Comment analyser les données de remboursement pour le commerce électronique

Les retours sont coûteux mais pleins d'insights. En 2024, des produits d'une valeur de 890 milliards de dollars ont été retournés, avec des taux de retour en eCommerce atteignant 16,9 %. En analysant les données de remboursement, vous pouvez réduire les coûts, améliorer la fidélité des clients et affiner vos opérations. Voici comment :

• Suivez les indicateurs clés : Taux de remboursement, taux de retour de produit, temps de retour, temps de traitement et coût par remboursement.

• Utilisez des outils d'IA : Automatisez l'analyse des remboursements pour repérer des motifs et prédire des tendances.

• Organisez les données : Collectez les détails des remboursements de Shopify, des outils de CRM et des processeurs de paiement. Nettoyez et standardisez-les pour l'analyse.

• Identifiez les causes profondes : Recherchez des motifs dans le comportement des clients, les problèmes de produits ou les erreurs d'expédition.

• Agissez : Améliorez les descriptions des produits, résolvez les problèmes avec les fournisseurs et automatisez les processus pour réduire les retours.

Les données de remboursement ne sont pas qu'un chiffre ; c'est un moyen de comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Utilisez-les pour créer de meilleures expériences pour vos clients et réduire le coût financier des retours.

Collecte et organisation des données de remboursement

Pour découvrir des motifs significatifs de remboursement, la première étape est de rassembler toutes vos données relatives aux remboursements. Souvent, ces informations sont éparpillées à travers plusieurs systèmes, ce qui rend difficile d'avoir une vision claire de vos opérations de retour.

Sources de données clés pour les informations sur les remboursements

Pour commencer l'analyse, il est nécessaire d'extraire des données des bons endroits. Les données de remboursement sont stockées à travers divers systèmes, et chaque source offre des insights uniques. Décomposons cela :

• Tableaux de bord Shopify : Ceux-ci sont vos alliés pour les détails de commande, les montants de remboursement (en dollars américains) et les raisons de retour de base.

• Systèmes de gestion d'entrepôt : Ces systèmes fournissent des détails sur l'état physique des articles retournés, les temps de traitement et les mises à jour de réapprovisionnement. Ils peuvent aider à identifier des problèmes comme les dommages pendant l'expédition ou les produits défectueux.

• Outils de CRM (par exemple, Salesforce) : Les journaux de communication client dans les CRMs sont des mines d'or pour comprendre pourquoi les retours se produisent. Ils révèlent également les niveaux de satisfaction des clients tout au long du processus de retour.

• Processeurs de paiement (Stripe, PayPal) et plateformes logistiques (FedEx, UPS) : Ces plateformes offrent des insights sur les frais de transaction, les retards d'expédition et d'autres problèmes qui pourraient déclencher des retours.

• Plateformes de service client : Les tickets de support contiennent souvent les explications les plus détaillées des raisons de retour, offrant un aperçu plus profond des problèmes récurrents que les catégories de retour standard pourraient manquer.

Meilleures pratiques pour la collecte de données

Une collecte de données cohérente et précise est essentielle pour identifier les tendances et prendre des décisions éclairées. Voici ce sur quoi vous devez vous concentrer :

• Données de transaction : Enregistrez les montants en dollars américains, y compris le prix de vente initial, le montant du remboursement et tous les frais de traitement. Cela aide à calculer le coût réel des retours.

• Détails sur les produits : Incluez des numéros SKU, noms des produits, catégories, fournisseurs et informations sur les lots. Ce niveau de détail aide à identifier des motifs, comme si certains produits ou fournisseurs entraînent des taux de retour plus élevés.

• Informations sur les clients : Capturez l'ID client, l'historique des achats, la localisation et la valeur à vie. Ces données peuvent mettre en évidence des tendances de retour à travers différents groupes de clients.

• Timestamps : Suivez les dates clés - achat, demande de retour, réception de l'article et traitement du remboursement. Ces timestamps révèlent des tendances saisonnières et des goulets d'étranglement potentiels dans votre processus de retour.

• Raisons de retour : Utilisez des catégories standardisées telles que "produit défectueux", "mauvaise taille", "non conforme à la description" ou "endommagé lors de l'expédition". Cela rend vos données plus faciles à analyser.

