Êtes-vous accro aux retours en ligne gratuits ? Les chercheurs ont mis au point un outil qui prédit avec une précision de 83 % la probabilité que vous retourniez quelque chose dans votre panier.

Lorsque le retour gratuit est devenu la norme il y a dix ans, nous nous sommes soudainement retrouvés avec les gens qui géraient notre magasin UPS local, sur la base de notre nom. Les marques nous ont facilité la tâche de commander une pile de nouvelles tenues par la poste, de les essayer dans le confort de notre chambre, puis de les remettre dans leur boîte et de les déposer chez UPS, FedEx ou au bureau de poste. À l’époque, les détaillants de e-commerce tentaient d’attirer les consommateurs en ligne en leur offrant une expérience comparable, voire meilleure, que celle d’aller dans un magasin. Les retours gratuits, qui rendaient les achats en ligne moins risqués pour le client, étaient un élément crucial de cette équation. Mais en 2018, 10 % de toutes les marchandises vendues – soit 369 milliards de dollars de marchandises – ont été retournées.

Mais les retours gratuits coûtent très cher aux détaillants. « Il y a les coûts logistiques à prendre en compte, comme l’expédition de retour et l’entreposage « , explique Manchit Madan, informaticien chez Myntra Designs, un magasin de commerce électronique basé en Inde. « Mais il y a aussi le fait que lorsqu’un article se trouve dans la maison d’un client, il ne peut pas le vendre avant que le client ne le retourne. Et parfois, quand un produit revient, il n’est pas dans un état revendable. »

C’est en partie pour cette raison que de nombreuses marques qui ont fait leurs premiers lancements en ligne – d’Everlane à Warby Parker en passant par Away – créent des magasins de briques et de mortier. En permettant aux clients de voir les produits en personne et de les essayer, il est moins probable qu’ils les retourneront à l’avenir. Aujourd’hui, Madan et ses collègues chercheurs ont développé un outil qui montre comment les marques peuvent réduire le gaspillage et le coût des retours en ligne. Mais les consommateurs, en particulier ceux qui aiment pouvoir commander et retourner des articles gratuitement, peuvent ne pas être satisfaits des implications potentielles.

Madan a récemment publié une étude qui présente une façon de prédire la probabilité que les clients retournent un produit – même avant de l’avoir acheté – avec une précision de 83 %. Avec ses co-auteurs Sajan Kedia, qui travaille également chez Myntra, et Sumit Brar, qui travaille chez Google, il a étudié la relation entre les consommateurs et les plus d’un demi-million de produits qui apparaissent sur le site Web de Myntra, ainsi que les millions de commandes et de retours qui passent chaque semaine. Ils ont ensuite construit un algorithme qui prédit la probabilité qu’un article soit retourné. Ils ont tout examiné, de l’historique d’achat d’un client jusqu’aux articles spécifiques qu’ils ont mis dans leur panier d’achat.

Ils ont trouvé des signes révélateurs qu’un client va probablement renvoyer un tas d’articles. Par exemple, les retours se produisent souvent lorsque les clients remplissent leur panier avec plusieurs articles. Lorsqu’un panier est rempli de plus de cinq articles, cette personne a 72 % de chances de retourner un article, comparativement à 9 % avec un seul produit. Les stocks plus anciens – même à prix réduit – ont un taux de retour deux fois plus élevé que les articles plus récents. Et 4% des retours se produisent lorsqu’il y a des produits similaires dans un panier. « Par exemple, une personne peut avoir plusieurs tee-shirts de sportswear différents, et ils peuvent être de couleurs similaires « , explique Madan.


[Photo : Ivan Bandura/Unsplash]

L’explication générale est que les données identifient différents types d’acheteurs. Certaines personnes sont dans une phase exploratoire, échantillonnant une gamme d’articles et de tailles avant de faire une sélection finale. Ces clients traitent les achats en ligne comme une visite détendue dans un magasin, en essayant différents looks et en vérifiant les tailles des différentes marques. D’autres clients savent exactement ce qu’ils veulent et achètent cet article. Ces personnes peuvent être en train de commander à nouveau un produit qui a fonctionné pour elles dans le passé ou de réapprovisionner leur stock d’articles qu’elles ont à la maison. « Il ne s’agit pas seulement de différents types d’acheteurs « , dit Madan. « Cela a aussi à voir avec le produit particulier qu’ils achètent. Un client peut retourner beaucoup de produits d’une commande, mais pas d’une autre. » (La National Retail Federation a suivi les catégories de produits les plus rentables. Après les pièces d’automobile (22,58 %), les vêtements ont le taux de retour le plus élevé (12,78 %), suivis des articles ménagers (12,28 %).

