Un webinaire<\/u><\/a> organis\u00e9 par Bloomreach avec Boohoo Group et Tory Burch a approfondi ce sujet, offrant des id\u00e9es et des strat\u00e9gies pr\u00e9cieuses aux marketeurs pour naviguer dans les complexit\u00e9s des retours en ligne en 2024.<\/p>\n Examinons quelques points cl\u00e9s de la discussion.<\/p>\n L’un des principaux facteurs influen\u00e7ant les taux de retour est le type de produit, les consommateurs \u00e9tant 2 \u00e0 3 fois plus susceptibles de retourner des produits achet\u00e9s en ligne que dans des magasins en dur. Un autre facteur est la corr\u00e9lation entre les taux de retour et le co\u00fbt du produit, les clients ayant tendance \u00e0 examiner plus attentivement les articles plus chers.<\/p>\n Pour un client du d\u00e9taillant Bloomreach, 8 % des acheteurs effectuent jusqu’\u00e0 70 % des retours, ce qui souligne l’impact disproportionn\u00e9 d’un petit pourcentage de clients \u00e0 l’origine d’une part substantielle des retours en ligne. Cela signifie qu’il est essentiel d’identifier et de comprendre ces clients \u00e0 fort taux de retour pour limiter les pertes. Mais comment proc\u00e9der exactement ?<\/p>\n L’identification des clients qui reviennent fr\u00e9quemment a toujours \u00e9t\u00e9 une t\u00e2che ardue pour les marketeurs. Le processus implique souvent l’agr\u00e9gation de donn\u00e9es provenant de plusieurs canaux et plateformes, ce qui rend difficile la compilation d’une image compl\u00e8te du comportement de retour des clients. S’il est courant d’agr\u00e9ger les donn\u00e9es relatives aux retours en ligne, il reste difficile de les relier aux dossiers individuels des clients. Ce manque d’accessibilit\u00e9 fait qu’il est difficile pour les marketeurs de segmenter efficacement les clients en fonction des taux de retour.<\/p>\n Avec la bonne technologie, cependant, les marketeurs peuvent agr\u00e9ger et mieux analyser les donn\u00e9es sur les retours et comprendre les sch\u00e9mas de retour afin d’y rem\u00e9dier.<\/p>\n Alors que l’e-commerce continue d’\u00e9voluer, il en va de m\u00eame pour les outils disponibles pour g\u00e9rer les retours. La technologie, en particulier l’IA, joue un r\u00f4le important dans l’am\u00e9lioration du processus de retour. Par exemple, les solutions aliment\u00e9es par l’IA<\/u><\/a> offrent la possibilit\u00e9 d’am\u00e9liorer les descriptions de produits gr\u00e2ce \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de contenu, de fournir des exp\u00e9riences d’essayage virtuelles et m\u00eame d’automatiser le support client par le biais de chatbots.<\/p>\n La croissance des retours en ligne est en grande partie aliment\u00e9e par des facteurs tels que le passage aux achats en ligne et les incertitudes concernant la taille et l’ajustement. L’adoption de la r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e (RA) pour les essais virtuels, en particulier dans des secteurs comme la beaut\u00e9 et la mode, devrait r\u00e9duire les taux de retour en permettant aux clients de visualiser les produits avec plus de pr\u00e9cision avant l’achat. Cependant, il peut \u00eatre difficile de mettre en \u0153uvre une technologie d’essai virtuel pour les v\u00eatements en raison des diff\u00e9rences de taille et de comportement des tissus.<\/p>\n La collecte de commentaires au cours du processus de retour permet d’identifier les raisons des retours, comme les probl\u00e8mes d’ajustement. Ces commentaires peuvent \u00eatre associ\u00e9s \u00e0 des donn\u00e9es d’\u00e9valuation afin d’identifier des mod\u00e8les et de traiter de mani\u00e8re proactive les retours en ligne potentiels avant qu’ils ne se produisent. L’IA peut \u00e9galement analyser les commentaires et les donn\u00e9es d’\u00e9valuation pour sugg\u00e9rer de mani\u00e8re proactive des ajustements de taille ou d’ajustement sur les pages de d\u00e9tails des produits.<\/p>\n De nombreuses marques exp\u00e9rimentent l’IA pour aider \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de contenu et \u00e0 l’am\u00e9lioration du r\u00e9f\u00e9rencement pour de meilleures descriptions de produits et exp\u00e9riences sur site. Pendant ce temps, d’autres marques se concentrent sur l’agr\u00e9gation de donn\u00e9es pour une meilleure segmentation client et l’optimisation du parcours client. Avec Bloomreach Engagement<\/u><\/a>, par exemple, les marques peuvent suivre les \u00e9v\u00e9nements de retour et segmenter les clients en fonction de leur taux de retour. Il est ainsi beaucoup plus facile d’identifier et de supprimer le marketing destin\u00e9 aux serial returners.<\/p>\n Les chatbots peuvent \u00e9galement contribuer \u00e0 r\u00e9duire les taux de retour gr\u00e2ce \u00e0 une assistance client imm\u00e9diate. En fournissant une assistance en temps r\u00e9el et en r\u00e9pondant efficacement aux questions des clients, les chatbots peuvent rationaliser le processus de retour et am\u00e9liorer la satisfaction globale des clients. Cependant, l’efficacit\u00e9 des chatbots d\u00e9pend de leur capacit\u00e9 \u00e0 fournir des r\u00e9ponses pr\u00e9cises et utiles, ce qui n\u00e9cessite une optimisation et une am\u00e9lioration continues.<\/p>\nComprendre les clients qui reviennent : Le d\u00e9fi pour les marketeurs<\/h2>\n
![\"Using](\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/ai-personalization_customer-profile.jpg\")
<\/p>\nL’avenir des retours : Utiliser la technologie pour r\u00e9duire les taux de retour<\/h2>\n
Technologie AR et VR<\/h3>\n
Collecte des commentaires et int\u00e9gration de l’IA<\/h3>\n
![\"Woman](\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/guide-to-e-commerce-returns_segmentation-based-on-returns.jpg\")
<\/p>\nChatbots conversationnels<\/h3>\n