En octobre 2023, Munchkin Inc., une entreprise de e-commerce spécialisée dans les produits pour bébés et jeunes enfants, a mis en œuvre Sync Made Easy et Loop Return en parallèle avec Salesforce pour rationaliser la gestion des remboursements et des retours. HIC Global Solutions a personnalisé une application de connecteur Shopify-Salesforce, atteignant une précision de 96 % des données d'expédition, une visibilité améliorée de 87 % des commandes de remboursement, et un processus entièrement structuré pour le suivi des retours.

Consolidation des données à travers les plateformes

Une fois que vous avez collecté les données, le prochain défi est de tout rassembler. La consolidation garantit que vous disposez d'une source unique de vérité pour l'analyse. Voici quelques façons efficaces de le faire :

• Intégrations directes d'applications : De nombreux systèmes, comme les plateformes ERP ou de comptabilité, offrent des intégrations préconstruites. Celles-ci gèrent automatiquement le formatage des données et se mettent à jour en temps réel, ce qui en fait une option simple.

• Solutions iPaaS : Les outils d'Integration Platform as a Service (iPaaS) agissent comme des intermédiaires entre des systèmes qui ne s'intègrent pas directement. Ils transforment et synchronisent les données, garantissant la cohérence à travers les plateformes. Ceux-ci sont particulièrement utiles pour les anciens systèmes.

• Intégrations personnalisées basées sur API : Si vous avez besoin de flexibilité maximale, les APIs vous permettent de personnaliser la manière dont les données sont extraites et formatées. Bien que cela nécessite une expertise technique, cela vous donne un contrôle total sur le processus d'intégration.

• Systèmes de gestion des retours : Ces outils spécialisés simplifient le processus en se connectant à vos plateformes de e-commerce, d'inventaire et de CRM. Ils gèrent des tâches comme l'émission de numéros d'autorisation de retour (RMA), la génération d'étiquettes d'expédition et la mise à jour des stocks - tout en centralisant les données de retour.

Lors de la consolidation, conservez les données dans leur forme originale autant que possible. Cela facilite l'accès et élimine le besoin de se référer à plusieurs reprises aux systèmes sources. Mettre en place un processus de consolidation continu garantit que vos données restent à jour à mesure que votre entreprise évolue.

Si votre équipe manque d'expertise pour des intégrations complexes, envisagez de faire appel à des professionnels externes des données. Bien que ce soit un investissement, disposer de données bien organisées et complètes permet d'identifier les tendances plus rapidement et de prendre des décisions plus intelligentes pour réduire les retours.

Cette base de données consolidée prépare le terrain pour l'étape suivante : préparer les données de remboursement pour une analyse plus approfondie.

Préparation des données de remboursement pour l'analyse

Une fois que vous avez rassemblé les données de remboursement de plusieurs sources, la prochaine étape est de les nettoyer et de les organiser pour l'analyse. Les données brutes contiennent souvent des erreurs qui peuvent déformer vos résultats, donc les nettoyer est essentiel pour garantir l'exactitude. Ce processus assure que vos indicateurs sont fiables et prêts pour une analyse plus approfondie.

Étapes pour nettoyer les données de remboursement

Après avoir consolidé vos données, la première priorité est de les nettoyer. Cela implique d'identifier et de corriger les erreurs. Commencez par supprimer les enregistrements en double qui peuvent se produire à partir de sources qui se chevauchent. Par exemple, un seul retour peut apparaître à la fois dans votre tableau de bord Shopify et dans votre système de gestion d'entrepôt, avec de légères variations dans les timestamps ou les numéros de référence.

Ensuite, standardisez les raisons de retour. Des termes similaires tels que "défectueux", "article cassé" ou "produit endommagé" peuvent être regroupés sous une catégorie unique, comme "produit défectueux". Créez une liste maîtresse de catégories standardisées telles que "produit défectueux", "mauvaise taille", "non conforme à la description", "endommagé lors de l'expédition" et "client a changé d'avis" pour faciliter l'analyse des tendances.

Assurez-vous que tous les champs critiques - comme les montants des remboursements, les SKU, les ID clients et les timestamps - sont complets. Les données manquantes peuvent entraîner des lacunes dans votre analyse. Décidez de l'opportunité d'exclure les enregistrements incomplets, d'estimer les valeurs manquantes en utilisant des transactions similaires ou de récupérer les détails manquants à partir des sources originales.

