Le taux de retours est déterminant pour la rentabilité de ta boutique en ligne. C'est pourquoi il s'agit de l'un des indicateurs les plus importants. Il indique le nombre d'articles retournés par rapport au volume des ventes. Tu découvriras ici comment calculer ce taux, l'interpréter correctement et l'améliorer durablement grâce à des outils d'IA modernes.
Voici ce que vous trouverez dans cet article de blog :
Taux de retour dans le commerce en ligne : définition et importance
Calculer le taux de retour : alpha, bêta ou gamma
Suivi du taux de retour
Base de données
Systèmes internes clés pour l'analyse du taux de retour dans le commerce électronique
Impact du taux de retour sur le chiffre d'affaires
Le taux moyen de retours dans le commerce en ligne
Facteurs influençant le taux de retour
Évaluation du taux de retour
Les raisons les plus fréquentes des retours dans le commerce en ligne
Facteurs importants pour réduire le taux de retour
Approches basées sur l'IA pour réduire le taux de retours dans le commerce en ligne
Éviter les retours avant même l'achat
Conseiller les clients de manière plus ciblée et les aider dans leurs décisions d'achat
Traiter efficacement les retours après leur réception
L'essentiel en bref
- Le taux de retours est un indicateur clé de la rentabilité d'une boutique en ligne et influe notamment sur la marge et le bénéfice.
- Les indicateurs Alpha, Bêta et Gamma permettent d'analyser les retours sous l'angle logistique, produit et financier.
- Pour assurer un suivi fiable, il est indispensable de disposer de données complètes sur les retours, les produits, les segments de clientèle et les motifs de retour.
- Parmi les motifs de retour les plus fréquents, on trouve les tailles ou coupes inadaptées, les problèmes de qualité ainsi que les différences entre la présentation du produit et l'article réel.
- Des informations produit plus complètes, un conseil client sur mesure, la personnalisation et des solutions basées sur l'IA, telles que les recommandations de taille ou un assistant d'achat IA, peuvent contribuer à réduire les retours.
Un retour est une marchandise commandée que le client renvoie. Le taux de retour correspond au nombre de retours par rapport aux ventes. Dans les boutiques en ligne, le taux de retour est souvent nettement plus élevé que dans le commerce stationnaire, car davantage de clients renvoient les marchandises. Il est donc important de garder un œil sur cet indicateur, de le réduire et de traiter les retours de la manière la plus efficace possible afin de réutiliser les marchandises.
Pour déterminer le taux de retours dans le commerce en ligne, plusieurs approches s'offrent à toi. Le choix dépend de ce que tu souhaites privilégier : la charge logistique, le volume de produits ou les répercussions financières.
Les trois taux de retour peuvent être résumés comme suit :
| taux de retours | Paramètres de référence | déclaration |
|---|---|---|
| Alpha par forfait |
Colis de retour et colis expédiés |
Indique la charge logistique liée aux retours. |
| Beta par article |
Articles retournés et articles vendus |
Permet de comparer les taux de retours de certains produits ou de certaines catégories. |
| Gamma en fonction de la valeur |
Valeur marchande des retours et Valeur marchande des ventes |
Permet de mettre en évidence l'impact financier des retours. |
Mais pas d'inquiétude : dans la plupart des boutiques en ligne, tu n'as pas besoin de calculer toi-même le taux de retours. Les systèmes de boutique en ligne modernes, les outils ERP ou de gestion des retours enregistrent automatiquement ces indicateurs et les présentent sous forme de rapports. Tu peux ainsi te concentrer sur l'analyse des causes à l'origine de ces taux élevés et les réduire de manière ciblée grâce à des mesures d'optimisation.
Restez informé des dernières nouveautés en matière de personnalisation : inscrivez-vous à la newsletter Epoq. Inscrivez-vous dès maintenant!
En principe, vous devriez enregistrer chaque retour, y compris les articles qu'il contient, dès sa réception. Des outils spécifiques, tels que des logiciels de gestion des retours ou des portails dédiés, peuvent vous y aider. Si votre entreprise ne gère pas elle-même le traitement des retours, votre prestataire vous fournira les chiffres correspondants. Pour que le taux de retour soit pertinent et que vous puissiez en déduire les mesures appropriées, vous devez tout d'abord disposer d'une base de données fiable.
En suivant les étapes ci-dessous, vous vous assurez que vos données relatives aux retours sont complètes, comparables et exploitables pour des analyses ultérieures :
Une fois que vous avez posé les bases d'une collecte de données complète et fiable, une question se pose : d'où proviennent les données nécessaires à cet effet ? En règle générale, elles proviennent des systèmes centraux de votre entreprise. Ceux-ci fournissent les indicateurs dont vous avez besoin pour effectuer des calculs, des comparaisons et des analyses de tendances.
Selon le groupe de recherche « Gestion des retours de l’université de Bamberg », près de 530 millions de colis de retour auraient été transportés rien que sur l’ensemble du marché allemand en 2021.¹ Une prévision publiée en novembre 2025 par Björn Asdecker, spécialiste des retours, tablait sur environ 550 millions de colis de retour pour 2025.² Ces chiffres montrent l’importance que revêt désormais le volume des retours pour le commerce en ligne.
