Возвраты товаров остаются одной из ключевых проблем онлайн-ритейла. По данным международных исследований, около четырёх из пяти возвратов связаны не с качеством товара, а с неточностями на этапе выбора. Это означает, что снижение возвратов начинается задолго до оформления заказа – на уровне UX-решений, определяющих, насколько корректно пользователь понимает товар.

В исследовании мы изучили 25 мобильных приложений крупнейших e-commerce-компаний из России и зарубежных рынков. В четырёх товарных категориях с наиболее частыми ошибками выбора были выделены 14 инструментов, которые помогают снизить риск возвратов.

Исследование причин возвратов на сайте Amazon в 2024 году

Почему возвраты – это больше, чем вопрос логистики

Возврат создаёт для бизнеса не только прямые затраты, но и менее очевидные последствия: дополнительную нагрузку на операционные процессы, падение удовлетворённости клиентов и снижение маржинальности.

На глобальном рынке уровень возвратов приближается к 17 %. В отдельных сегментах, например fashion, он существенно выше: на маркетплейсах России – до 30-45 %. Для брендов это означает необходимость точной работы с тем, как пользователь воспринимает товар до покупки.

Где UX может существенно повлиять на снижение возвратов

Мы выделяем четыре ключевые зоны, где UX-решения помогают снижать ошибки выбора:

1. Характеристики и описание товара

Задача: минимизировать неопределённость, связанную с размером, характеристиками, совместимостью и особенностями модели.

Метрики: возвраты по причине «размер/характеристики не подошли», использование инструментов подбора размера.

2. Визуальная поддержка выбора

Задача: приблизить восприятие товара к тому, как он выглядит в реальности или в контексте использования.

Метрики: конверсия среди пользователей, использовавших визуальные инструменты, доля возвратов «не соответствует ожиданиям».

3. Отзывы

Задача: структурировать субъективный опыт других покупателей так, чтобы он помогал принимать решение, а не усложнял выбор.

Метрики: возвраты из-за несоответствия ожиданиям, доля товаров с UGC, взаимодействия с отзывами.

4. Дополнительная информация

Задача: вовремя устранить ценовые, логистические и сервисные неопределённости.

Метрики: возвраты по причине «нашёл дешевле», возвраты из-за условий доставки/комплектности.

14 UX-решений, которые помогают снижать возвраты

Ниже – весь набор решений, выявленных в ходе анализа. Они распределены по четырём зонам риска выбора товара.

1. Характеристики и описание товара

(фокус: точность параметров, подбор размера, контроль ожиданий)

Влияние характеристик и описания товара на возвраты

1) Lamoda: замеры в карточке вместо таблиц

Размерные параметры (рост, обхваты, длина стопы) представлены прямо в карточке, без необходимости переходить в таблицы. Это снижает риск ошибки при выборе.

Чем полезно:

-1 шаг на пути до покупки, повышение удовлетворённости для клиентов с высоким уровнем вовлечённости. Выше вероятность, что покупатель посмотрит другие товары или вернется на площадку за повторными покупками.

Как использовать:

Минимизируйте шаги на пути к действительно нужной клиенту информации. Если есть возможность адекватно ответить на все вопросы на одном экране – используйте ее.

2) ASOS: персонализированный подбор размера

ASOS использует данные о параметрах тела, предпочтениях по посадке и предыдущем опыте покупок, чтобы предложить точный размер без ручного анализа таблиц.

ASOS: персонализированный подбор размера

Чем полезно:

Сервис становится ближе к своему клиенту, предоставляя индивидуальный подход не на словах, а на деле. Это привлекает и утепляет отношения с клиентами, увеличивая шанс на повторные покупки без возвратов.

Как использовать:

Покажите покупателю, что вы действительно знаете его предпочтения и готовы помочь быстрее получить нужный именно ему товар.

3) Zalando: AI-ассистент для выбора

AI-модуль задаёт уточняющие вопросы о параметрах, назначении и предпочтениях, снижая вероятность неверного выбора товара в широком ассортименте.

Чем полезно:

Почти бесконечные возможности для сокращения пользовательского пути к покупке. Главное понимать, что бот действительно может предоставить клиенту исчерпывающую информацию и не вызывает негатив к себе лично.

