No todo tipo de abuso de devoluciones es obvio. Algunos consumidores realizan pedidos frecuentes y parecen honestos a primera vista. Sin embargo, su comportamiento posterior a la compra cuenta otra historia.
Estos consumidores son conocidos como serial returners en el ecommerce. Su actividad puede no levantar sospechas en el momento de la compra, pero genera pérdida de ingresos y datos distorsionados.
Este comportamiento es particularmente crítico en el sector de la moda y la confección, que tiene una de las tasas más altas de devoluciones en el ecommerce. Prendas de ropa y calzado, por ejemplo, son más susceptibles a devoluciones relacionadas con el tamaño y ajuste, pero también con el uso temporal y otros tipos de abusos.
A continuación, exploramos cómo es el comportamiento de un serial returner, cómo diferenciarlo de hábitos legítimos de compra y cómo usar herramientas más inteligentes para proteger tu negocio.
¿Qué son los serial returners en el ecommerce?
Un serial returner es un consumidor que compra artículos en línea con frecuencia, ya con la intención de devolver la mayoría de ellos, causando pérdidas financieras, operativas y de datos a los comercios.
Los costos de los serial returners en el ecommerce
Estos fraudulentos representan una carga significativa para los comercios, ya que los costos asociados al procesamiento de devoluciones incluyen el envío, reabastecimiento y la posible pérdida de productos vendibles — y todo esto impacta directamente en el margen de la empresa.
Combatir este comportamiento mediante una optimización dirigida de las devoluciones no solo protege el margen de beneficio, sino que también realinea políticas para mejorar las previsiones, el flujo de inventario y las decisiones estratégicas a largo plazo.
Pérdidas financieras
Según nuestro estudio State of Commerce 2025, los abusos y fraudes en devoluciones online costaron a los comercios alrededor de 46 mil millones de dólares en 2024. Este valor se refiere solo al precio de los productos, sin incluir costos adicionales como el envío, inspecciones manuales, mano de obra de reabastecimiento, embalaje, descuentos para reventa o desperdicio de productos dañados.
En el segmento de moda, este impacto es aún más evidente. Según State of Fashion 2025, la industria ya sufre de exceso de inventario, márgenes comprimidos y consumidores cada vez más sensibles al precio — y las devoluciones masivas solo amplifican estos desafíos.
Ineficiencia operativa
El proceso de devoluciones en el ecommerce ya es un punto problemático para los comercios, y los serial returners solo empeoran la situación. El alto volumen de devoluciones puede sobrecargar a los equipos de soporte y bloquear los flujos de trabajo. Esta presión adicional también ralentiza el servicio, aumenta los costos de manejo y genera ineficiencias que se extienden por toda la cadena de suministro.
En la moda, donde las colecciones cambian rápidamente y las tendencias son estacionales, la devolución en alto volumen significa no solo costos, sino también el riesgo de obsolescencia de productos que ya no pueden ser revendidos a su precio original.
Políticas más estrictas
En un intento por contener los abusos, muchos comercios recurren a políticas de devoluciones más restrictivas. Pero aplicar reglas generales no siempre da los mejores resultados. Esto con frecuencia crea obstáculos adicionales para los clientes leales, lo que afecta la confianza, empeora la experiencia del cliente y dificulta convertir a nuevos consumidores en compradores recurrentes. Con el tiempo, esta fricción puede llevar a un aumento en el abandono de carritos y una caída en el valor del tiempo de vida del cliente (CLTV).
Datos distorsionados
Aunque los serial returners representan solo el 11% de los consumidores, su comportamiento de devoluciones distorsiona silenciosamente los datos en los que lo ecommerce confía para tomar decisiones críticas.
Las devoluciones frecuentes y en alto volumen envían señales falsas de demanda, lo que lleva a exceso de inventario, costos inflados de adquisición de clientes (CAC) y proyecciones poco confiables del CLTV.
En el sector de la moda, esto puede llevar a las marcas a creer que hay una mayor demanda de determinadas prendas, colores o tamaños de lo que realmente existe, lo que genera sobreproducción y distorsiona la planificación de colecciones.
El informe The State of Fashion 2025 señala que entre 2.5 y 5 mil millones de prendas de moda en exceso fueron producidas en 2023, lo que representa hasta 140 mil millones de dólares en valor desperdiciado.
Incluso los modelos de desempeño de productos se ven afectados: tasas elevadas de devoluciones pueden confundirse con problemas de tamaño o calidad, haciendo que un artículo de buen desempeño parezca problemático, cuando en realidad el problema es de comportamiento.
6 tipos de fraude y abuso de devoluciones en el ecommerce
El fraude y el abuso post-compra pueden adoptar muchas formas. Aquí te mostramos algunas de las más comunes:
Staging
Compra de productos sin intención de quedárselos, generalmente para crear contenido en redes sociales, fotografías de productos o usarlos en eventos. Después del uso temporal, el artículo se devuelve en estado casi nuevo.
Wardrobing
Cuando el consumidor usa una prenda de ropa o accesorio una vez y luego lo devuelve.
Bracketing
Compra de múltiples tamaños, colores o versiones del mismo producto para probarlos, quedarse solo con uno y devolver el resto.
Falsas alegaciones de defecto
Marcar productos como “defectuosos” — incluso cuando no lo están — para evitar pagar tarifas de devolución o reabastecimiento.