Enfin, vérifiez que les montants des remboursements sont exprimés en dollars américains avec les décimales correctes. Une erreur de formatage, comme afficher 1500 $ au lieu de 15,00 $, peut fausser considérablement des indicateurs comme le montant moyen de remboursement.

Formatage cohérent des données

Des données propres ne sont que le début - un formatage cohérent est tout aussi important pour une analyse fiable. Un formatage uniforme simplifie les rapports, réduit les erreurs et garantit une intégration fluide à travers les systèmes. Par exemple, utilisez le format MM/JJ/AAAA pour les dates (commun aux États-Unis) et incluez des timestamps de 12 heures avec des indicateurs AM/PM pour éviter la confusion lors de l'analyse des tendances saisonnières ou des temps de traitement.

Les identifiants de produits doivent également être standardisés. Assurez-vous que les numéros SKU suivent le même format à travers les enregistrements, en s'attaquant à toute incohérence dans la capitalisation, les préfixes ou les suffixes. De même, standardisez les informations sur les clients en utilisant des abréviations d'état cohérentes (par exemple, toujours "CA" au lieu de mélanger "Californie", "Calif." et "CA"), en appliquant des codes postaux à cinq chiffres (même ceux avec des zéros en tête) et en maintenant des structures d'ID client uniformes.

Pour maintenir cette cohérence, documentez des lignes directrices claires pour l'entrée et le formatage des données.

Utilisation d'outils d'IA pour la préparation des données

Les outils d'IA peuvent simplifier et automatiser de nombreux aspects de la préparation des données, en économisant du temps et en réduisant les erreurs. Ces outils peuvent détecter les doublons, identifier les anomalies et standardiser les formats de données avec un effort manuel minimal.

Par exemple, Numerous s'intègre avec Google Sheets et Microsoft Excel pour automatiser des tâches telles que la détection de doublons, la validation des données en temps réel et la catégorisation. Pour des besoins plus complexes, Zoho DataPrep offre des fonctionnalités avancées de nettoyage, de transformation et d'enrichissement des données tout en s'intégrant à des plateformes telles que Tableau et Power BI. Il peut gérer des tâches comme la détection d'anomalies et le remplissage des valeurs manquantes. De même, PowerDrill.ai fournit un profilage et une transformation des données en temps réel, avec intégration API pour des flux de travail sans faille.

Lors de la sélection d'un outil d'IA, prenez en compte vos défis spécifiques, assurez-vous qu'il correspond à votre budget et vérifiez la compatibilité avec vos systèmes existants. Recherchez des outils ayant des interfaces intuitives qui respectent également les règlements de protection des données.

Si vous êtes un utilisateur de Dropmagic, les capacités d'IA de la plateforme vont au-delà de la création de magasins. Ces fonctionnalités peuvent aider à rationaliser la préparation des données en identifiant des motifs dans vos données de remboursement et en suggérant des améliorations de standardisation.

Avec des données propres et formatées de manière cohérente, vous êtes prêt à extraire des insights exploitables et à avancer avec confiance dans votre analyse.

Analyser les données de remboursement : métriques et tendances

Une fois que vos données de remboursement sont correctement nettoyées et organisées, il est temps de plonger dans les chiffres et de découvrir des insights qui peuvent orienter des décisions commerciales plus intelligentes. Le défi est de savoir quelles métriques surveiller et comment interpréter les tendances qu'elles révèlent. Avec le volume élevé de retours en eCommerce, comprendre ces métriques est essentiel pour réduire les retours et améliorer la performance globale.

Métriques clés de remboursement à suivre

Le taux de remboursement est la métrique incontournable pour comprendre l'état global des retours. Pour le calculer, divisez le total des remboursements par le total des ventes, puis multipliez par 100. Pour contextualiser, le taux de retour moyen pour l'eCommerce a atteint 16,9 % en 2024, certains détaillants voyant des taux aussi élevés que 30 %. Les achats en ligne, en particulier, ont un taux de retour d'environ 30 %, contre seulement 8,89 % pour les magasins physiques.

Le taux de retour de produit se concentre sur des articles spécifiques qui sont fréquemment retournés. En identifiant quels produits ont les taux de retour les plus élevés, vous pouvez signaler des problèmes potentiels comme des descriptions trompeuses ou des problèmes de qualité avant qu'ils ne s'aggravent.