Pour certains e-commerçants, ce n'est toutefois pas seulement le nombre de retours qui est déterminant, mais surtout leur impact économique. Leur incidence sur le chiffre d'affaires et les bénéfices dépend notamment du type d'articles vendus et du secteur d'activité concerné. Un taux de retour élevé peut non seulement entraîner une baisse du chiffre d'affaires, mais aussi peser sur la marge et engendrer des coûts supplémentaires.
Les répercussions se font même sentir avant l'achat proprement dit. Si les clients ne peuvent pas identifier clairement les conditions de retour proposées par une boutique en ligne, cela peut influencer leur décision d'achat. L'absence d'informations sur les délais de retour, les frais ou la procédure à suivre peut conduire un client à ne pas passer commande du tout. Pour de nombreux acheteurs en ligne en Europe, des conditions de retour claires et favorables au client constituent donc un facteur déterminant dans la décision d'achat.³
Pour les commerçants en ligne, cela signifie que le taux de retours n'est pas seulement un enjeu logistique, mais aussi un facteur économique important. Un taux élevé peut peser sur le chiffre d'affaires, la marge et les bénéfices, et nuire ainsi à la compétitivité d'une boutique en ligne. Il est donc d'autant plus important d'optimiser le processus de retour et d'assurer une gestion efficace des retours.
Le taux de retours dans le commerce en ligne dépend de différents facteurs, tels que le secteur d'activité, la catégorie de produits, le prix et le public cible.
L'Allemagne figure toujours parmi les marchés européens enregistrant un nombre particulièrement élevé de retours. Selon le « E-Commerce Lieferkompass 2026 » de Sendcloud, 43,16 % des acheteurs en ligne allemands ont renvoyé au moins une commande au cours des trois derniers mois. L'Allemagne se situe ainsi au-dessus de la moyenne européenne de 41 %, mais derrière l'Autriche (46,90 %) et les Pays-Bas (44,34 %). Selon Sendcloud, ces marchés se caractérisent par une protection forte des consommateurs et une mentalité largement répandue consistant à « essayer avant d’acheter ».³
Même en examinant les colis individuellement, on constate un volume élevé de retours. Une estimation récente du chercheur spécialisé dans les retours, Björn Asdecker, prévoit que d’ici 2025, près d’un colis en ligne sur quatre sera retourné, en totalité ou en partie.² Ces deux chiffres ne sont toutefois pas directement comparables : Sendcloud prend en compte la proportion d’acheteurs en ligne ayant effectué au moins un retour, tandis que l’estimation de M. Asdecker se base sur la proportion de colis retournés.
Une récente enquête menée par l’EHI auprès des commerçants montre à quel point les taux de retour varient selon les catégories de produits. Les retours sont particulièrement fréquents dans le secteur du textile : chez 12,2 % des commerçants interrogés dans ce secteur, le taux de retour dépasse 50 %. Dans le secteur de l'électronique, en revanche, 85,7 % des commerçants font état d'un taux de retour ne dépassant pas 10 %. Chez les marchands de meubles, ce pourcentage atteint même environ 93 %. Les taux de retour restent également faibles dans les secteurs des jouets, des livres et des médias.⁴
Outre la catégorie de produits, le prix, le type de produit et le public cible influencent également le taux de retour. Les retours sont souvent moins fréquents pour les articles bon marché, car les frais liés au retour sont plus élevés par rapport à la valeur du produit. Dans le secteur de la mode, en revanche , la coupe, la taille, la matière et l'écart entre la présentation du produit et l'article réel sont particulièrement souvent à l'origine des retours.
Le taux de retours n'est pas un indicateur facilement comparable d'une entreprise à l'autre ou d'un secteur à l'autre. Ce qui importe avant tout, c'est l'impact des retours sur la rentabilité de la boutique concernée.
Les retours n’entraînent pas seulement des frais d’expédition. Le contrôle, le réapprovisionnement, la remise en état, le remboursement et une éventuelle perte de valeur pèsent également sur la marge. Selon une enquête menée par l’EHI auprès des commerçants en 2025, les frais de traitement s’élèvent, pour 53,3 % des commerçants, à jusqu’à 10 euros par article retourné. 13,9 % supplémentaires tablent sur un montant pouvant atteindre 20 euros. Parallèlement, 27 % des commerçants ne sont pas encore en mesure de chiffrer précisément leurs coûts liés aux retours. ⁴
Le caractère problématique d’un taux de retour dépend donc avant tout de la marge contributive. Les coûts liés aux marchandises, à l’emballage, à l’expédition, au marketing, au traitement des retours et aux frais généraux doivent laisser une marge suffisante pour dégager un bénéfice. Une comparaison du taux de retour bêta de différents produits peut aider à identifier les articles et les catégories de produits particulièrement non rentables.
