Détricoter le dilemme des retours en magasin grâce à l’IA
par Ophélie Derlon et Olivia Mark
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French version]
Alors que l’achat par internet prend une part de plus en plus importante, par rapport à l’achat en magasin, les avantages de ce mode d’achat apparaissent de plus en plus évidents (la commodité et la rapidité) mais les problèmes s’affirment également. Dans la mesure où les habitudes de consommation se suivent en France et aux États-Unis, la tendance observée actuellement aux États-Unis en matière de retours d’articles vendus est susceptible d’arriver aussi dans les magasins français dans les mois à venir. Étudions donc la situation aux États-Unis, pour anticiper le problème et trouver des solutions technologiques.
Dans le commerce de détail américain, les retours sont monnaie courante. L’année dernière, les retours pendant les fêtes aux États-Unis ont dépassé le chiffre ahurissant de trois cents milliards de dollars annuel, soit 1,5 % du PIB national. 52 % des consommateurs américains sont susceptibles de retourner un article, et la France n’est pas très loin derrière, avec 44 % de ses consommateurs retournant un article dans les 12 mois suivant son achat (Statista, 2023). Et plus préoccupant encore, cela augmente drastiquement : entre 2019 et 2022 aux États-Unis, le volume des retours est passé de 60 milliards de dollars à 213 milliards de dollars en 2022, en comptant uniquement l’e-commerce (Statista, 2023). Au-delà des chiffres, les articles rendus ont un impact sur l’industrie dans son ensemble, en termes à la fois financier et environnemental. (*)
Financier d’abord. Le taux de retour peut facilement dépasser 20 % des ventes globales, ce taux doublant pour les vêtements plus chers. Mais ce n’est pas seulement le coût réel du retour, c’est aussi tous les coûts induits : la main-d’œuvre, le temps hors des étagères et le réapprovisionnement. On estime que pour un article de 50 dollars, le coût du retour sera de 33 dollars (Navar, 2022).
Pour s’assurer que les articles clés ne sont jamais en rupture de stock, les entreprises surproduisent alors même que tout une partie de l’inventaire est bloqué chez les gens ou en transit, suite à un retour. Et que se passe-t-il avec cette robe que vous avez retournée parce qu’elle ne vous allait pas tout à fait ? Elle ne retourne pas sur les étagères. La dure réalité est que seule une fraction des articles retournés revient sur les étagères. Les emballages endommagés les relèguent sur la touche.
Alors, pourquoi cette frénésie des retours ? Historiquement, l’e-commerce avait des taux de conversion inférieurs à ceux des magasins physiques. Les clients se demandaient à quoi ressemblait réellement cette chemise et comment elle leur irait. Les entreprises du retail, telles que StitchFix, Warby Parker et Zalando, se sont donc efforcées de construire l’expérience en ligne la plus fluide possible, du paiement à la facilité d’expédition et de retour gratuit. Cela permettait aux acheteurs d’apporter tout le catalogue chez eux et de créer chez eux une expérience semblable à celle d’un magasin.
Cette focalisation sur l’expérience client a été une bonne chose, puisqu’elle a rendu l’e-commerce viable. Mais, aux États-Unis, les clients sont allés un cran plus (ou trop?) loin. Il est devenu normal aux Etats-Unis d’acheter plusieurs articles, en sachant d’avance que plusieurs d’entre eux seront retournés, ou d’acheter une tenue pour un événement puis la retourner. Ce comportement, ajouté à la fluidité des sites d’e-commerce, conçus sur mesure pour des achats impulsifs, devient finalement un problème, tant pour les consommateurs que pour les détaillants.
Les solutions proposées par les startups de la tech se sont concentrées d’abord sur la facilitation des retours, pour préserver les marges des détaillants : c’est le cas des solutions comme Elyn, Loop et Newmine. Toutefois, elles ne règlent pas le problème des retours à la racine, en créant simplement une meilleure expérience client. Une nouvelle génération de startup cherche à minimiser le temps passé sur les étagères et l’empreinte carbone, grâce à une logistique intelligente. Otailo, Magic et Frate permettent d’expédier les articles retournés directement à de nouveaux clients, de nouveaux magasins ou points de vente et revendeurs. Quant à Fillogic, la startup a créé un réseau d’experts des retours puis a consolidé la logistique pour les grands détaillants. Ainsi Bill Thayer de Fillogic voit ses clients réduire de 50 à 70 % leur temps de traitement des retours, et augmenter de 180 % les ventes au prix fort.
Plus globalement, la sensibilisation aux enjeux environnementaux est essentielle pour aider les marques à réduire la probabilité de retours. Il s’agit d’aider les clients à savoir si un produit est fait pour eux avant qu’il n’arrive chez eux. EcommID éduque les clients sur les retours sur la page produit, en combinant cela avec des avantages liés au comportement d’achat. Les technologies d’essayage en ligne commencent à jouer un rôle plus important dans le domaine de la mode. Grâce à cela, les retours peuvent être réduits d’environ 30 %. Fitmatch AI et Sizer s’appuient tous deux sur des données de haute qualité fournies par les marques et des avatars 3D. Des catalogues de produits et de données, comme Bluestone PIM et Sqarp, proposent l’utilisation intelligente de la donnée.
