Mesures contre l’afflux de retours

E-commerce Mesures contre l’afflux de retours

Publié le 11.05.2021 par Stephan Lamprecht, journaliste

Les retours constituent un problème de taille dans le commerce en ligne, notamment dans le secteur de la mode, qui enregistre des taux de retours particulièrement élevés. Dans cet article, nous vous expliquons comment les commerçants se prémunissent contre ce problème.

L’EHI examine régulièrement le volume d’envois en retour dans l’e-commerce. Les statistiques montrent que le secteur de la mode se situe nettement au-dessus de la moyenne depuis plusieurs années. Or, ceci est extrêmement problématique pour les commerçants.

Surcroît de travail, coûts et détériorations

Le commerce en ligne n’est pas près d’éteindre le feu qu’il a lui-même allumé. Nombreux sont les commerçants à vanter les retours «gratuits», qui, en réalité, le sont uniquement pour les clients. En effet, la prise en charge des coûts du double transport (souvent inutile) revient au commerçant. Ces commandes, qui sont à valider après essai à domicile, font parfois partie intégrante du modèle commercial, tel que le service Prime Wardrobe d’Amazon. Rien d’étonnant à ce que la clientèle ait intensément recours à ce service et l’ait même intégré dans ses habitudes d’achat. Certaines enseignes de prêt-à-porter enregistrent un taux de retours de 50%. Chaque point de pourcentage en moins tend ainsi vers une meilleure rentabilité.

Les retours (volontairement accordés par le commerçant ou simplement effectués par le client) occasionnent un important surcroît de travail avec les coûts qui y sont associés, à commencer par les doubles frais liés au transport. La marchandise doit également être contrôlée, éventuellement reconditionnée puis réintégrée dans le système de gestion des marchandises. Sans parler des coûts dont nous n’avons pas connaissance en matière d’atteintes à l’environnement. Il arrive même que la marchandise renvoyée devienne invendable et doive être détruite.

Lutter contre les retours à l’aide de la technologie

Aucune statistique fiable n’illustre la part de retours intentionnels, autrement dit les cas dans lesquels les clients commandent des produits pour simple consultation. Officiellement, le fait que le produit ne va pas ou ne répond pas aux attentes constitue le motif de retour le plus fréquent.

Les commerçants du prêt-à-porter devraient donc veiller davantage à améliorer en continu les descriptions de produits. Cela passe par des photos de meilleure qualité, un aperçu à 360° ou des descriptions simples qui clarifient les termes spécialisés propres au domaine de la mode.

Toutes les personnes qui commandent des vêtements dans une boutique en ligne ne sont pas des fashionistas et ne savent pas forcément à quoi renvoie une désignation de couleur ou à quoi ressemble réellement une coupe.

Trouver la forme adaptée à sa morphologie constitue un autre problème, qu’il n’est malheureusement pas possible de résoudre en claquant des doigts. À cet égard, les stratégies adoptées par les enseignes de prêt-à-porter divergent.

Certaines entreprises telles que Presize, FitAnalytics ou la société zurichoise Fision offrent leurs services, avec le même principe de base: recourir à des modèles de calcul basés sur l’intelligence artificielle en arrière-plan pour obtenir la taille optimale pour la clientèle. Sur le plan technique, les approches sont cependant tout à fait distinctes. Certaines invitent les clients à prendre leurs mesures à l’aide d’un selfie avec leur smartphone tandis que d’autres leur demandent de renseigner en ligne leurs mensurations et leur silhouette. Les programmes élaborent ensuite un modèle de calcul regroupant données de l’historique, retours effectués, feed-back de clients et dimensions des fabricants afin de proposer aux clients la taille adéquate.

Les commerçants proposent parfois leurs propres solutions basées sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Celles-ci visent plutôt à analyser les motifs des retours et à les comparer avec les données globales, à l’image de Bonprix, filiale d’Otto, qui applique ses propres modèles d’intelligence artificielle pour proposer la taille adéquate.

Ici, de petites choses peuvent faire la différence. S’il ressort de l’historique client que ce dernier a déjà retourné à plusieurs reprises les modèles d’un certain fabricant car la forme ne lui convenait pas, la boutique en ligne pourrait faire en sorte que les produits de ce fabricant ne s’affichent plus en tête de liste dans les résultats de la recherche du client.

Orientation des habitudes des clients

Dans la mesure où aucun retour n’est gratuit du point de vue de l’entreprise, la solution la plus simple et évidente consisterait à taxer les retours. Une étape que la plupart des commerçants ne sont pas prêts à franchir par crainte que les concurrents continuent à offrir la gratuité. Pourtant, l’intérêt croissant porté à la durabilité constituerait précisément un argument de poids en faveur de la protection du climat.

L’intelligence artificielle et les recommandations de taille basées sur logiciel ne permettent pas encore de déterminer assez précisément la bonne taille. Cependant, essayer d’orienter les habitudes des clients est une solution avantageuse et à la portée de tous.

Afin que la clientèle ne se sente pas punie ou même mise sous tutelle, elle ne paie pas les retours, mais elle est récompensée lorsqu’elle renvoie moins d’articles. À cet égard, l’imagination des commerçants n’a aucune limite. Exemption de frais de port pour une période déterminée ou montant crédité sur la facture ne sont que quelques exemples d’avantages offerts pour lutter activement contre l’afflux de retours.

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Stephan Lamprecht, journaliste

En sa qualité de journaliste et de consultant, Stephan Lamprecht suit de près depuis deux décennies déjà les activités liées à l’e-commerce en Allemagne, en Autriche et en Suisse.

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