Jak ograniczyć zwroty, budować zaangażowanie i zwiększyć konwersję? Trendy w rozwoju aplikacji fashion m-commerce na 2026 rok

Bracketing i rosnąca liczba zwrotów to jedne z najważniejszych wyzwań w branży fashion e-commerce. Do tego dochodzi jeszcze niski wskaźnik powrotów do aplikacji, porzucone koszyki i spadające zaangażowanie.

Jak ograniczyć skalę tych zjawisk? W 2026 roku odpowiedzią mogą być technologie umożliwiające precyzyjniejszy dobór produktu.

Sprawdź, które rozwiązania – od Virtual Try-On po Agentic AI – mogą wpłynąć na zachowania użytkowników, ograniczyć koszty zwrotów i zwiększyć konwersję w aplikacji.

Bracketing i zwroty w ecommerce generują wysokie koszty

Niemal 17% wynosił w 2024 roku średni wskaźnik zwrotów w ecommerce, jak podaje raport National Retail Federation (NRF) i Happy Returns. Kwestia kosztów, jakie one generują, to problem szczególnie dotkliwy – mogą wynosić od 20% do nawet 65% oryginalnej wartości produktu.

W branży fashion e-commerce ten problem potęguje zjawisko bracketingu. Klienci kupują kilka sztuk tych samych ubrań w różnych rozmiarach, żeby przymierzyć je w domu i zwrócić za duże lub za małe sztuki. Jak sobie z tym poradzić?

Wirtualna przymierzalnia – ułatwienie przy podejmowaniu wyborów

Obecnie przy wyborze rozmiaru i koloru klienci mogą korzystać głównie z tabel rozmiarów i zdjęć produktów. Zdarza się też, że w aplikacji zamieszczane są jeszcze opinie innych klientów na temat danego ubrania. Czasem to jednak za mało, by podjąć właściwą decyzję.

Rozwiązaniem może być wirtualna przymierzalnia, czyli VTO (Virtual Try-On), która pozwala zobaczyć, jak sweter czy sukienka wyglądają na klientce. Umożliwia to m.in. nowa technologia Google, która wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję. Jak działa? Użytkowniczka przesyła swoje zdjęcie w dopasowanych ubraniach – najlepiej, żeby było widać całą sylwetkę. Następnie AI je analizuje i nakłada wcześniej przeglądane ubranie na zdjęcie w taki sposób, żeby wyglądało jakby klientka naprawdę je ubrała.

Wizualizacja uwzględnia nawet zagięcia materiału i sprawia, że użytkowniczka może z większą pewnością podjąć decyzję o zakupie. W ten sposób ograniczysz liczbę zwrotów z powodu wyboru niewłaściwego koloru czy kroju.

Póki co, ta technologia jest nowością, ale wkrótce może stać się nowym standardem w świecie ecommerce. Warto już teraz zastanowić się, czy znalazłaby zastosowanie w Twoim sklepie online.

AR jako alternatywa

Efekt wirtualnej przymierzalni można osiągnąć też na inne sposoby. Jedna z opcji to technologia AR, która nakłada wizualizację butów na stopy użytkownika albo okulary na twarz. Ponad 60% amerykańskich konsumentów korzysta z funkcji AR podczas robienia zakupów, jak podaje raport AR in e-commerce market. Zdecydowana większość z nich (niemal 90%) deklaruje, że ta technologia pomaga im w wyborze.

Prawda jest jednak taka, że wizualizacje AR często dają nienaturalny efekt, zwłaszcza w przypadku ubrań – tkaniny mogą w różny sposób układać się na ciele, w przeciwieństwie do butów czy okularów. Dlatego przy opracowywaniu strategii na 2026 warto przynajmniej przeanalizować zastosowanie innych technologii.

Hiperpersonalizacja w e-commerce

Hiperpersonalizacja to jeden z ważniejszych trendów w technologii na 2026 rok, które mają wpływ na aplikacje mobilne. Standardowo w handlu grupuje się klientów na segmenty, które mają cechę wspólną np. wiek, płeć albo miejsce zamieszkania. Do każdej z tych grup kieruje się nieco inne komunikaty i proponuje się im inne produkty.

Tymczasem hiperpersonalizacja idzie o krok dalej i traktuje każdego użytkownika indywidualnie. Na podstawie wielu danych z różnych źródeł (Customer Data Platforms, CDP) można np.:

• wyświetlać klientowi inny układ interfejsu
• pokazywać mu banery, które mają większe szanse go zainteresować
• pokazywać mu lepiej dopasowane do jego preferencji rekomendacje produktów i oferty promocyjne
• wysyłać spersonalizowane treści emaili.