Le temps de retour mesure la rapidité avec laquelle les clients initient les retours après un achat. Un délai court peut suggérer une insatisfaction immédiate, comme un produit ne répondant pas aux attentes. Des périodes plus longues pourraient indiquer des préoccupations de durabilité ou des doutes du côté d'acheteur.

Le temps de traitement des remboursements est une autre métrique critique, car elle impacte directement la satisfaction des clients et l'efficacité opérationnelle. La plupart des remboursements sont traités dans les 2 à 7 jours ouvrables après approbation, mais des retards peuvent frustrer les clients et mettre à rude épreuve les ressources.

Le coût par remboursement inclut toutes les dépenses liées aux retours, telles que l'expédition, la manutention, le réapprovisionnement et les coûts administratifs. Pour mettre cela en perspective, pour chaque milliard de dollars de ventes, les détaillants font face à un montant moyen de 165 millions de dollars en retours de marchandises. Connaître le vrai coût par remboursement vous aide à évaluer le poids financier de vos politiques de retour.

Le taux de retour récurrent met en évidence les clients qui renvoient fréquemment des articles. Cela peut révéler des comportements tels que "le bracketing", où les acheteurs achètent plusieurs tailles ou couleurs avec l'intention de retourner certains. Cette pratique est particulièrement courante chez les jeunes consommateurs.

Utilisation de tableaux de bord pour la visualisation des données

Les tableaux de bord sont un outil précieux pour transformer les données de remboursement brutes en insights exploitables. Ils simplifient les données complexes et facilitent l'identification de motifs qui pourraient autrement passer inaperçus.

• Les graphiques linéaires sont parfaits pour suivre les taux de remboursement au fil du temps, vous aidant à repérer des pics saisonniers ou les effets de campagnes marketing. Utilisez-les pour surveiller des indicateurs clés tels que les taux de remboursement mensuels ou les temps de traitement moyens.

• Les graphiques en secteurs fonctionnent bien pour décomposer les raisons des retours. Par exemple, si 70 % des retours sont dus à des problèmes d'ajustement, 20 % à des articles endommagés et 23 % à des articles incorrects, un graphique en secteurs rend ces proportions instantanément claires.

• Les cartes thermiques fournissent un regard plus profond sur les motifs de performance. Vous pourriez découvrir que certaines catégories de produits ou fournisseurs ont systématiquement des taux de retour plus élevés à des moments spécifiques de l'année.

• Les graphiques à barres sont idéaux pour comparer les taux de retour à travers les catégories, les fournisseurs ou les périodes. Ils facilitent l'identification des domaines nécessitant une attention particulière et le suivi des améliorations au fil du temps.

Identifier les tendances et les causes profondes

Analyser les données de remboursement dans le temps révèle souvent des motifs qui pointent vers des défis opérationnels. Par exemple, les taux de retour ont doublé depuis 2019, soulignant l'importance d'identifier les tendances.

Des motifs saisonniers apparaissent fréquemment dans les données de remboursement. La période des fêtes, par exemple, tend à voir des taux de retour plus élevés en raison des achats de cadeaux, tandis que les soldes de rentrée scolaire peuvent mettre en évidence des problèmes de taille avec les vêtements. Reconnaître ces cycles permet une meilleure planification et des ajustements aux stratégies marketing.

Des tendances spécifiques aux produits peuvent signaler des problèmes de contrôle de qualité ou de fournisseur. Si un SKU particulier montre une augmentation constante des retours, cela pourrait indiquer une diminution de la qualité de fabrication ou des changements dans les pratiques des fournisseurs.

Les motifs de comportement des clients offrent également des insights précieux. Des taux de retour élevés parmi les nouveaux acheteurs, par exemple, pourraient suggérer des descriptions de produits trompeuses ou un marketing qui crée des attentes irréalistes.

Des tendances géographiques peuvent mettre en lumière des défis régionaux, tels que des dommages lors de l'expédition ou des incohérences de taille dans certaines zones. Si certains états affichent systématiquement des taux de retour plus élevés, ces informations peuvent guider des ajustements dans les protocoles d'expédition ou les directives de produits.

"Les retours peuvent également être un moteur puissant pour inciter les clients à cliquer sur 'acheter maintenant'. Si un client sait que votre boutique offre des retours ou des échanges gratuits, cela peut apaiser les inquiétudes concernant le regret d'achat. Utilisez les retours et les remboursements comme un carburant pour dynamiser votre entreprise, pas comme une source de combustion."

