StrategyDecember 9, 2025By Thibault Mathian

2025年版:Shopifyアパレル店舗が返品率を劇的に下げるための完全ガイド

アパレルECにおける返品は、業界全体で巨額の損失を生む深刻な課題です。AIによるサイズ推奨から商品説明の改善まで、返品率を確実に下げるための10の具体的戦略を解説します。

ファッション業界において、返品は「利益を圧迫する静かなる脅威」です。

2025年の統計は厳しい現実を突きつけています。オンラインで購入されたアパレル商品の約30%が返品されているのです。年商1億円規模のShopifyブランドであれば、単純計算で3,000万円分の売上が失われていることになります。さらに、配送コスト、再在庫化の手間、商品の破損リスクなど、目に見えないコストも重くのしかかります。

しかし、返品は単なる「ビジネス上の必要経費」ではありません。多くの場合、それは顧客体験(CX)がどこかで破綻しているサインです。顧客が服を返品する時、彼らは無言のうちにこう訴えています。「イメージしていたものと違った」と。

期待と現実のギャップを埋め、返品率を劇的に改善するための、10の実証済み戦略をご紹介します。

1. AIバーチャル試着(Virtual Try-On)を導入する

返品理由の第1位は常に「自分に似合わなかった」「イメージと違った」です。 プロのモデルは背が高く、照明は完璧で、服は撮影用に調整されています。しかし、実際の顧客はそうではありません。

解決策: Genlookのような生成AIツールを活用しましょう。 顧客が自分の写真をアップロードし、実際の自分の体型で服を「試着」できるようにすることで、推測や賭けの要素を排除できます。丈感はどうか、色は肌に合うか、自分の体型にどうフィットするかを視覚的に確認できるのです。

  • 効果: 「イメージ違い」による返品を最大40%削減します。

2. データに基づいたサイズレコメンド機能を使う

単なる「S・M・L」表記や「通常通りのサイズ感」という言葉には、あまり意味がありません。ストリートウェアのMサイズと、ラグジュアリーブランドのXLサイズが同じ大きさであることも珍しくないからです。

解決策: 静的なサイズ表画像を貼り付けるだけで終わらせてはいけません。KiwiEasysizeのようなダイナミックなサイズ推奨アプリを導入しましょう。これらは機械学習を用い、顧客の身長、体重、好みのフィット感(ゆったりめ vs タイトめ)に基づいて、最適なサイズを提案してくれます。

3. 商品メディアの解像度と多様性を高める

写真1枚だけで購入を決断させるのは無謀です。箱を開けた瞬間、生地の質感に驚かれるようでは、その商品ページは失敗していると言えます。

解決策:

  • 動画: 服の「動き」を見せましょう。生地は硬いのか、柔らかくなびくのか?
  • 接写(ズーム): 生地の質感が伝わるマクロ撮影を行いましょう。リブ素材なのか?透け感はあるのか?
  • 複数のモデル: Sサイズ、Mサイズ、XLサイズなど、異なる体型のモデルが着用している画像を用意し、顧客が自分に近い体型を参考にできるようにします。

4. 「正直な」商品説明を書く

魅力的なコピーは売上を作りますが、正直なコピーは返品を防ぎます。丈が意図的に短くなっているなら、そう明記すべきです。伸縮性が全くない生地なら、太字で警告すべきです。

解決策: 商品説明に「フィット感と生地」という項目を設けましょう。

  • 例: 「この生地には伸縮性がありません。サイズに迷われた場合は、ワンサイズ上をおすすめします。」 クレジットカードを取り出す前に、過度な期待値を調整することが重要です。

5. 「サイズ感」を含むレビューを集める

5つ星評価は素晴らしいですが、「5つ星です。私は身長162cmでSサイズを買いました」というレビューにはさらに価値があります。

解決策: YotpoJudge.meなどのレビューアプリを設定し、以下のような具体的な質問項目を追加しましょう。

  • 「フィット感はどうでしたか?」(小さめ / ぴったり / 大きめ)
  • 「あなたの身長・体重は?」
  • 「購入したサイズは?」 これにより、公式のサイズ表以上に信頼される、顧客同士のサイズアドバイスデータベースが構築されます。

6. 返品データを分析する

測定できないものは改善できません。返品の原因はサイズでしょうか?品質?それとも色のイメージ違いでしょうか?

