Nem todo tipo de abuso de devoluções é óbvio. Alguns consumidores fazem pedidos frequentes e parecem honestos à primeira vista. No entanto, seu comportamento pós-compra conta outra história.
Esses consumidores são conhecidos como serial returners no e-commerce. Sua atividade pode não levantar suspeitas no momento do checkout, mas gera perda de receita e dados distorcidos.
Esse comportamento é particularmente crítico no setor de moda e vestuário, que concentra uma das maiores taxas de devolução do e-commerce. Peças de roupa e calçados, por exemplo, são mais suscetíveis a devoluções ligadas a tamanho e ajuste – mas também ao uso temporário e outros tipos abusos.
A seguir, exploramos como é o comportamento de um serial returner, como diferenciá-lo de hábitos legítimos de compra e como usar ferramentas mais inteligentes para proteger o seu negócio.
O que são serial returners no e-commerce?
Um serial returner é um consumidor que compra itens online com frequência já com a intenção de devolver a maioria deles, causando prejuízos financeiros, operacionais e de dados para os varejistas.
Os custos dos serial returners no e-commerce
Esses fraudadores representam um peso significativo para os varejistas, pois os custos associados ao processamento das devoluções incluem frete, reabastecimento e possível perda de produtos vendáveis — e tudo isso impacta diretamente a margem da empresa.
Combater esse comportamento por meio de uma otimização direcionada das devoluções não só protege a margem de lucro, mas também realinha políticas para melhorar previsões, fluxo de estoque e decisões estratégicas de longo prazo.
Perdas financeiras
Segundo o nosso estudo State of Commerce 2025, abusos e fraudes em devoluções online custaram aos varejistas cerca de US$ 46 bilhões em 2024. Esse valor refere-se apenas ao preço dos produtos, sem incluir custos adicionais como frete, inspeções manuais, mão de obra de reabastecimento, embalagem, descontos para revenda ou desperdício de itens danificados.
No segmento de moda, esse impacto é ainda mais visível. Segundo o State of Fashion 2025, a indústria já sofre com excesso de estoque, margens comprimidas e consumidores cada vez mais sensíveis a preço — e as devoluções em massa só ampliam esses desafios.
Ineficiência operacional
O processo de devolução no e-commerce já é um ponto de dor para os varejistas, e os serial returners só pioram a situação. O alto volume de devoluções pode sobrecarregar equipes de suporte e travar fluxos de trabalho. Essa pressão extra também desacelera o atendimento, eleva os custos de manuseio e gera ineficiências que se espalham por toda a cadeia de suprimentos.
Na moda, onde as coleções mudam rápido e as tendências são sazonais, a devolução em alto volume significa não apenas custo, mas também risco de obsolescência de produtos que já não podem ser revendidos a preço cheio.
Políticas mais rígidas
Na tentativa de conter abusos, muitos lojistas recorrem a políticas de devolução mais restritivas. Mas aplicar regras gerais nem sempre traz melhores resultados. Isso frequentemente cria obstáculos adicionais para clientes fiéis, o que prejudica a confiança, piora a experiência do cliente e dificulta converter novos consumidores em compradores recorrentes. Com o tempo, esse atrito pode levar ao aumento do abandono de carrinho e à queda no valor do tempo de vida do cliente (CLTV).
Dados distorcidos
Embora os serial returners representem apenas 11% dos consumidores, seu comportamento de devolução distorce silenciosamente os dados em que os lojistas confiam para tomar decisões críticas.
Devoluções frequentes e em alto volume enviam sinais falsos de demanda, levando a excesso de estoque, custos inflados de aquisição de clientes (CAC) e projeções pouco confiáveis de CLTV.
No setor de moda, isso pode levar marcas a acreditarem que há maior demanda por determinadas peças, cores ou tamanhos do que realmente existe, gerando sobreprodução e distorções no planejamento de coleções.
O relatório The State of Fashion 2025 aponta que entre 2,5 e 5 bilhões de itens de moda em excesso foram produzidos em 2023, representando até US$ 140 bilhões em valor desperdiçado.
Até os modelos de desempenho de produto são afetados: taxas elevadas de devolução podem ser confundidas com problemas de tamanho ou qualidade, fazendo com que um item de bom desempenho pareça problemático — quando, na verdade, o problema é comportamental.
6 tipos de fraude e abuso de devoluções no e-commerce
A fraude e o abuso pós-compra pode assumir muitas formas. Aqui estão algumas das mais comuns:
Staging
Compra de produtos sem intenção de ficar com eles, geralmente para criar conteúdo em redes sociais, fotografia de produto ou uso em eventos. Após o uso temporário, o item é devolvido em estado quase novo.
Wardrobing
Quando o consumidor usa uma peça de roupa ou acessório uma vez e depois a devolve.
Bracketing
Compra de múltiplos tamanhos, cores ou versões do mesmo produto para experimentar, ficar apenas com um e devolver o restante.
Falsas alegações de defeito
Marcar produtos como “defeituosos” — mesmo quando não estão — para evitar pagar taxas de devolução ou reabastecimento.