Как использовать:

Отдавайте предпочтение AI с возможностью полезного диалога. Не используйте базовые решения, лишь направляющие клиента на другие экраны и страницы.

4) Яндекс Маркет: сравнение товаров с помощью AI

Инструмент автоматически выделяет ключевые отличия между моделями, что помогает избежать ошибок выбора при большом количестве характеристик.

Яндекс Маркет: сравнение товаров с помощью AI

Чем полезно:

Сокращение ресурсов на адаптацию всей страницы товара до краткой выжимки, которая действительно оказывает влияние на желание купить. Повышение конверсии для клиентов, которые хотят быстрее закрыть свою потребность без долгих взаимодействий с сервисом, и покупателей с низким уровнем вовлеченности.

Как использовать:

Предоставляйте пользователям возможность быстрого сравнения товаров, чтобы избежать отказов по причине «нашел что-то получше».

2. Визуальная поддержка выбора

(фокус: посадка, контекст использования, визуальное соответствие)

Визуализация выбора для снижения возвратов

5) Walmart: примерка на похожей фигуре

Пользователь видит, как одежда выглядит на модели с сопоставимыми параметрами тела, что снижает разрыв между ожиданием и реальной посадкой.

Чем полезно:

Устранение проблемы несоответствия ожиданий и реальности. Утепление отношения с клиентами, которые чувствуют заботу о себе.

Как использовать:

Не стоит стремиться к излишней идеализации товара, особенно в категориях с высоким уровнем возвратов. Гораздо эффективнее показывать реалистичный пользовательский опыт.

6) Zalando: персональный 3D-аватар

Создаётся цифровой аватар пользователя на основе фото. Алгоритм показывает посадку с учётом пропорций фигуры, а не только размеров.

Чем полезно:

Действительно персонализированный подход к покупателю, который снижает негатив от покупок и увеличивает привлекательность сервиса для эмоционально ориентированных покупателей.

Как использовать:

Создайте больше возможностей для того, чтобы клиент мог подобрать товары именно под себя, а не под стандартизированный образ.

7) Amazon: виртуальная примерка мебели и техники

Пользователь размещает товар в реальном пространстве через AR, оценивая масштаб, цвет и совместимость с интерьером.

Amazon: виртуальная примерка мебели и техники

Чем полезно:

Увеличивает вероятность расширения листа покупок за счет потребности «заполнить пустые пространства». Предоставляет однозначное виденье товаров в ареале их использования, что утепляет отношение к площадке. Несмотря на то что подобный инструмент сегодня есть у нескольких крупных ритейл-сервисов, визуализация в реальном пространстве по-прежнему создаёт заметный «вау-эффект» и усиливает эмоциональную связь с платформой.

Как использовать:

Персонализируйте не только рекомендации для пользователя, но и контекст, в котором он будет использовать товар.

8) IKEA: проверка, как мебель впишется в комнату

Приложение IKEA Place позволяет проверить визуальную сочетаемость мебели с окружением – ещё один способ снизить возвраты «не подошло по виду/размеру».

IKEA: проверка, как мебель впишется в комнату

Чем полезно:

Привлекает к повторным покупкам за счет желания дополнить интерьер в той же визуальной схеме. Работает на эст��тически направленных покупателей и гедонистов, давая возможность подобрать предметы под самый сложный интерьер. Оценив визуальную композицию, клиент может «закрыть глаза» на цену, что позволяет сервису продавать более дорогие товары.

Как использовать:

Делайте акцент на удовлетворение эстетических вкусов аудитории, если ваши товары не предполагают «повседневности». Покажите, что вещи вписываются в любую среду.

3. Отзывы и работа с пользовательским контентом

(фокус: релевантность, структурирование информации, качество опыта других покупателей)

Отзывы как средство снижения возвратов товара

9) ASOS: быстрый обзор отзывов в карточке

Ключевые параметры (качество, посадка, соответствие размеру) агрегируются в отдельные блоки – без необходимости читать десятки комментариев.

Чем полезно:

Структурирование отзывов по критически важным параметрам позволяет покупателю быстрее понять, подходит ли ему товар. Это снижает неопределённость, облегчает принятие решения и повышает вероятность покупки – особенно для пользователей, которые ориентируются на опыт реальных владельцев.