解決策: LoopWeSupplyなどの返品管理プラットフォームを使用し、すべての返品に具体的な理由コードをタグ付けします。

  • アクション: もし「サマードレス」の返品の80%が「小さすぎる」という理由なら、製造工程に問題があるか、サイズ表が間違っています。商品の修正を行い、無駄な出血を止めましょう。

7. 返金ではなく「交換」を促進する

商品は気に入っているのに、サイズだけが合わないというケースは多々あります。ここで顧客と売上の両方を失ってはいけません。

解決策: サイズ交換は「送料無料・即時対応」にする一方で、返金には少額の手数料(事務手数料や返送料)を設けます。これにより、安易な返金ではなく、正しいサイズへの交換を選ぶよう顧客を誘導できます。

8. パッケージング(梱包)を改善する

商品の破損が返品に直結するのは当然ですが、パッケージには心理的な効果もあります。

解決策: もし商品が安っぽい破れた袋で届いたら、顧客が感じる「商品の価値」は下がり、商品を見る目も厳しくなります。プレミアムな梱包体験は、「この商品を手元に残したい」という決定を後押しします。

9. 品質管理(検品体制)を見直す

「不良品」による返品は、本来最も少なくあるべき理由です。これが頻発している場合、サプライチェーンに問題があります。

解決策: 倉庫や3PL(物流委託先)での検品基準を厳格化しましょう。顧客に発送し、返送料を負担し、さらにブランドの信頼まで失うコストに比べれば、倉庫でほつれを見つけるコストの方がはるかに安く済みます。

10. 返品可能期間をあえて長くする

直感に反するかもしれませんが、返品期間が短い(例:14日間)と、顧客は焦りを感じます。「念のため返しておこう」という心理が働くのです。

解決策: 期間を長く(30日〜60日)設定することで、緊急性を取り除きます。商品は顧客のクローゼットに置かれ、再度試着され、愛着が湧きます。「保有効果(Endowment Effect)」と呼ばれる心理作用により、所有期間が長くなるほど、人はその商品を手放したくなくなるという研究結果があります。

結論

返品を減らすということは、決して「返品手続きを面倒にする」ことではありません。顧客が最初から正しい決断を下せるよう手助けすることです。

Genlookのような優れたビジュアル化ツール、データに基づいたサイズ推奨アプリ、そして透明性のあるコミュニケーションを組み合わせることで、顧客が自信を持って購入し、「ずっと大切にしたい」と思えるストア体験を作り上げましょう。

FAQ

Frequently Asked Questions

アパレルECサイトの平均的な返品率はどれくらいですか?
業界全体の平均は約**20〜30%**と言われています。これは家電(10%)や美容品(5%)などの他カテゴリーと比較して非常に高い数字です。
「返品無料」は売上増加につながりますか?
はい、購入のハードルが下がるため売上は増えますが、同時に返品数も増加します。最近のトレンドは、**サイズ交換**は無料にしつつ、返金には少額の手数料を設けることで、利益率を守る戦略が主流です。
バーチャル試着(Virtual Try-On)は返品削減にどれくらい効果がありますか?
**Genlook**のようなAI試着ソリューションを導入したブランドでは、顧客が着用イメージを具体的に確認できるため、通常**30〜40%の返品削減**が見込まれます。
「ブラケット買い(サイズ違いの購入)」とは何ですか?また、どう防げばいいですか?
「ブラケット買い」とは、サイズMとLの両方を購入し、合わなかった方を返品することを前提とした買い方です。これを防ぐには、詳細なサイズチャートやバーチャル試着ツールを提供し、顧客が「自分に合うサイズはこれだ」と確信を持てるようにすることが重要です。

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