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4 méthodes pour réduire les retours du e-commerce

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| 7 minutes de lecture
mars 28 2023

Améliorer la gestion des informations produit grâce à l'automatisation et l'analyse pour de meilleures expériences client et une prise de décision optimisée

Pour les retailers du e-commerce, l'intégration automatisée des produits, l'enrichissement des données, l'analyse de l'exhaustivité des informations et la validation des données grâce à des workflows de gouvernance peut, au lieu d'intensifier la gestion des retours, réduire de manière proactive le nombre de retours.

Problème omniprésent pour les retailers depuis le début des achats en ligne, les retours ne font que s'aggraver avec la croissance continue du e-commerce. Au cours des dernières années, la plupart des consommateurs ont adopté des pratiques digitales et comptent désormais davantage sur l’e-commerce pour leurs achats. Lorsqu'ils évaluent des produits en ligne, ils sont limités à de petites photos sur un téléphone portable ou à des descriptions inadéquates et il devient alors assez facile de faire le mauvais choix. Le secteur de l'habillement est particulièrement touché, car il est difficile en ligne de communiquer efficacement sur la taille des produits. Chaque marque et chaque type de vêtement présente en effet des différences, si bien que le taux de retour est beaucoup plus élevé en ligne qu'en magasin.

 

Le taux de retour du e-commerce est 2 à 3 fois supérieur à celui des magasins

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Source: eMarketer, novembre 2022

 

Face à cette inefficacité et aux difficultés du e-commerce, il est probable que les retailers cherchent à orienter davantage les consommateurs vers leurs magasins. Ils se sont efforcés de simplifier les activités postérieures à l'achat, en permettant par exemple le retour en magasin ou l'impression facile d'étiquettes pour réexpédition par la poste. Mais pourquoi ne pas mettre en place des stratégies avant achat, lors des phases de découverte et de prise de décision du parcours de l'acheteur ?

Pour les retailers, la question qui se pose désormais est la suivante : Que faire de manière proactive pour réduire le nombre de retours au lieu de développer toute une stratégie pour les gérer ?

Ces retours des ventes en ligne ne sont pas uniquement liés aux fêtes de fin d'année ou à des cadeaux inadéquats. En vous attaquant à la cause première des retours, à savoir une mauvaise information sur les produits, non seulement vous améliorez l'expérience client, mais vous préparez aussi une augmentation des achats en ligne.

Les retours font partie du e-commerce

Les retours font partie du e-commerce. Mais ne désespérez pas.

Taille du problème :

  • Le problème des retours se chiffre à un billion de dollars au niveau mondial (IHL : Retail Returns, avril 2020)
  • Les retours représentent environ 25 à 30 % des ventes en ligne. Dans les magasins physiques, ils ne représentent que 8 à 10 % (Forbes : Online Merchandise Returns to Hit $57 Billion for Holiday, octobre 2020)


L'importance de bien faire les choses pour le consommateur :

  • 84 % des acheteurs en ligne quittent un retailer après une mauvaise expérience de retour (Klarna : Retailers risk losing loyal customers if they get returns wrong, Klarna warns, mai 2021)
  • 45 % des consommateurs citent comme principale raison des retours des articles inadaptés (Narvar : State of Returns: The End of One-Size-Fits-All Returns, 2022)

 

Pour les retailers qui parviennent à gérer efficacement les retours, à améliorer l'expérience et à réduire la nécessité de ces retours, de tels chiffres indiquent un véritable potentiel de croissance pour le revenu et de fidélisation des clients.

Les retours n'ont pas seulement un impact important sur le chiffre d'affaires global, ils ont aussi un impact considérable sur les marges du fait des ventes perdues et des coûts de main-d'œuvre et d'expédition supplémentaires. Selon le rapport d'IHL, The Coming Retail Returns Tsunami, les retours coûtent aux retailers entre 5 et 6 points de marge brute.

Au lieu de développer une stratégie efficace pour les retours, ce qui revient à traiter le problème après coup, le message positif à retenir est qu'avec le bon plan et des données précises, vous pouvez agir de façon proactive pour relever ce défi et réduire l'impact global de ces retours.

 

Réduire les retours grâce à de meilleures informations produit

Il est vrai que le comportement des acheteurs en ligne est différent, à bien des égards. Beaucoup utilisent leur propre salon comme cabine d'essayage...Ils commandent plusieurs couleurs et tailles, puis retournent ce qui ne leur convient pas. Ce type de comportement n'est probablement pas près de disparaître, d'autant que la concurrence entre les différents retailers en ligne a popularisé la politique du retour gratuit.