Fraude de caixa aberta (open box fraud)
Quando um cliente devolve um item alegando que está “sem uso” ou em condições de revenda, mas o produto, ao ser inspecionado, apresenta alterações ou sinais de desgaste.
Troca de produto (product switching)
Quando um cliente compra um item novo e devolve outro diferente, mais antigo ou danificado, no lugar do original.
Por que é importante entender os dados dos serial returners?
Sem visibilidade da intenção por trás das devoluções, é difícil diferenciar consumidores mal-intencionados de compradores honestos. A análise de dados de comportamento ajuda a identificar padrões que separam abusos oportunistas de necessidades genuínas de clientes, prevenindo fraudes pós-compra.Algumas métricas importantes são:
- Frequência de devoluções por cliente – identifica consumidores com taxas de devolução acima do normal.
- Motivos de devolução ao longo do tempo – padrões vagos ou inconsistentes podem indicar abuso.
- Tendências por SKU – distingue problemas reais em um produto de comportamento abusivo.
- Padrões de tempo – devoluções sempre perto do prazo final ou em volta de grandes promoções são sinais de alerta.
Como detectar e combater serial returners no e-commerce
Ferramentas antifraude geralmente funcionam bem antes da aprovação do pedido, mas falham em prever abusos pós-compra, já que analisam transações de forma isolada.
A solução é integrar sinais de fraude, devoluções e experiência do cliente em uma visão única e centralizada. Ferramentas como a Prevenção de Abuso de Devolução da Signifyd permitem conectar comportamento de checkout e pós-compra, revelando padrões ocultos.
Na moda, diferenciar clientes leais de serial returners é essencial: enquanto alguns consumidores de alto valor compram e devolvem com frequência por causa de ajuste, outros abusam de políticas para uso temporário. A análise de dados de SKU, tamanho e motivo de devolução pode revelar padrões claros nesse setor.
Passos-chave:
- Centralizar dados de devoluções para obter visibilidade real.
- Segmentar clientes por frequência, motivo e momento da devolução.
- Identificar causas reais das devoluções, distinguindo abusos de problemas de produto.
- Cruzar dados de clientes e SKUs para detectar padrões de risco.
- Aprimorar políticas de devolução com base em dados comportamentais, em vez de regras genéricas.
Transformando dados de devolução em vantagem estratégica
Os serial returners podem parecer apenas um peso, mas, com os dados corretos, se tornam uma fonte de insight. Seu comportamento revela pontos de pressão e oportunidades de melhoria em descrições de produto, políticas de devolução e até na experiência do cliente.
As marcas que conseguirem equilibrar flexibilidade e prevenção de abusos estarão mais preparadas para lidar com consumidores exigentes e, ao mesmo tempo, reduzir desperdícios.
Com a Signifyd, os varejistas conseguem entender a história por trás de cada devolução. A Prevenção de Abuso de Devolução ajuda a decodificar o comportamento pós-compra, mostrar onde a estratégia atual está funcionando e onde precisa melhorar.
Assim, em vez de reagir ao abuso depois do prejuízo, você pode criar processos de devolução que previnem fraudes, aumentam a receita e fortalecem a confiança dos clientes mais valiosos.
Perguntas frequentes
Quanto os serial returners custam aos varejistas online?
É difícil calcular com precisão, pois falta visibilidade em muitos sistemas. Mas, segundo o Stat of Ecommerce 2025, devoluções fraudulentas custaram cerca de US$ 46 bilhões em 2024. Além disso, um estudo no Reino Unido revelou que 11% dos consumidores online se enquadram como serial returners.
Por que as pessoas se tornam serial returners?
As motivações mais comuns são conveniência, políticas flexíveis, problemas em guias de tamanho ou uso temporário. Segundo o estudo 2024 Global Consumer Returns Survey, mais de 40% dos consumidores já admitiram praticar algum tipo de abuso de devolução. Gerações como Gen Z e Millennials são particularmente propensas, influenciadas por redes sociais e criação de conteúdo (ex.: comprar para tirar uma foto no Instagram e devolver).
Como diferenciar um cliente fiel de um serial returner?
A análise do comportamento ao longo do tempo é a chave. Serial returners mostram padrões suspeitos, como razões inconsistentes ou problemas repetidos com os mesmos tipos de produto. Já clientes leais apresentam hábitos previsíveis e consistentes.
Como a tecnologia pode ajudar a detectar e prevenir serial returners?
A tecnologia identifica padrões que não aparecem em transações isoladas. Com as ferramentas certas, os lojistas conseguem rastrear a frequência, momento, tipos de produto e motivos de devolução. A Prevenção de Abuso de Devoluções da Signifyd vai além, centralizando dados pós-compra e destacando tendências que ajudam a aplicar políticas mais inteligentes.
Adicionar fricção às devoluções prejudica a experiência do cliente?
Sim. Restrições genéricas afastam clientes fiéis e reduzem conversão. O melhor é aplicar fricção seletiva em segmentos de alto risco, mantendo a experiência fluida para consumidores confiáveis.
