Les retours sont rapidement passés d'un coût de routine à un facteur central dans la planification précise de la vente au détail. Avec des taux de retour de 40% en moyenne dans l'habillement et la chaussure et des marchandises retournées totalisant 890 milliards de dollars en 2024, les détaillants ne peuvent plus se permettre d'ignorer ce problème. À tout moment, des millions de dollars de stocks sont détenus par les clients - des points aveugles qui faussent les signaux de la demande et les décisions en matière de stocks. Lorsque les articles retournés sont traités par des systèmes déconnectés, ils sont souvent invisibles pour la planification. Cela entraîne une réaction en chaîne : surachat pour couvrir les stocks "manquants", augmentation des démarques pour éliminer les surstocks et ruptures de stock si le stock retourné n'est pas visible.
Les détaillants avant-gardistes savent que l'intégration des données sur les retours est essentielle pour une planification précise et des marges plus importantes. En exploitant les tendances des retours, la saisonnalité et l'analyse prédictive, elles transforment un coût opérationnel en un atout stratégique.
L'impact caché des retours sur la planification des stocks
La plupart des détaillants surveillent les taux de retour, mais peu d'entre eux intègrent pleinement ces données dans les systèmes de planification et de chaîne d'approvisionnement. Ce décalage s'aggrave au fil du temps, créant des erreurs de prévision et de réapprovisionnement, et a un impact significatif sur la rentabilité.
Planifier sans visibilité sur les retours conduit à des achats excessifs et coûteux
Si les planificateurs ne savent pas combien de retours vont être remis en stock, ils passent souvent des commandes excessives. Par exemple, si les systèmes affichent 100 unités vendues sans tenir compte des 30 unités en transit de retour, les planificateurs se retrouvent à courir après une "demande fantôme". Il en résulte un schéma répétitif : achats excessifs, gonflement des stocks et réduction des marges.
Les détaillants qui mettent en place une visibilité intégrée des retours peuvent réduire les niveaux de stocks jusqu'à 30% et améliorer la précision des promesses. L'avancée consiste à traiter chaque retour initié comme un stock en attente, en l'intégrant dès le départ dans le concept de "disponible à la promotion".
Les modèles de retour permettent de mieux prévoir la demande
Les données sur les retours contiennent des signaux critiques sur la demande réelle des clients - des détails que les données de vente traditionnelles ne prennent pas en compte. Les retours élevés pour certaines tailles, couleurs ou produits révèlent des problèmes de taille, des lacunes en matière de qualité ou des stratégies d'assortiment mal adaptées. L'intégration de ces informations dans la planification garantit des achats plus intelligents, des achats plus judicieux et une réduction des déchets.
Par exemple, l'analyse peut révéler que 40% des petits hauts sont retournés pour changer de taille. Forts de cette connaissance, les acheteurs ajustent leurs futures commandes et les fournisseurs comblent les lacunes des spécifications, évitant ainsi les erreurs récurrentes dues aux seules ventes historiques.
Intégrer les retours dans la planification omnicanale
Les retours doivent être traités comme un flux d'inventaire stratégique, et non comme un simple casse-tête de logistique inverse. En connectant les données sur les retours à travers tous les systèmes et canaux, les détaillants obtiennent des prévisions plus intelligentes et un réapprovisionnement plus rapide et plus précis.
La visibilité des rendements en temps réel permet d'affiner l'allocation
Lorsque les produits retournés sont suivis et visibles en temps réel, ils sont immédiatement éligibles à une allocation. Il n'y a aucune raison pour qu'un article vendable reste dans l'ombre alors que les clients d'autres pays sont confrontés à des ruptures de stock. Le routage alimenté par l'IA peut rediriger les retours vers les lieux les plus demandés, en évitant les inefficacités du traitement standard des plateformes.
Supposons qu'une veste soit retournée à Boston, mais que Philadelphie enregistre une forte demande pour cette unité. Le routage intelligent envoie l'unité là où elle est le plus nécessaire - Philadelphie - accélérant la vente et maximisant la disponibilité.
Les prévisions de rendement permettent d'acheter en connaissance de cause
Les retours, comme les ventes, sont saisonniers et dépendent des produits. Les modèles d'apprentissage automatique formés sur le comportement des retours - par produit, événement ou zone géographique - permettent aux acheteurs d'ajuster les quantités et de réduire les surstocks bien avant qu'ils ne s'accumulent. L'analyse prédictive permet de repérer les styles ou les UGS susceptibles d'entraîner des retours, ce qui permet aux planificateurs d'agir avant que les stocks ne s'accumulent.