Au lieu d’achats impulsifs basés sur le dernier clip de Taylor Swift, les achats seront personnalisés en fonction de nos besoins et de notre historique d’achat. L’intelligence artificielle devrait ainsi permettre de guider les consommateurs vers l’achat le plus juste, réduisant finalement ainsi les coûteux retours.
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English version]
Unraveling the Return Dilemma with Tech
As e-commerce continues to take share from brick & mortar, the benefits of this mode of shopping are evident—convenience and speed primarily—but the problems are also compounding. With close, or similar habits of consumption between France and the US, we can assume that the trend we observe now in the US on returns is coming in french stores in the coming months. So we have a chance to look to the US, anticipate these problems and ultimately find technology solutions that will help us avoid the same traps.
In modern American retail returns look large. Last year, holiday returns in the United States soared past a staggering three hundred billion dollars annually, that’s 1.5% chunk of the nation’s GDP. 52% of Americans consumers are likely to return an article, and France is not so far behind, with 44% of its consumers returning an item in the 12 months following its purchase (Statista, 2023). And more concerning, it is dramatically growing : it has tripled between 2019 and 2022 in the US, from 60 billion dollars to 213 billion dollars in 2022 just for online returns (Statista, 2023). But it’s not just about the numbers; it’s about the impact these returns have on the industry at large: spiraling costs, over production and ultimately to environmental concerns. (*)
Returns are not just a nuisance; they’re a mammoth financial burden. Return rates can easily be over 20% with higher-priced apparel often double this figure.
Let’s look at the math. It’s not just the actual cost of the return, it’s also the labor, the time off the shelf and the re-stocking. It is estimated that for a 50$ item, its return will cost 33$ (Navar, 2022).
But here’s the kicker—overproduction becomes the norm as companies scramble to ensure key items never go out of stock, even when taking into account all the inventory stuck in people’s homes or in transit. This inflates costs and further exacerbates the problem.
And what happens to that dress you returned because it didn’t quite fit? It’s not heading back to the racks. The harsh reality is that only a fraction of returned items make it back to the shelves. Damaged packaging or broken seals relegate them to the sidelines.
So why the return frenzy? Ecommerce historically had lower conversion rates than brick and mortar. Customers questioned what that shirt actually looked like, felt like, and fit? So retailers set out to build the most frictionless online experience from payment facility to free shipping and returns. This allowed shoppers to bring the inventory into their home and create a store-like experience there. Companies like StitchFix, Warby Parker and Zalando further made this the norm as the model assumed a “try at home” model.
This customer centricity was a good thing, which made ecommerce a viable channel. But, in the US, customers have taken it too far with bracketing now the norm—buying multiples with the intention to return—as well as wardrobing, buying an outfit for an event and returning it worn, and other bad behaviors. This bad behavior, plus the slickness of modern ecommerce websites, which are tailor made for impulsive purchases, ultimately come back to haunt both consumers and retailers.
Historically tech solutions have focused on making returns a breeze while salvaging retailer revenues: Like Elyn, Loop and Newmine. But they weren’t solving the problem, they just created a better experience for customers and saved revenue for retailers.
A newer generation of tech solutions are minimizing shelf time and carbon footprint with smart logistics. Otailo, Magic, and Frate are finding the “next best shelf” shipping products directly to new customers, new stores or outlets and resellers. While Fillogic created a network of return technology providers and then consolidated middle mile logistics for large retailers–Bill Thayer of Fillogic has clients see a 50-70% decrease in return processing time. And 180% increase in full-price selling since.
Earlier in the funnel, education is critical to help brands reduce the likelihood of returns. Better information will help customers know if a product is for them BEFORE it enters their home.
- Fit technology is starting to play a bigger role in fashion, although the lack of seamless user experience reduces customer adoption. But when customers engage with fit tech, returns are can be reduced by 30%+. Fitmatch AI and Sizer stand apart as they both run off high quality data inputs from brands and 3D (not 2D) avatars.
- EcommID takes another approach, educating customers about returns on the product page, and combining that with a customer-specific return shipping promotion depending on your shopping history.
- Better product catalogs and data including Bluestone PIM and Sqarp, try to regularize the data
So will AI emerges as the knight in shining armor, armed with predictive prowess and personalized recommendations? In the future, maybe AI plays matchmaker, steering consumers towards the perfect fit and reducing return rates in the process. Instead of impulse purchases based on Taylor Swift’s latest music video, maybe we have personalized AI shoppers delivering us the products that suit our needs, fit with the other items we own, and ultimately reduce our carbon footprint because these are items that we will keep and use and reuse, rather than impulse buy and return. Ultimately, how we will handle returns, making it more predictable and efficient, and in the end less likely, will tell something important about how our consumption habits can actually change and evolve.