Как использовать:

Дайте клиентам больше характеристик для оценки товаров, чтобы новые покупатели лучше визуализировали не только вещь, но и процесс ее использования.

10) Lamoda: сортировка по полезности

Сервис поднимает наверх наиболее информативные отзывы с фото и параметрами пользователя – полезно при выборе размеров и моделей.

Lamoda: сортировка отзывов по полезности

Чем полезно:

Значительно ускоряет этап выбора вещи и удерживает посетителя на сайте. Уменьшает вероятность негативных отзывов, т.к. клиент до покупки быстро получает максимум полезной информации.

Как использовать:

Оценивайте пользу, которую вносят в работу вашего сервиса пользователи, и мотивируйте их реалистично оценивать товары, чтобы помогать другим. Так они помогают и вам.

11) Wildberries: галерея фото и видео из отзывов

Можно быстро просмотреть реальные фото/видео товара без текста – это помогает оценить внешний вид и качество.

Wildberries: галерея фото и видео из отзывов

Чем полезно:

Убедительно выглядит для покупателей, которые при выборе руководствуются визуальными характеристиками товара, и предоставляет множество вариантов для быстрой оценки товара как це��и. Позволяет сократить путь до покупки в категории лучшего соотношения «цена/качество».

Как использовать:

Визуализируйте опыт ваших покупателей, а лучше дайте им возможность делать это самостоятельно через отправку фото или видеоотзывов.

12) BestBuy: AI-резюме отзывов

Модуль обобщает ключевые тезисы отзывов, выделяя повторы, типичные проблемы и преимущества товара.

Чем полезно:

Упрощает оба приведенных выше варианта, чтобы клиент быстро получил сводную информацию о мнении людей со схожими интересами.

Как использовать:

Используйте возможности искусственного интеллекта для адаптации объемов данных к полезной итоговой сводке: это то, за что AI действительно ценят покупатели.

13) Amazon: поиск в отзывах

Позволяет быстро находить понравившиеся темы («size», «battery») и изучать релевантные комментарии, избегая ошибок выбора.

Чем полезно:

Увеличивает конверсию в покупку даже для самого привередливого покупателя, позволяя оценить действительно интересные для него мнения. Упрощает процесс подбора, а следовательно и вероятность приобретения.

Как использовать:

Не позволяйте накопленным в сервисе данным просто висеть без дела. Адаптируйте их для усиления KPI продукта.

4. Дополнительная информация

(фокус: прозрачность условий, альтернативы, цена)

Снижение возвратов через размещение дополнительной информации о товарах

14) OZON: прозрачный доступ к альтернативным предложениям

Блок «Больше о цене» показывает минимальную стоимость и количество продавцов. Это снижает вероятность возврата по причине «нашёл дешевле».

OZON: прозрачный доступ к альтернативным предложениям

Чем полезно:

Прозрачный доступ к альтернативным предложениям помогает не только снизить вероятность возврата, но и решает несколько бизнес-задач: повышает конверсию, удерживает трафик внутри платформы, формирует доверие к маркетплейсу, снижает нагрузку на поддержку и перераспределяет спрос в пользу продавцов с более предсказуемой логистикой.

В итоге покупатель делает более обоснованный выбор, а у сервиса снижаются операционные риски и растет экономическая эффективность.

Как использовать:

Старайтесь предоставлять покупателям видимые альтернативы.

Итоги

Все 14 решений направлены на одно – уменьшение неопределённости, с которой сталкивается пользователь на этапе выбора товара.

Когда интерфейс предоставляет точные параметры, релевантный визуальный опыт и структурированные отзывы, ожидания становятся реалистичными. Это снижает нагрузку на логистику, повышает удовлетворённость клиентов и улучшает экономику сервиса.

Даже если ваш проект не столь масштабен как приведенные примеры, стоит взять основной постулат на вооружение: чем реалистичнее ваш покупатель будет представлять использование товара, тем меньше будет шансов на возврат и негативные отзывы.

Как UX-решения помогают e-commerce снижать число возвратов товара: опыт мировых лидеров