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Eric Moriarty, vice-président de B-Stock Solutions Inc.
En ce qui concerne les retours en ligne, les statistiques ne sont pas belles. Les consommateurs retournent 30 % des achats en ligne et une étude de Shopify révèle que 40 % des consommateurs achètent des variantes d’un produit en ligne en ayant l’intention de renvoyer la majeure partie de la commande.
Dans de nombreux cas, les articles retournés ne peuvent être remis en rayon en raison de l’obsolescence du produit (c’est particulièrement vrai pour les articles de mode et de technologie rapides) ou d’une légère usure. Ce nombre sans cesse croissant de retours en ligne fait que les bénéfices sont très malmenés.
Alors que 2019 a vu une augmentation des détaillants sévissant contre les retours en série et mettant en œuvre une approche plus efficace et durable pour le traitement des stocks retournés et excédentaires, le problème n’est pas résolu à un rythme suffisant. Les détaillants doivent examiner de près la manière dont ils gèrent les retours, dont la valeur pourrait atteindre 400 milliards de dollars cette année, sans compter les pertes de stock ou les frais de réapprovisionnement. L’intelligence artificielle (IA) et la réalité augmentée (RA) faisant partie des dernières technologies que les détaillants peuvent utiliser pour relever le défi.
Selon Aperçu du marché mondialLes investissements en IA dans le secteur de la vente au détail dépasseront les 8 milliards de dollars d’ici 2024. Comme de plus en plus d’applications pour l’apprentissage machine (ML), l’analyse prédictive et les technologies d’apprentissage approfondi apparaissent, la perturbation numérique dans le secteur du commerce de détail devrait s’accroître rapidement.
L’IA peut constituer un avantage concurrentiel pour les détaillants lorsqu’il s’agit de recueillir des données sur les clients. Ces systèmes intelligents tirent des enseignements du comportement et des habitudes de chaque client. À mesure que la technologie évolue et que les capacités mûrissent, les détaillants tireront des avantages supplémentaires au-delà de leurs attentes initiales, avec des offres telles qu’une plus grande souplesse opérationnelle et la possibilité de prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes tout en améliorant l’expérience du client.
Lorsqu’il s’agit d’utiliser l’analyse automatisée et l’IA pour traiter les retours, certains détaillants se tournent vers les logiciels de gestion des stocks SaaS pour déterminer le meilleur canal pour un article une fois qu’il est retourné à l’entrepôt. Qu’il s’agisse de le remettre en rayon, de le remettre à neuf, de le liquider ou de le mettre au rebut, un processus automatisé permet aux détaillants de traiter, de réacheminer et de suivre la marchandise, ce qui augmente rapidement l’efficacité. Certains détaillants utilisent même l’intelligence artificielle pour prendre des décisions sur l’élimination des articles au point de retour (au comptoir de retour).
Les applications automatisées spécialisées dans l’aide aux détaillants pour la gestion des retours en ligne font également leur apparition sur le marché. Par exemple, Returnly est une application qui facilite les retours de produits et permet un retour instantané au client.
Il n’y a pas que l’IA qui joue un rôle clé dans la lutte contre les retours au détail. Les détaillants investissent massivement dans l’IA afin que les clients puissent voir avec précision à quoi ressemblerait l’article dans leur environnement avant de le commander. Tout a commencé dans l’industrie de la beauté avec des miroirs qui permettaient aux clients de voir à quoi ils ressemblaient dans une nuance particulière de rouge à lèvres ou de fard à joues.
Ce concept s’étend à l’ensemble du secteur de la vente au détail, car les détaillants réalisent les avantages que la RA pourrait apporter – avec l’espoir de stimuler l’engagement, d’augmenter les ventes et de réduire les retours. L’application de la RA de IKEA, IKEA Place, en est un bon exemple. L’application permet aux clients de déposer des meubles virtuels dans leur propre maison et de les visualiser grâce à l’appareil photo de leur smartphone.
Dans d’autres cas, les acheteurs peuvent déclencher des animations montrant le fonctionnement des produits, afin qu’ils soient familiarisés avec le produit avant même de l’acheter. Par exemple, Nespresso utilise la technologie de RA pour permettre aux clients d’explorer sa gamme de produits et de les personnaliser spécifiquement pour leur maison, ce qui les aide à prendre des décisions d’achat en connaissance de cause en leur permettant d’essayer avant d’acheter.
Lorsque les gens ont une idée plus précise de la taille, de la couleur et du style, cela réduit la probabilité de remords de la part de l’acheteur et, en fin de compte, leurs chances de revenir.
Si l’IA et l’AR continueront à faire partie intégrante du paysage de la vente au détail, elles n’aborderont jamais tous les aspects du processus de retour. Pour les retours destinés à être liquidés sur le marché secondaire, les détaillants devraient envisager d’utiliser la technologie. Par exemple, certains des plus grands détaillants actuels utilisent leurs propres marchés d’enchères en ligne B2B pour vendre les marchandises retournées et excédentaires directement à des acheteurs commerciaux dans tout le pays. L’utilisation de ce type de canal de vente aux enchères en ligne crée une dynamique où de nombreux acheteurs se font concurrence pour l’inventaire ; cela fait monter les prix et permet un cycle de vente plus rapide. Il permet également de produire des données réelles sur les prix du marché secondaire.
Le comportement actuel associé aux retours va se poursuivre et les détaillants doivent prendre au sérieux leurs processus de gestion des retours. Les meilleurs plans comprendront des stratégies avant et après les retours, intégrant l’IA et l’AR, ainsi qu’une solution viable pour compenser le montant maximum de perte pour les stocks qui ne peuvent pas retourner en rayon.
B-Stock Solutions Inc. gère des sites d’enchères pour les stocks que les détaillants veulent se débarrasser.
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