L'impact de l'IA et de l'automatisation sur la gestion des retours dans le commerce électronique

Nous avons établi à quel point les retours sont inévitables dans le commerce électronique. Mais la manière dont les entreprises traitent ces demandes ou gèrent le processus évolue d'année en année. Qu'il s'agisse de recevoir des demandes, de les approuver, de déclencher des retours, de mettre à jour l'inventaire ou d'émettre des remboursements, ce qui était autrefois entièrement géré manuellement et prenait des semaines ne prend plus que quelques jours.

Dans cet article, nous allons parler de l'impact de l'IA et de l'automatisation sur la gestion des retours dans le commerce électronique.

Comment l'IA et l'automatisation aident les entreprises de commerce électronique à gérer les retours

Voici comment nous avons vu des marques optimiser leurs retours grâce à des flux de travail intelligents et à des automatisations :

1. Soumission automatique des demandes de retour

Traditionnellement, pour demander des retours, les clients devaient contacter la marque par e-mail ou par téléphone. Ils devront attendre que les équipes du support client reviennent et définissent les prochaines étapes pour eux avant que le produit ne soit renvoyé.

L'ensemble du processus entraînerait des délais d'attente plus longs, ce qui mécontentait les clients déjà mécontents. Grâce aux portails en libre-service et aux automatisations, les clients peuvent aujourd'hui soumettre et déclencher des demandes de retour en quelques minutes. Cela a également aidé les entreprises à réduire la charge de travail des équipes de support client.

2. Autorisation de retour plus rapide

L'autorisation de retour impliquait initialement des approbations manuelles, ce qui a entraîné des retards et des erreurs dans la réponse aux demandes.

Les systèmes alimentés par l'IA peuvent désormais automatiser le processus en définissant des règles et des critères prédéfinis pour les demandes de retour. Cela permet à la marque d'approuver ou de rejeter instantanément les demandes de retour en fonction du motif du retour, du type de produit, de l'historique des achats des clients et d'autres paramètres.

3. Génération efficace d'étiquettes de retour

L'autorisation basée sur l'IA peut déclencher la génération automatique d'étiquettes de retour lorsqu'une demande est approuvée. Cela permet d'intégrer une partie du processus de logistique inverse dans le portail en libre-service, permettant aux clients de générer, de télécharger et d'imprimer des étiquettes instantanément sans avoir à attendre de les recevoir de la part de la marque. Le processus permet désormais de gagner du temps et de rationaliser l'ensemble du processus de retour.

4. Détection avancée des fraudes

Les systèmes de retours alimentés par l'IA peuvent surveiller les demandes en temps réel afin d'analyser les modèles et d'identifier les activités frauduleuses. Par exemple, des retours fréquents sur des articles de grande valeur ou des achats incompatibles provenant d'un segment de clientèle ou d'un groupe démographique spécifique.

Les modèles d'IA peuvent également tirer des enseignements continus des demandes de retour et améliorer ainsi leur capacité à identifier et à atténuer les fraudes grâce à des processus d'approbation robustes.

5. Amélioration de la communication avec les clients

Les automatisations peuvent aider à tenir les clients informés tout au long du processus de retour, depuis le moment où une demande est soumise jusqu'au point de résolution.

Les entreprises peuvent automatiser les notifications/des mises à jour via des canaux tels que le courrier électronique, les SMS ou WhatsApp pour apaiser l'inquiétude des clients, et utilisez également des chatbots pour répondre à toute autre préoccupation concernant les délais et les politiques de retour.

6. Réapprovisionnement des stocks en temps opportun

Une fois qu'un retour est initié, les systèmes automatisés peuvent avertir les entrepôts ou les centres de distribution afin de permettre une inspection et un réapprovisionnement plus rapides.

L'IA peut alors également aider à prédire si un article retourné peut être revendu et sa valeur ou s'il doit être remis à neuf, aidant ainsi les entreprises à prendre des décisions éclairées. Cela permet de réduire les retards dans les stocks et de garantir la disponibilité des produits pour les acheteurs potentiels.

7. Ajustements dynamiques des politiques

L'IA peut analyser les données historiques pour suggérer ajustements de la politique de retour au bénéfice à la fois de l'entreprise et du client. Par exemple, il peut surveiller les fenêtres de retour moyennes et recommander une extension de celle que vous avez définie, ou mettre en place des contrôles plus stricts sur les produits de grande valeur susceptibles de réduire vos revenus.

Les entreprises peuvent également utiliser des automatisations pour configurer et gérer des règles afin de traiter les demandes de retour plus efficacement.

8. Recommandations personnalisées

L'IA peut aider les entreprises à surveiller les conversations avec les clients et raisons de retour de manière plus proactive pour trouver des opportunités de fidéliser les revenus.

Par exemple, si un client retourne un produit en raison de problèmes de taille, le système peut proposer une meilleure alternative : un échange ou un produit similaire de la collection. Cela ouvre également nouvelles opportunités de ventes incitatives et croisées, générant des ventes supplémentaires tout en traitant les demandes de retour.

9. Optimisation des coûts de logistique inversée

Les entreprises sont celles qui subissent le plus de dommages dans le cadre de la logistique inverse. L'IA et l'automatisation peuvent optimiser l'acheminement des produits retournés, en sélectionnant les chemins les plus rentables et les plus efficaces. Le flux de travail peut également aider à sélectionner les bons partenaires logistiques, aidant ainsi l'entreprise à réduire ses coûts de transport et son impact environnemental.

10. Analyses prédictives pour la réduction des retours

Bien que la plupart connaissent les avantages de l'IA et de l'automatisation pour la gestion des retours, ces systèmes peuvent également contribuer à les prévenir. En analysant les raisons des retours, les avis sur les produits, les commentaires des clients et d'autres données, l'IA peut identifier les problèmes courants à l'origine des retours.

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Par exemple, si les clients demandent continuellement des retours en raison d'incohérences de taille, l'entreprise doit mettre à jour les tableaux des tailles ou ajouter des instructions supplémentaires pour aider les clients à choisir les bonnes variantes.

11. Gestion des retours groupés

La gestion des retours groupés peut s'avérer difficile. L'automatisation permet de simplifier le processus en centralisant les demandes et en initiant et en suivant les retours simultanément sur la base de règles prédéfinies. En outre, l'IA peut également contribuer à garantir que chaque article retourné en vrac est comptabilisé et classé correctement, réduisant ainsi les erreurs manuelles.

12. Soutient les initiatives de développement durable

L'IA peut aider les entreprises à soutenir leurs efforts de développement durable en réduisant les déchets tout au long du processus de retour. Par exemple, cela peut aider l'entreprise à déterminer quels articles retournés peuvent être revendus, donnés ou recyclés, en les faisant suivre plus efficacement. Les marques peuvent également utiliser l'IA pour obtenir des recommandations d'emballage écologiques pour les retours, conformément à la demande des consommateurs en matière de pratiques plus écologiques.

Conclusion

L'essor de l'IA et de l'automatisation redéfinit la façon dont les entreprises de commerce électronique gèrent les demandes de retour.

La technologie aide non seulement les entreprises à rationaliser les processus de retour pour plus d'efficacité, mais aussi à les transformer en opportunités d'améliorer la satisfaction des clients, de générer plus de revenus et de fidéliser davantage les clients sur des marchés compétitifs.

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