Toutefois, pour les retours dus à des informations produit incorrectes, inadéquates ou mal comprises, des mesures préventives sont possibles.

Selon Experian ("Control issues" see businesses struggling to realise data's full potential), 95 % des entreprises ont des problèmes de qualité des données. Ces problèmes affectent l'expérience client, l'efficacité de l'entreprise et sa réputation. Ils peuvent être résolus en mettant davantage l'accent sur la gestion et l'optimisation des données et sur l'amélioration des processus.

 

Reduce holiday returns with Product Master Data Management or Product Information ManagementDes données douteuses signifient de mauvaises expériences pour les clients
Les données sont aujourd'hui essentielles pour le succès des produits. Mais elles peuvent perdre plus de 15 % de leur exactitude et de leur valeur à mesure qu’elles sont partagées et mises à jour. Pire, les décisions prises à partir de telles données peuvent être totalement inappropriées. Regardez la vidéo pour en savoir plus sur les répercussions pour l'entreprise de la mauvaise qualité des données produit.

 

Les informations produit ont un énorme impact sur l'expérience client, qui à son tour a un énorme impact sur les ventes et les retours. Dans ce contexte, mieux gérer l'expérience produit grâce à de meilleures données s’avère un puissant levier pour améliorer l'expérience client. Il n’est pas suffisant de respecter les exigences minimales pour les informations produit. Ces informations doivent répondre aux attentes des clients et même les impressionner.

Quelques concepts à prendre en compte :

  • L'exhaustivité des données est un minimum absolu : Un produit technologique dont les spécifications sont incomplètes est très difficile à vendre.
  • La capacité de recherche : Si les clients ne trouvent pas le bon produit, ils risquent d’opter pour le deuxième meilleur produit répondant à leurs attentes. Et ils risquent aussi de le retourner.
  • Un contenu localisé : N'oubliez pas de traduire le manuel d'utilisation, et pas uniquement l’argumentaire de vente.
  • Un contenu contextualisé : Enrichissez le contenu de l’expérience produit pour rendre cette expérience aussi « palpable » que possible.
  • La transparence : Fournir des informations sur les méthodes de production, l'origine du produit et la chaîne d'approvisionnement renforce la confiance des consommateurs.

 

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Pourquoi la gestion des données est-elle un impératif incontournable pour la réalisation des objectifs de durabilité du retail ?

 

Voici quatre conseils destinés à réduire le risque d’insatisfaction des consommateurs et donc le nombre de retours.

 

1. Améliorer la qualité et l'exhaustivité des données produit transmises par vos fournisseurs

Les retailers dépendent de la communication, par les fabricants et les distributeurs, d'informations précises et complètes (spécifications, images, manuels d'utilisation, etc.) qui aideront leurs clients à prendre une décision et leur procureront une expérience d'achat en ligne fiable. Ils peuvent faire de grands progrès en matière d'exactitude et d'exhaustivité des informations en obtenant, dès le début des relations avec les fournisseurs, une solide coopération et des données de haute qualité de toute la chaîne d'approvisionnement.

Intégration automatisée des produits :

Lien crucial entre fabricants et retailers, un système de gestion des informations produit (PIM), avec portail d'intégration des fournisseurs ou portail de syndication des données produit, garantit l'exhaustivité et la qualité des données produit. Avec les bonnes intégrations, il est facile d'alimenter une plateforme d’e-commerce en données fiables, provenant de fournisseurs, de pools de données et de services de contenu. Un outil performant peut transformer automatiquement les données et éviter les difficultés liées à l'échange d'informations entre différents modèles de données.


2. Automatiser l'enrichissement des données et la classification grâce à l'IA et au machine learning

Pour améliorer l'expérience client grâce à de meilleures données produit, les retailers peuvent utiliser l'IA. Elle leur permet d’automatiser les processus d'enrichissement des données et de classification des produits. L'IA, avec le machine learning, valide et classe les articles dans les bonnes catégories et les bons segments et place correctement les listes de produits dans votre hiérarchie. Avec l’IA, les images de produits de votre système DAM peuvent être associées beaucoup plus rapidement à des métadonnées. Le métabalisage (ou ajout de métadonnées) des images est une autre méthode permettant d'améliorer la précision et l'exhaustivité des données. De bonnes métadonnées facilitent la catégorisation des images et permettent de les rechercher dans des systèmes internes et dans les moteurs de recherche.