Pour l’instant, cet outil n’est utilisé que par Myntra. Mais les scientifiques ont mis leurs recherches à la disposition d’autres entreprises, qui peuvent adopter certaines de leurs idées. Les auteurs de ce rapport suggèrent des moyens par lesquels les marques peuvent réduire le nombre de retours. Il s’agit en partie d’intervenir dans des situations où le client semble confus ou incertain de ce qu’il veut. Les chercheurs ont constaté que 53 % des retours sont dus à des problèmes de taille et d’ajustement, et si les clients ont plusieurs tailles dans leur panier, c’est un bon signe qu’ils ne savent pas quelle taille ils font avec une marque particulière. Un détaillant peut demander à un client de répondre à une enquête sur les tailles ou de consulter un tableau des tailles. Cela peut aussi signifier qu’il faut d’abord fournir de l’information précise sur la taille. « Avec les chemises, par exemple, les clients peuvent ne pas comprendre en quoi la coupe standard diffère de la coupe étroite « , dit Madan.

Ensuite, il y a certains clients qui ne font que des retours chroniques. Ils aiment la liberté de commander beaucoup trop d’articles et de décider quoi garder plus tard. Madan dit qu’il y a aussi des moyens d’apprivoiser ce comportement. Par exemple, le détaillant peut inciter un client à ne pas retourner un article en lui offrant un coupon de réduction à la caisse, sous réserve que s’il le prend, il renonce à son droit à un retour gratuit. Par ailleurs, et c’est peut-être plus controversé, un détaillant pourrait faire varier les frais d’expédition en temps réel en fonction de la probabilité que le client fasse un retour. Les marques ne pratiquent actuellement aucune de ces pratiques, mais les auteurs les présentent comme des possibilités.

Cette dernière solution, en particulier, pourrait entraîner des réactions défavorables. Les clients peuvent se sentir injustement ciblés (ou même punis) si une marque rend ses frais d’expédition plus chers parce qu’ils sont susceptibles de retourner des articles. Et les gens pourraient essayer de jouer sur le système pour mieux comprendre comment l’algorithme suit les coûts d’expédition. (Est-ce que l’achat de cinq articles à la fois donne un prix d’expédition plus élevé que l’achat de ces cinq articles séparément ?) De nombreux clients en sont venus à considérer la livraison gratuite comme un droit, plutôt qu’un privilège, et peuvent éprouver du ressentiment à l’égard d’une marque qui les enlève.

Madan dit que l’expédition variable n’est qu’un outil parmi d’autres à la disposition du détaillant, et il y a beaucoup d’autres choses qu’il peut faire pour rendre les retours moins probables. En fin de compte, le reconditionnement et le renvoi d’un produit ne sont pas pratiques pour les clients, et la réduction de leur besoin de faire un retour en premier lieu améliorera leur expérience.

L’achat en ligne a ses limites aussi. Ce mouvement, le ROPO (Research Online, Pay Offline, ou le contraire), qui fait que nous allons du digital vers les réel et du réel vers le digital ne devrait pas nous coûter.

Pour ma part, quand je me trouve en « crise de shopping » dans les réel d’abord, et parfois en ligne, je mets tout ce qui me plaît de manière impulsive dans mon panier, et je fais le tour de la boutique en me visualisant avec chaque pièce : effectivement, au bout d’une vingtaine de minutes, je suis prête à reposer la moitié voir l’intégralité du panier : et Dieu merci, cela ne me coûte rien.
Si jamais cet algorithme venait à interférer dans mon parcours d’achat en ligne, je pense qu’il y aura bien quelqu’un pour greffer un service qui organiserait des événements pour faire des essayages à plusieurs, et de rassembler plusieurs commandes en une seule, histoire de hacker des prix de livraison « à la tête du client ».

Autrement dit, que cela se fasse ou non, l’activité de shopping dépend de 2 états d’esprits : le besoin précis d’une chose, à vision utile ; le plaisir de faire des affaires, du shopping en somme, qui peut s’avérer être moins utile. Alors ici, je trouve que l’AI pourrait faire un excellent travail pour préserver les dépenses superflues des dépensiers 😉

Via Fastcompany

Publicités

Laisser un commentaire

Ce site utilise Akismet pour réduire les indésirables. En savoir plus sur comment les données de vos commentaires sont utilisées.