Il fut un temps où les clients ne retournaient des articles que s’ils étaient défectueux. De nos jours, avec la tendance « essayez avant d’acheter », les retours constituent la norme, et non l’exception. En effet, pourquoi s’embêter à aller au centre commercial quand on peut commander 10 paires de chaussures, les essayer dans le confort de sa maison, et ne garder que celles qui nous plaisent?

Malheureusement, pour la plupart des détaillants, ces nouvelles tendances de magasinage ne signifient qu’une seule chose : l’érosion de leur marge de profit.  Alors, comment pouvez-vous offrir des retours sans tracas auxquels la clientèle s’attend, tout en réduisant les coûts liés aux retours et en continuant à faire revenir les clients?

La solution consiste en un processus en trois étapes qui tire profit des plus récentes technologies. 

1. Réduisez les risques de retour

Si vous voulez vraiment réduire les risques de retours, vous devez comprendre ce qui les déclenche. Le produit est-il de mauvaise qualité? Les clients ont-ils eu la chance d’essayer le produit avant l’achat? 

L’un des problèmes que les détaillants en ligne rencontrent souvent est l’incapacité de recréer l’expérience sensorielle présente en magasin. Imaginez si vos clients pouvaient voir immédiatement ce que ce nouveau réfrigérateur convoité aurait l’air dans leur propre cuisine? Avec la réalité augmentée, c’est maintenant possible. Tous ce qu’ils ont à faire, c’est de prendre une photo de leur cuisine à l’aide de leur tablette ou de leur téléphone intelligent, et ils seront en mesure de voir comment le réfrigérateur s’y intègre.

De la même façon, les détaillants utilisent la réalité virtuelle (RV) afin d’améliorer l’expérience en magasin. Par exemple, la compagnie The North Face utilise la RV pour emmener ses clients faire une visite virtuelle immersive dans le parc national de Yosemite et dans le désert du Mohab, en Utah, afin de les inciter à faire l’expérience du plein air.

Les réalités augmentée et virtuelle conviennent particulièrement bien aux produits complexes tels que les appareils électroniques ou dispendieux et encombrants, parce qu’elles permettent aux clients de bien visualiser et de mieux comprendre leur fonctionnement. Mais la tendance se répand dans d’autres secteurs, car un nombre croissant d’entreprises compte sur le fait que plus les clients essaient leurs produits, moins ils risquent de les retourner.

2. Diminuez le coût des retours

Parfois, il arrive qu’on ne puisse éviter les retours. Dans ce cas, les détaillants doivent évaluer les choix qui s’offrent à eux pour en réduire les coûts.

Une stratégie qui fonctionne particulièrement bien est celle d’offrir des retours en magasin aux clients qui achètent en ligne. Pour qu’elle soit un succès, les détaillants doivent faciliter les retours omnicanaux en aidant leurs clients à trouver les magasins les plus proches et en les informant sur ceux qui ont d’autres grandeurs ou couleurs pour le produit.

Cela contribue à offrir une expérience de retour toute en douceur. Les détaillants en bénéficient également, puisque quand les clients font des retours en magasin, ils en profitent souvent pour faire d’autres achats.

3. Prenez de meilleures décisions

Pour un grand nombre de détaillants, la meilleure façon de contrôler les coûts ou la quantité d’articles retournés consiste à optimiser l’efficacité du processus de logistique inverse. C’est à ce moment précis que la combinaison de mégadonnées et d’analyses prédictives peut vous aider.

L’idée de recueillir et d’analyser des données pour prendre des décisions éclairées n’est pas nouvelle. Pendant des années, les détaillants ont examiné les données des points de vente et les niveaux de stock pour tenter d’améliorer leur rendement. Désormais, ces données peuvent être accompagnées de mégadonnées, ce qui signifie que les détaillants ont accès à de nouvelles sources d’informations pour faire de meilleures prévisions et implanter des stratégies de chaîne logistique en magasin.

Pour en comprendre le fonctionnement, prenons l’exemple du temps qu’il fait. Lorsque les détaillants savent à l’avance que certaines régions sont susceptibles de connaître un automne exceptionnellement chaud ou un hiver extrêmement froid, ils peuvent déterminer les magasins qui doivent se réapprovisionner en certains articles, ceux qui doivent organiser des promotions pour déplacer les stocks plus rapidement, ou mieux encore, comment déplacer les stocks d’un magasin à l’autre. Les analyses de mégadonnées peuvent également aider à repérer les tendances de mise en marché pour déterminer les articles les plus susceptibles d’être retournés, la valeur des stocks en transit, etc.

Cela ne se fait pas du jour au lendemain, mais cette approche est déjà payante pour certains détaillants qui utilisent cette fonctionnalité comme pierre angulaire de leur stratégie. C’est de cette façon que Rent the Runway est en mesure d’envoyer 60 % des robes retournées le jour même de leur arrivée à l’entrepôt.

Truc en prime : pensez à la valeur à vie pour le client

Mais si les clients considèrent les retours autrement, soit comme une nouvelle façon de magasiner plutôt qu’une expression de mécontentement, il serait peut-être temps également pour les détaillants de changer de point de vue et de voir ce problème comme une occasion d’affaires.

Après tout, le paysage du commerce de détail change constamment. Une étude démontre que près de 90 % des clients magasineront de nouveau à un endroit où leur expérience avec un retour de marchandises a été positive. Et ceux qui ont eu une bonne expérience dans ce contexte dépensent beaucoup plus au retour en magasin que les autres clients.

Dans cette optique, le retour n’est pas nécessairement une mauvaise chose, mais plutôt un investissement visant à fidéliser et à accroître la rentabilité à long terme.

[i] Dua, T. (2015). The North Face Brings Virtual Reality to Retail. [en ligne] Disponible au https://digiday.com/marketing/north-face-brings-virtual-reality-retail/
(Accès : 11 mai 2018)

[ii] Moore, T. (2016). Reverse Logistics: The Biggest Retail Problem Technology Has Yet to Solve [en ligne]
Disponible au http://multichannelmerchant.com/blog/reverse-logistics-biggest-retail-problem-technology-yet-solve/
(Accès : 11 mai 2018)

[iii] Rivero, P. et Zhu, Z. (2016). Online Clothes Shopping: An Industry
Study Focusing on Returns [en ligne] Disponible au http://scet.berkeley.edu/wp-content/uploads/zhuzihan_late_4894259_68726594_IEOR-290-final-report-1.pdf
(Accès : 11 mai 2018)