Efekt? Marka bardziej angażuje użytkownika i buduje z nim bliższą relację.

Do rozwiązań umożliwiających lepszą personalizację zalicza się m.in. visual search (pomoc w odkrywaniu produktu) i Agentic AI.

Visual search – sposób na lepsze wyszukiwanie produktów

Bogaty asortyment to z wielu względów zaleta sklepu internetowego, ale ma też pewną wadę. Jeśli ktoś ma bardzo sprecyzowane potrzeby, szukanie odzieży zajmuje więcej czasu. Wymaga to m.in. stosowania wielu filtrów. Zwykłe wyszukiwanie też nie zawsze wystarcza. Czasem użytkownik nie ma pewności, jak nazwać dany krój, materiał czy rodzaj ozdób.

Pomocą może wtedy służyć visual search, czyli wyszukiwanie po obrazie. Użytkownik może wyszukiwać ubrania i dodatki na podstawie zdjęć rzeczy, na które trafia w swoim otoczeniu albo przeglądając smartfona.

Przykład

Anna widzi na TikToku amarantową sukienkę z dekoltem o nieregularnym kroju, o długości midi, przyozdobioną różowymi dżetami. Całość uszyta jest z jakiegoś błyszczącego materiału i transparentnej tkaniny, której nazwy Anna nie zna. Sukienka jest miejscami dopasowana, miejscami luźna. Ciężko powiedzieć, czy to strój wieczorowy, czy na co dzień.

Jak widać, opis jest dość długi i pełen niewiadomych, dlatego nie wiadomo, jak znaleźć sukienkę w sklepach.

Tymczasem visual search pozwala wyszukiwać produkty podobne do tego, który przedstawia zrzut ekranu. Nie trzeba zastanawiać się nad wyborem filtrów ani wiedzieć, jak nazwać materiał czy krój. Algorytm sam wyszuka odpowiednie sukienki i zaproponuje produkty, które mają duże szanse trafić w gust klientki.

Aplikacja Answear umożliwia wyszukiwanie po obrazie.

Agentic commerce, czyli jak agent AI może wspierać klientów

Visual search ma wiele zalet, ale klientka musi mieć zdjęcie produktu. A co jeśli ma tylko niesprecyzowaną wizję tego, czego chce, a na dodatek ograniczony budżet? Wtedy ścieżka zakupowa się wydłuża i zwiększa się ryzyko, że zniechęcona klientka zrezygnuje z zakupu.

Agentic AI (agentic commerce) to podejście, które ma zastąpić zwykłe czatboty, oferując proaktywne działanie. Co to oznacza? Użytkownik może opisać lub powiedzieć, czego szuka, a agent AI zajmie się resztą.

Przykład

Przyjmijmy, że Anna szuka białej koszuli z jakościowego materiału w rozmiarze M, do 300 zł, z długim rękawem. Informuje o tym agenta AI, a narzędzie wyszukuje różne produkty dostępne w sklepie, które spełniają te warunki. Potem może porównać wady i zalety wybranych produktów, a nawet bezpośrednio pomóc przy płatności.

To nie koniec. Załóżmy, że Anna odbiera koszulę i widzi, że brakuje guzika. Może kazać agentowi, żeby podpowiedział jej, co ma zrobić, żeby złożyć reklamację. Taki agent ma pełnić rolę personalnego asystenta, który ułatwia interakcje ze sklepem na każdym etapie procesu zakupowego.

Agentic commerce może w USA mieć wartość nawet 500 mld dolarów do 2030 – takie szacunki przedstawia w swoich prognozach Bain & Company. Warto więc zainteresować się tą technologią i sprawdzić, jak można przygotować sklep internetowy na jej wdrożenie.

Inwestycja w technologię – przygotuj się na zmiany

Visual search, Virtual Try-On czy Agentic AI to nie puste hasła, a technologie, które mają realny wpływ na to, jak będą funkcjonowały nowoczesne aplikacje e-commerce. Zresztą rozwiązań, które mogą znacząco usprawnić Twoją sprzedaż online może być więcej. Jak ustalić, jakie zmiany warto wprowadzić w Twoim sklepie?

Zacznij od audytu aplikacji – powinna być przeanalizowana pod kątem UX i technologicznym. Następnie ustal, jakie cele biznesowe chcesz osiągnąć w przyszłym roku i porozmawiaj z nami o opcjach, które warto rozważyć w przypadku Twojego sklepu. Razem ustalimy, jakie rozwiązania mogą się sprawdzić w Twojej aplikacji.