Pour les marques de détail, les retours sont loin d’être un problème mineur. D’une part, l’offre de retours flexibles est un élément clé pour répondre aux attentes et favoriser une expérience globale efficace pour le client. D’autre part, les « retours en série » et les politiques trop souples peuvent engendrer des coûts incroyablement néfastes.
Le terme « récidiviste en série » est réservé aux récidivistes les plus flagrants. Selon une étude, ce groupe représente environ 11 % des retours en ligne, mais génère 24 % de tous les retours non alimentaires en ligne. Cependant, même en dehors de cette cohorte, les retours peuvent se combiner pour créer un cycle qui a un impact négatif à la fois sur la rentabilité et sur la satisfaction du client. Pour les marques, les effets d’entraînement se traduisent par une augmentation des coûts de traitement des retours, une perturbation de la gestion des stocks et une détérioration potentielle des relations avec les clients.
À l’heure actuelle, l’ensemble du secteur de la vente au détail est confronté à ce problème, un analyste décrivant les retours comme un « problème potentiel d’un trillion de dollars ». Cependant, il existe une ressource sous-utilisée qui peut contribuer à atténuer ce problème : les données d’interaction avec les clients.
Les équipes d’assistance à la clientèle sont en contact avec des milliers de clients chaque mois et recueillent des informations précieuses directement auprès des utilisateurs finaux. L’examen manuel de chaque conversation pour en extraire des données exploitables est fastidieux et prend beaucoup de temps, ce qui le rend impraticable pour la plupart des entreprises.
Heureusement, les progrès de l’IA ont amélioré l’impact de l’intelligence conversationnelle (IC), offrant une solution évolutive pour tirer des enseignements significatifs des interactions avec les clients. Dans ce blog, nous allons voir comment les équipes d’assistance peuvent exploiter les informations de l’IC pour relever les défis liés aux retours et lutter contre les retours en série.
Analyse des schémas de retour à l’aide des données d’intention
Il est essentiel de comprendre les raisons des retours de produits pour s’attaquer au problème des clients qui reviennent. Pour parvenir à ce stade, il faut commencer par rester proche de la voix du client.
En exploitant les conversations des clients, les marques peuvent obtenir des informations précieuses sur les intentions et les sentiments des clients. De nouveaux développements dans des technologies telles que Generative Conversation Intelligence (GenCI) permettent aux grands modèles de langage (LLM) de passer au crible de vastes quantités de données clients provenant de différents canaux, tels que les enregistrements d’appels, les courriels, les chats et les médias sociaux.
Les entreprises peuvent ainsi identifier les problèmes spécifiques qui entraînent des retours, qu’il s’agisse de la qualité des produits, de descriptions trompeuses ou d’attentes non satisfaites de la part des clients.
Pensez à une marque de produits de beauté spécialisée dans les soins de la peau. Supposons que la marque de soins de la peau ait enregistré une augmentation des retours pour son nouveau sérum anti-âge. En exploitant des outils d’intelligence conversationnelle, la marque peut analyser des milliers d’interactions avec les clients et découvrir, par exemple, que de nombreux retours sont dus au fait que les clients ont ressenti une irritation après l’utilisation. Ce type d’apprentissage peut indiquer que les clients à la peau sensible n’étaient pas au courant de certains ingrédients susceptibles de provoquer des réactions.
Forte de ces informations, la marque peut mettre à jour les descriptions de ses produits pour mettre en évidence les ingrédients réactifs et recommander un test épicutané avant l’application complète. Ils peuvent également inclure des instructions d’utilisation plus détaillées et lancer une campagne d’éducation des consommateurs axée sur la sécurité des produits. Dans ce cas, le taux de retour du produit peut être traité par des faits, ce qui améliore la satisfaction et la fidélité des clients.
Améliorer les descriptions et les images des produits
Des descriptions précises et détaillées des produits sont essentielles pour réduire les taux de retour. Les clients ont besoin d’informations claires et complètes pour prendre des décisions d’achat éclairées. Il s’agit non seulement des caractéristiques du produit, mais aussi du mode d’emploi, de la liste des ingrédients et des avantages potentiels.
Pour améliorer ces descriptions de produits, les équipes d’assistance peuvent exploiter le retour d’information des clients sur les retours via la boîte de commentaires « motif du retour », en structurant les questions de manière à ce que les clients fournissent des informations plus détaillées. Par exemple, une fois que les clients ont sélectionné la catégorie déroulante, exigez un nombre de caractères pour encourager les réponses plus longues.
Grâce à cette technologie, les marques peuvent analyser les données non structurées des clients et obtenir des informations autres que « mauvaise taille » ou « plus nécessaire ».
