Data & Analyse

Analyser les motifs de retours produits et proposer des correctifs

Comprendre pourquoi les clients renvoient et réduire le taux de retour

Claude (chat)ChatGPTIntermédiaireAssisté

Le besoin

  • Les retours coûtent en port, manutention et image
  • Les motifs sont notés à la volée, jamais analysés globalement
  • On traite chaque retour isolément sans voir le schéma d'ensemble

L'approche

  • Rassembler les motifs de retours et avis négatifs sur une période
  • Regrouper par produit et par cause récurrente
  • Quantifier le taux de retour par référence
  • Distinguer les causes corrigeables (fiche, taille) des causes produit
  • Proposer une action priorisée par impact

Étape par étape

  1. 1

    Collecte des retours

    L'agent réunit les motifs de retours et les avis négatifs sur la période choisie, par produit.

  2. 2

    Analyse des causes

    Il regroupe les motifs récurrents, calcule le taux de retour par référence et distingue les causes corrigeables des défauts produit.

  3. 3

    Plan de correction

    Il propose pour les produits les plus problématiques une action concrète, classée par impact sur les coûts.

Le prompt à donner

Voici l'export de mes retours produits des 3 derniers mois (CSV : ref, désignation, motif de retour en texte libre, nombre de ventes sur la période). Analyse-le : regroupe les motifs en catégories (problème de taille, qualité décevante, écart avec la photo, erreur de commande, changé d'avis), calcule le taux de retour par référence, et identifie les 5 produits les plus problématiques. Pour chacun, dis-moi si la cause est corrigeable de mon côté (fiche à préciser, guide des tailles à ajouter) ou si c'est un problème de produit/fournisseur, et propose une action concrète. Termine par les 3 actions prioritaires à fort impact.

Le résultat

Une synthèse des motifs de retours par produit, le taux de retour par référence et un plan d'actions priorisé distinguant les corrections de fiche des problèmes fournisseur.

Le verdict NXUS

Met enfin en lumière des schémas invisibles au quotidien. Les motifs en texte libre sont parfois mal renseignés : la qualité de l'analyse dépend de celle de la saisie en amont.

Cas d'usage similaires

Apprends à piloter tes propres agents IA

Nos formations t'apprennent à transformer ces cas d'usage en automatisations concrètes pour ton métier.

Voir les formations

Ressources connexes