Pour découvrir les causes profondes des motifs de remboursement, vous devez aller au-delà des chiffres. Combinez les retours des clients avec l'analyse des données pour obtenir une image complète. Par exemple, si les problèmes de taille sont une raison courante de retour, vérifiez si vos tableaux de tailles sont exacts, si les descriptions des produits sont claires et si les articles correspondent à ce qui est annoncé.

Les outils d'analyse alimentés par l'IA peuvent simplifier ce processus en repérant des corrélations qui pourraient être manquées manuellement. Ces outils peuvent rapidement analyser plusieurs dimensions de données, offrant des insights en temps réel et vous aidant à identifier les causes profondes plus efficacement.

Pour les utilisateurs de Dropmagic, les caractéristiques d'IA de la plateforme peuvent mettre en lumière des motifs dans les données de remboursement et suggérer des améliorations, telles que le raffinement des descriptions de produits ou l'optimisation des mises en page des magasins, pour aider à réduire les taux de retour.

Stratégies pour réduire les taux de remboursement et améliorer la performance

Une fois que vous avez analysé les données de remboursement, il est temps de passer à l'action. En vous concentrant sur les motifs et les métriques que vous avez identifiés, vous pouvez vous attaquer aux causes profondes des retours et améliorer la satisfaction client. L'objectif est de transformer les insights en changements significatifs qui réduisent les taux de remboursement et améliorent la performance globale.

Amélioration des descriptions et des fiches produits

Les descriptions de produits préparent le terrain pour les attentes des clients. En fait, 85 % des acheteurs considèrent que des descriptions détaillées et des visuels de haute qualité sont essentiels lors de la prise de décision d'achat. Mais voici le problème : des informations produits floues ou trompeuses représentent 64 % des retours en eCommerce. Cela signifie qu'un nombre significatif de retours pourrait être évité simplement en améliorant la précision et la clarté de vos annonces.

Soyez spécifique. Incluez des détails comme la taille, l'ajustement, la couleur et le matériau pour chaque produit. Évitez les termes vagues - listez des mesures précises, des compositions de tissu et des noms de couleurs exacts. Si des problèmes de taille sont une raison courante de retour, ajoutez des tableaux de tailles détaillés avec des mesures pour des zones comme la poitrine, la taille et l'entrejambe.

Ne sous-estimez pas le pouvoir des visuels. Des images haute résolution montrant plusieurs angles, des gros plans de textures et des photos de style de vie peuvent faire une énorme différence. Près de la moitié des acheteurs ne feront pas d'achat sans avis, alors encouragez les clients à partager des photos des produits qu'ils ont reçus. Utilisez les retours des avis et des demandes de retour pour affiner vos descriptions et traiter les préoccupations récurrentes.

Pour les magasins utilisant Dropmagic, les descriptions générées par IA de la plateforme peuvent être personnalisées à l'aide des insights des données de remboursement, garantissant que vos annonces de produits correspondent à ce que les clients reçoivent réellement.

Une fois que vos informations produits sont au point, l'étape suivante consiste à s'attaquer aux problèmes de qualité et de fournisseurs.

Aborder les problèmes de produits et de fournisseurs

Les retours proviennent souvent de défauts de produits ou de problèmes de qualité. Les données de remboursement peuvent révéler des motifs, tels que des produits spécifiques ayant des taux de retour systématiquement élevés. Utilisez ces informations pour approfondir - travaillez avec les fournisseurs pour résoudre des problèmes tels que des défauts, un emballage inadéquat ou des dommages pendant l'expédition.

Le contrôle de qualité est indispensable. Les retours coûtent aux détaillants en ligne américains 21 % de la valeur de commande, rendant crucial de minimiser les défauts et les envois incorrects. Examinez vos processus d'exécution et mettez en œuvre des contrôles de qualité plus stricts pour identifier les problèmes avant que les produits n'atteignent les clients.

Les retours des clients sont une mine d'or pour identifier les domaines à améliorer. Si des articles arrivent souvent endommagés, collaborez avec les partenaires d'expédition pour améliorer l'emballage ou la manutention. Si les plaintes concernent certaines caractéristiques de produits, partagez ce retour avec les fabricants pour apporter les ajustements nécessaires.

Utilisation de l'automatisation pour une amélioration continue

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