Par exemple, une entreprise de vêtements de plein air confrontée à des taux de retour élevés pour une nouvelle ligne de chaussures de randonnée peut utiliser l’IC pour découvrir que la plupart des retours sont dus, par exemple, au fait que les clients ont trouvé les chaussures moins imperméables que ce qui était annoncé. Grâce à l’intelligence conversationnelle alimentée par l’IA, l’entreprise peut déterminer quelles sont les plaintes les plus fréquentes concernant l’étanchéité (par exemple, l’eau qui s’infiltre en cas de pluie, l’humidité qui s’accumule au cours de longues randonnées).
L’entreprise est désormais habilitée à réagir en créant des descriptions de produits plus détaillées, notamment en précisant l’indice d’imperméabilité et en expliquant les limites de la technologie d’imperméabilisation. Ils peuvent également produire des vidéos démontrant les capacités d’imperméabilité des bottes dans différentes conditions. Ces types d’améliorations aident les clients à prendre des décisions plus éclairées. En investissant dans un meilleur contenu produit, l’entreprise peut fixer des attentes réalistes et réduire la probabilité de retours dus à des attentes inadaptées.
Améliorer la formation et l’assistance aux clients
L’éducation des clients sur l’utilisation des produits est une autre stratégie efficace pour minimiser les retours. Souvent, les retours sont dus au fait que les clients ne savent pas comment utiliser correctement un produit ou qu’ils n’obtiennent pas les résultats escomptés. La mise à disposition de tutoriels détaillés, de conseils d’utilisation et de questions fréquemment posées peut permettre aux clients d’utiliser les produits de manière efficace.
Mais la question demeure : comment une marque peut-elle s’assurer que ses FAQ et les conseils qui s’y rapportent reflètent ce dont les clients ont réellement besoin ?
Les informations générées à partir des données des clients sont un moyen d’obtenir ces informations. La puissance de ces informations réside dans leur capacité à extraire de manière autonome des informations détaillées que les clients mentionnent dans les tickets d’assistance et dans les conversations avec les équipes des centres de contact. GenCI peut regrouper les principales questions sur les produits, et les gestionnaires de la base de connaissances peuvent les utiliser pour informer les mises à jour de la base de connaissances, les pages produits et davantage d’articles éducatifs in-app afin de répondre rapidement aux questions les plus fréquentes.
En outre, ces informations peuvent être utilisées pour donner aux agents du centre de contact les connaissances dont ils ont besoin pour répondre de manière proactive aux préoccupations et aux questions des clients. En intégrant des informations génératives dans les tableaux de bord des agents et les bases de connaissances, les marques peuvent s’assurer que les agents ont accès aux informations les plus récentes sur l’utilisation des produits, les problèmes courants et les solutions efficaces. Les agents peuvent ainsi fournir une assistance plus précise et plus utile, ce qui réduit la probabilité de retours et améliore la satisfaction globale des clients.
Par exemple, grâce à GenCI, une marque de compléments alimentaires a constaté que de nombreux clients renvoyaient les produits parce qu’ils n’en retiraient pas de bénéfices immédiats. Pour y remédier, la marque peut lancer une campagne éducative expliquant que les compléments alimentaires nécessitent souvent une utilisation régulière sur une certaine période pour donner des résultats, en utilisant les commentaires des clients pour définir les messages clés et renverser le scénario sur l’inquiétude liée à l’absence de résultats immédiats.
Prendre les mesures nécessaires pour réduire les retours de produits
Relever le défi des retours en série en particulier, et des retours coûteux dans le secteur de la vente au détail en général, n’est pas chose aisée, mais il est essentiel d’obtenir des informations sur les conversations des clients à grande échelle pour commencer.
En analysant les interactions avec les clients, les équipes d’assistance peuvent découvrir les raisons sous-jacentes des retours et prendre des mesures ciblées pour améliorer les descriptions des produits et l’éducation des clients afin de les aider à obtenir les informations dont ils ont besoin avant d’acheter.
La technologie de l’intelligence conversationnelle peut jouer un rôle essentiel dans ce processus. Avec la bonne solution pour analyser les causes profondes, il est possible d’aller de l’avant pour atténuer l’impact des retours et renforcer les relations avec les clients.
En exploitant la puissance de la connaissance client, les marques peuvent non seulement résoudre les problèmes actuels, mais aussi ouvrir la voie à un avenir plus radieux et plus centré sur le client.
Prêt à voir l’intelligence des conversations en action ?
Découvrez ce que Calabrio ONE a à offrir pour aider votre entreprise à découvrir des informations commerciales essentielles qui peuvent avoir un impact positif sur l’ensemble de votre organisation, et pas seulement sur le centre de contact. Renseignez-vous dès aujourd’hui.