Fraude de caja abierta (open box fraud)
Cuando un cliente devuelve un artículo alegando que está “sin usar” o en condiciones de reventa, pero el producto, al ser inspeccionado, presenta alteraciones o señales de desgaste.
Cambio de producto (product switching)
Cuando un cliente compra un artículo nuevo y devuelve otro diferente, más antiguo o dañado, en lugar del original.
¿Por qué es importante entender los datos de los serial returners?
Sin visibilidad de la intención detrás de las devoluciones, es difícil diferenciar a los consumidores malintencionados de los compradores honestos. El análisis de los datos de comportamiento ayuda a identificar patrones que separan los abusos oportunistas de las necesidades genuinas de los clientes, previniendo fraudes post-compra.
Algunas métricas importantes son:
- Frecuencia de devoluciones por cliente – identifica consumidores con tasas de devolución por encima de lo normal.
- Motivos de devolución a lo largo del tiempo – patrones vagos o inconsistentes pueden indicar abuso.
- Tendencias por SKU – distingue problemas reales en un producto de comportamientos abusivos.
- Patrones de tiempo – devoluciones siempre cerca del plazo final o alrededor de grandes promociones son señales de alerta.
Cómo detectar y combatir a los serial returners en el ecommerce
Las herramientas antifraude generalmente funcionan bien antes de la aprobación del pedido, pero fallan en prever abusos post-compra, ya que analizan las transacciones de forma aislada.
La solución es integrar señales de fraude, devoluciones y experiencia del cliente en una vista única y centralizada. Herramientas como la Prevención de Abuso de Devolución de Signifyd permiten conectar el comportamiento de checkout y post-compra, revelando patrones ocultos.
En el sector de la moda, diferenciar a los clientes leales de los serial returners es esencial: mientras que algunos consumidores de alto valor compran y devuelven con frecuencia debido a ajuste, otros abusan de las políticas para uso temporal. El análisis de datos de SKU, tamaño y motivo de devolución puede revelar patrones claros en este sector.
Pasos clave:
- Centralizar los datos de devoluciones para obtener visibilidad real.
- Segmentar a los clientes por frecuencia, motivo y momento de la devolución.
- Identificar las causas reales de las devoluciones, distinguiendo abusos de problemas de producto.
- Cruce de datos de clientes y SKUs para detectar patrones de riesgo.
- Mejorar las políticas de devolución basadas en datos comportamentales, en lugar de reglas generales.
Transformando los datos de devolución en una ventaja estratégica
Los serial returners pueden parecer solo una carga, pero con los datos correctos, se convierten en una fuente de información valiosa. Su comportamiento revela puntos de presión y oportunidades de mejora en descripciones de productos, políticas de devolución e incluso en la experiencia del cliente.
Las marcas que logren equilibrar flexibilidad y prevención de abusos estarán mejor preparadas para lidiar con consumidores exigentes y, al mismo tiempo, reducir desperdicios.
Con Signifyd, el ecommerce puede entender la historia detrás de cada devolución. La Prevención de Abuso de Devolución ayuda a decodificar el comportamiento post-compra, mostrando dónde la estrategia actual está funcionando y dónde necesita mejorar.
Así, en lugar de reaccionar al abuso después del daño, puedes crear procesos de devolución que prevengan fraudes, aumenten los ingresos y fortalezcan la confianza de los clientes más valiosos.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuestan los serial returners a los comercios online?Es difícil calcular con precisión, ya que falta visibilidad en muchos sistemas. Sin embargo, según el State of Ecommerce 2025, las devoluciones fraudulentas costaron alrededor de 46 mil millones de dólares en 2024. Además, un estudio realizado en el Reino Unido reveló que el 11% de los consumidores online encajan como serial returners.
¿Por qué las personas se convierten en serial returners?
Las motivaciones más comunes son la conveniencia, políticas flexibles, problemas con las guías de tallas o el uso temporal. Según la encuesta 2024 Global Consumer Returns Survey, más del 40% de los consumidores ya han admitido practicar algún tipo de abuso de devoluciones. Generaciones como la Gen Z y los Millennials son particularmente propensas, influenciadas por redes sociales y la creación de contenido (por ejemplo, comprar para tomar una foto en Instagram y devolver el producto).
¿Cómo diferenciar a un cliente leal de un serial returner?
El análisis del comportamiento a lo largo del tiempo es clave. Los serial returners muestran patrones sospechosos, como razones inconsistentes o problemas repetidos con los mismos tipos de producto. Por otro lado, los clientes leales presentan hábitos predecibles y consistentes.
¿Cómo puede la tecnología ayudar a detectar y prevenir a los serial returners?
La tecnología identifica patrones que no se muestran en transacciones aisladas. Con las herramientas adecuadas, los comercios pueden rastrear la frecuencia, el momento, los tipos de productos y las razones de las devoluciones. La Prevención de Abuso de Devoluciones de Signifyd va más allá, centralizando los datos post-compra y destacando tendencias que ayudan a aplicar políticas más inteligentes.
¿Añadir fricción a las devoluciones perjudica la experiencia del cliente?
Sí. Las restricciones genéricas alejan a los clientes leales y reducen la conversión. Lo mejor es aplicar fricción selectiva en segmentos de alto riesgo, manteniendo una experiencia fluida para los consumidores confiables.
