, например, "шум", "аккумулятор" или "посадка", и сервис подсветит соответствующие комментарии. Это упрощает проверку именно тех характеристик, которые важны для выбора.

В карточке товара OZON есть блок "Больше о цене", где сразу отображается минимальная стоимость и количество продавцов. Пользователь может в один клик перейти к списку альтернативных офферов и сравнить их ещё до покупки. Такой подход снижает риск возврата по причине "нашёл дешевле" и делает выбор более осознанным.

Все рассмотренные решения направлены на одно: они уменьшают неопределённость, с которой сталкивается покупатель при выборе. Хорошо спроектированный UX помогает сформировать реалистичные ожидания ещё до покупки. Когда пользователь понимает, что именно он получит, вероятность возврата снижается. Для бизнеса это означает не только экономию на логистике и рост маржинальности, но и укрепление доверия клиентов.