在线购物者将客厅当作试衣间。他们订购衣物，试穿后退回不满意的，留下其余的。五分之一的在线服装订单会全部或部分退货。这些退货成为零售商的一大痛点。他们面临选择：是利用技术更好地了解客户，还是采取非常保守的在线政策。
荷兰人经常这样做：在网上订购物品，试用后再寄回。根据包裹递送商DPD的说法，大约百分之九的所有包裹会被退回，比例高于其他欧洲国家。在这些荷兰退货中，有一半包含服装，因此服装的退货率要高得多。企业为了让客户尽可能低门槛地退货，以便实现在线增长。在线零售的增长速度远快于实体商店。
与实体店相比，互联网零售拥有更复杂的商业模式。因为当消费者在实体店的真正试衣间里时，那个人自己来到店里。他或她（通常）自己从货架上取下要试穿的衣物。结账后，顾客会将购买的衣物自己带回家。
退货对零售商来说成本高昂
在家享受豪华试衣体验时，消费者并不亲自做这一切：零售商无论如何都要为此付出成本，且难以转嫁。而且，零售商还经常收到退回的订单。产品被发送（有时甚至上门取件），由店员检查，入库，而零售商可能无法再以相同的价格出售。德国的一项研究显示，到2016年底，每笔退货订单平均给零售商带来至少10欧元的成本。Noortje van Hooijdonk在2017年初基于对电子商务服务提供商Docdata的研究数据指出，荷兰的时尚企业每退回一个包裹甚至要花费12.50欧元。
对于在线商店而言，退货的风险远大于实体零售商。而在实体店试衣间里，不想要的商品仍留在店内。
对于那些原本就不以互联网销售为主的零售商来说，退货可能成为一个巨大的头疼问题。毕竟，必须保持退货的便利性。这推动了销售增长，并迎合了消费者对“便利”的需求。同时，如果企业主希望控制成本，那么退货量最终必须大幅减少。
解决方案：客户知识
解决方案在于客户知识。清楚了解客户需求并据此行动，退货就会减少。德国电商平台Otto深谙此道。该公司销售其他供应商的产品，因此存在交货延迟的风险。在对交易进行分析后，Otto发现，如果产品在两天内送达，退货风险会降低。
技术可以帮助更好地了解和服务客户。电商巨头Otto使用了一种“深度学习”算法。该算法被应用于Otto的30亿条历史客户交易数据和200个变量（如天气），以预测消费者近期将购买什么。其准确率达到90%。由此，Otto每年的退货量减少了超过200万件产品（！）。
美国服装店Rhone现在确切知道部分客户的服装尺码。在选择菜单“Find my Fit”中，客户可以输入身高、体重和年龄，然后选择适合其体型的建议体型。随后，Rhone为客户提供最佳尺码，从而减少退货。
按需定制服装与虚拟试鞋
来自东京的服装零售商Zozo通过所谓的ZozoSuit更进一步，这是一种包含摄像头技术的服装。当消费者穿上这套衣服时，他们可以使用Zozo的应用程序拍照来测量身体尺寸。随后，消费者便了解自己的理想尺码，并可以在Zozo订购合适的服装：按需定制服装。虽然这导致了更高的生产成本，但也带来了更低的退货成本和更多的满意客户。因为从原则上讲，这套衣服应该总是合身。
例如，一家鞋店可以在获得同意后，将从试穿中获得的信息与客户档案关联起来，并在该客户下单时仅推荐适合其脚型的鞋码。在供应链中与科技公司合作也是一种选择。例如，多家零售商正在与3D-aboutme合作，它允许通过应用程序对脚部进行3D扫描，然后进行虚拟试穿。
采取这一步骤的零售商可以利用在线零售的增长。对于认为这些技术步骤过于超前的零售商来说，唯一的选择是采取保守的在线销售策略。这可以通过主要将在线渠道作为参考渠道，并仅通过大型科技公司的平台进行销售来实现。