L'enrichissement automatisé des données permet d'obtenir des données de meilleure qualité, mais aussi de soulager les équipes chargées de la gestion des données. Ces équipes peuvent travailler sur des projets à plus forte valeur ajoutée. Elles peuvent par exemple créer des vidéos d'instruction ou répondre de façon utile aux commentaires publiés par les utilisateurs. Toutes ces approches aboutissent à une meilleure expérience client et à une réduction des retours.

Le Master Data Management, vital pour l’IA :

Toutefois, l'IA ne peut rester isolée. Elle a besoin du soutien du Master Data Management (MDM). Une application d'intelligence artificielle doit savoir quels identifiants collecter auprès des fournisseurs. Quelles sont les données importantes dans un contexte métier ? Quelles données permettent de réduire les retours et d'offrir la meilleure expérience client ? Ces identifiants et ces règles sont intégrés au système MDM. Le MDM apporte ordre, logique et accessibilité à la gestion des données. MDM et IA s’améliorent mutuellement : L'IA apporte la vitesse et, avec la gouvernance des données du MDM, elle produit des résultats utiles et soutient les objectifs de l'entreprise.


3. Évaluer l'exhaustivité des informations produit et gérer les niveaux minimums d'exhaustivité

Avec des dizaines de milliers, voire, dans l'assortiment étendu, plus d'un million de produits, il est vital que les retailers en ligne puissent examiner leurs informations produit de manière analytique. Ils doivent adopter une perspective plus large et assurer l'exhaustivité des données pour l’ensemble des fournisseurs, des catégories et des différentes vues sur les données. En établissant des règles pour l'exhaustivité minimale des attributs, ils pourront, à différents niveaux de la hiérarchie des données, comparer leurs métriques à des valeurs de référence. Il leur sera alors possible de prioriser de nouvelles tâches d'enrichissement.

L’analyse intégrée pour mieux tirer parti des informations produit :

Avec une fonction d’analyse intégrée ajoutée à la solution MDM, les utilisateurs peuvent rendre les données exploitables. Ils peuvent réagir rapidement face aux tendances du marché et améliorer la collaboration grâce à des informations uniques et rapidement disponibles. Les retailers peuvent analyser et combiner les données de référence avec d'autres sources de données et obtenir des informations plus complètes sur les opérations métier. Pour obtenir les meilleurs résultats, ils peuvent fusionner et mêler les données de plusieurs domaines et/ou provenant des ventes, des stocks, des flux de clics, de l'IoT et des médias sociaux.


4. Valider les données et réduire les risques grâce à des workflows robustes et des processus d'approbation

Les retailers qui ont réussi à gérer leurs données produit ont mis en place une gouvernance des données qui garantit la rationalisation et la cohérence de leurs processus dans toute l'organisation. Des contrôles automatiques de la qualité des données et des points de contrôle prédéfinis peuvent en outre être mis en place pour examen final des données avant leur publication sur le site web et sur d'autres canaux de vente.

Le Master Data Management assure la gouvernance des données :

L'un des principaux atouts du Master Data Management réside dans ses capacités de gouvernance des données qui permettent de préserver tous les paramètres liés aux informations produit, et notamment la qualité de ces informations avant leur publication. Le MDM permet de modéliser les données, de décrire les processus de données, de respecter les normes liées aux données et de définir les responsabilités afin d’assurer la circulation des données avec des approbations adéquates.

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Avec les solutions Product Master Data Management et PIM for Retail, les retailers disposent des données nécessaires pour assurer la croissance.

 


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Brian Cluster est directeur de la stratégie sectorielle de Stibo Systems pour les produits de grande consommation et le secteur du retail. Depuis plus de 25 ans, il collabore à la stratégie, fournit des analyses, élabore des business plans et développe la transformation digitale. Chez Stibo Systems, Brian met à profit son expertise sectorielle variée en assurant la direction et la stratégie des équipes sur le terrain. Il contribue ainsi à créer de la valeur pour les clients avec les solutions de Master Data Management. Il contribue fréquemment au Consumer Goods Forum et ses articles ont été publiés, entre autres, dans Consumer Goods Technology, Multichannel Merchant, Total Retail, Footwear News et Center for Data Innovation.

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