Devoluciones en Moda: el reto que realmente decide la rentabilidad
Equivocarse de talla no es un problema de UX, es un problema de datos.
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¡Hola Gente! Por aquí Andrés Barreto una semana más, y bienvenidos a esta edición #165 ecomMARTECH de los sábados.
Hoy, está con nosotros Borja Cembrero, CEO de Naiz Fit, que se me ocurrió invitarlo a escribir esta edición, después de ver su presentación en el último Gextia Insights de MODA que hicimos en diciembre en Madrid. Y creo que os gustará, sobre todo a los que estáis en el sector de la Moda.
El reto que realmente decide la rentabilidad en la moda
Hace unos días, conversando con un colega del ecosistema fashion ecommerce, surgió una idea que se ha quedado resonando en mi cabeza, “en moda, los problemas generales rara vez se resuelven con soluciones genéricas”. Y si hay un ejemplo claro de esto, son las devoluciones.
En el ecommerce de moda, las devoluciones no son solo un problema operativo o logístico. Son un problema de negocio que impacta directamente en margen, previsión de demanda, eficiencia del inventario y, en última instancia, en la experiencia del cliente.
Los números ayudan a dimensionarlo:
La tasa de devoluciones en moda ronda el 25%, en España, muy por encima de la media del ecommerce general. Si analizamos otros mercados, como por ejemplo el alemán, esta cifra puede superar el 50%.
Aproximadamente el 67% de las devoluciones se deben a problemas de talla o fit, siendo la prenda demasiado pequeña la causa más habitual.
Cada devolución cuesta, de media, 23€, sumando transporte, mano de obra, reacondicionamiento y pérdida de valor comercial.
Por cada 100€ en devoluciones, las marcas pierden entre 27€, debido a logística inversa, control de calidad y depreciación del producto.
Más allá del coste directo, las devoluciones conllevan fricciones ocultas, distorsionan el forecast de demanda, afectan en el margen real por pedido y aumentan el CAC efectivo cuando el cliente compra con intención de devolver. Es decir, las devoluciones no solo cuestan dinero cuando ocurren.
No es de extrañar, por lo tanto, que algunas marcas ya están replanteando sus políticas de devolución.
Zara dio un paso significativo al comenzar a cobrar una tarifa por cada devolución. Desde principios de 2023, la marca aplica un coste de 1,95 euros por devoluciones a domicilio en España. Esta decisión está orientada a contrarrestar el impacto económico de las devoluciones masivas y a restablecer el equilibrio entre favorecer al cliente y la sostenibilidad del modelo de negocio.
ASOS, por su parte, ha optado por otro enfoque. La plataforma ha comenzado a bloquear cuentas de clientes con comportamientos abusivos, por ejemplo, eliminando aquellas que realizan devoluciones de forma excesiva y sin justificación.
Esta medida refleja un cambio de mentalidad relevante en el sector, las devoluciones no pueden seguir tratándose como un coste que la marca absorbe sin consecuencias.
Equivocarse de talla no es un problema de UX, es un problema de datos
Durante años, el sector ha intentado abordar las devoluciones optimizando la logística o mejorando la experiencia post-compra. Sin embargo, la evidencia de los datos apunta a otra realidad, la mayoría de las devoluciones se deciden antes de finalizar el checkout.
Guías de tallas genéricas, escalados inconsistentes y falta de contexto generan el conocido bracketing, el cliente compra varias tallas y devuelve las que no le encajan. Esto no es un fallo de interfaz o navegación, sino de falta de seguridad en la decisión de compra.
Ante esto, la solución comienza por conectar datos de cuerpo del cliente, características reales y detalladas de la prenda, histórico del comportamiento de compra y devolución.
Cada devolución aporta información valiosa que si se integra adecuadamente con sistemas de recomendación, diseño y escalado de tallas, puede reducir devoluciones futuras y optimizar el punto más crítico del funnel.
Tecnología y AI como habilitadores de mejores decisiones
La tecnología, y en particular la inteligencia artificial, juega un papel clave, como herramienta de decision intelligence.
Asistentes de compra, virtual try-on y recomendaciones personalizadas permiten al cliente tomar decisiones más informadas y efectivas en tiempo real, reduciendo la incertidumbre, fricción y devoluciones, sin penalizar a la tasa de conversión.
Prevenir es mejor que reaccionar.
Optimizar la logística o el proceso de devolución es necesario, pero no suficiente. La verdadera ventaja competitiva en moda online se construye cuando las marcas son capaces de:
Integrar datos accionables sobre tallas, fit y comportamiento de compra.
Aplicar tecnología que mejore la precisión de decisión en el momento previo al checkout.
Apostar por la prevención de devoluciones, en lugar de limitarse a gestionarlas una vez ya han ocurrido.
Un ejemplo de este enfoque es Naiz Fit, que utiliza datos de cuerpo y algoritmos de ajuste para recomendar la talla más adecuada. No como una solución aislada, sino como parte de una estrategia orientada a reducir el bracketing, mejorar la experiencia del cliente y proteger la rentabilidad del negocio.
Solo así se puede transformar un reto estructural en una oportunidad real, menos devoluciones, mejores decisiones y un modelo de negocio más sostenible.
Fuentes: Modaes, DHL, Rocketreturns, TheIndustry.Fashion, ZigZag, Optoro, Fashion United, Drapers.
—Borja.
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