Pour éviter de manière ciblée les retours, tu dois d’abord savoir pourquoi les clients renvoient les articles commandés. Une enquête Bitkom publiée en 2024 montre que les problèmes de taille et de qualité jouent un rôle particulièrement important. Les motifs de retour les plus fréquents sont les suivants :
Les retours étaient nettement moins fréquents lorsque les clients avaient commandé un article par erreur (14 %), que la livraison était arrivée plus tard que prévu (13 %), qu'ils n'avaient plus besoin du produit (9 %) ou qu'une meilleure offre était disponible (9 %). Seuls 3 % des personnes interrogées avaient déjà commandé un article uniquement pour le voir.⁵
Restez informé des dernières nouveautés en matière de personnalisation : inscrivez-vous à la newsletter Epoq. Inscrivez-vous dès maintenant!
Les raisons des retours indiquent déjà quels sont les facteurs permettant de réduire le taux de retour dans le commerce en ligne :
Pour en savoir plus sur la réduction du taux de retours dans le commerce électronique grâce à des conseils personnalisés, consultez notre article de blog « Éviter les retours : le rôle de la personnalisation dans le conseil en commerce électronique ».
À ce jour, l'IA est encore utilisée avec une certaine prudence dans la gestion des retours. Une enquête menée par l'EHI auprès des commerçants en 2025 montre qu'actuellement, 7,3 % des commerçants interrogés utilisent déjà l'IA dans la gestion des retours. 12,2 % supplémentaires étudient des cas d’utilisation correspondants. Parallèlement, 45,5 % des commerçants considèrent que l’utilisation de l’IA sera pertinente à l’avenir. Cela montre que de nombreuses entreprises y voient un potentiel, mais qu’elles n’en sont encore qu’aux prémices de la mise en œuvre pratique.⁴
Outre les mesures classiques telles que des descriptions de produits plus précises, des images parlantes et un service client compétent, les technologies d'IA offrent diverses possibilités pour réduire de manière ciblée les retours. Leurs domaines d'application s'étendent de l'accompagnement avant l'achat au traitement automatisé des retours reçus.
L'IA offre déjà un potentiel particulièrement important avant même l'achat. Mieux les clients sont en mesure d'évaluer un produit, plus le risque qu'il soit retourné en raison d'attentes erronées ou d'une taille inadaptée est faible.
De plus, l'IA permet de conseiller les clients de manière personnalisée et de réduire les incertitudes liées au processus d'achat. Elle permet également d'identifier et de cibler plus précisément les groupes de clients présentant un taux de retours supérieur à la moyenne.
Un assistant d'achat basé sur l'IA propose des conseils sous forme de dialogue, permettant aux utilisateurs de poser activement des questions et de bénéficier d'un accompagnement personnalisé. (Source : illustration propre)
Il n'est pas toujours possible d'éviter tous les retours. Dans ces cas-là, l'IA peut aider à accélérer le traitement et à prendre des décisions judicieuses sur le plan économique.
Le taux de retour dans le commerce en ligne a un impact direct sur le chiffre d'affaires, la marge et la satisfaction client. Ainsi, si vous savez comment calculer votre taux de retour, que vous le surveillez régulièrement et que vous prenez des mesures ciblées pour y remédier, vous réduisez non seulement vos coûts, mais vous augmentez également la satisfaction de vos clients – tout en adoptant une démarche plus durable. Outre les mesures éprouvées telles que des descriptions de produits précises, une expédition fiable et un service compétent, les solutions d’IA ouvrent aujourd’hui de nouvelles voies pour réduire les retours de manière ciblée. Les systèmes modernes identifient des tendances dans les comportements d’achat et de retour, fournissent des recommandations de taille personnalisées, optimisent la présentation des produits et rendent les processus de retour plus efficaces. Les logiciels de personnalisation basés sur l’IA vous apportent un soutien supplémentaire en proposant des fonctions de recherche intelligentes, des recommandations de produits personnalisées et une communication sur mesure, ce qui permet de réduire durablement le taux de retours. En considérant l’IA comme un partenaire, vous transformez les données en proximité, les processus en confiance et chaque expérience d’achat en une relation.
Sources :
¹ Groupe de recherche sur la gestion des retours de l’université Otto-Friedrich de Bamberg (2022) : European Return-o-Meter – Rapport des résultats, partie 1 : l’Allemagne face au reste de l’UE,
² tagesschau.de (27/11/2025) : Essor du commerce en ligne : un nombre de retours sans précédent,
³ Sendcloud (2026) : Guide des livraisons dans le commerce électronique 2026,
⁴ EHI Retail Institute (27 novembre 2025) : Entre retours et rentabilité : enquête auprès des commerçants sur les expéditions, les retours et autres,
⁵ Bitkom (17 avril 2024) : Achats en ligne : un achat sur dix fait l'objet d'un retour
Le taux de retours indique la proportion de commandes retournées par rapport aux marchandises expédiées. Il s'agit de l'un des indicateurs clés les plus importants dans le commerce électronique, car il a une influence directe sur le chiffre d'affaires, la marge et la satisfaction client.
Cela dépend fortement du secteur d'activité. Dans le commerce de la mode, les taux de retour sont, comme on le sait, nettement plus élevés que dans d'autres secteurs tels que l'électronique ou l'ameublement. Il est donc particulièrement important d'analyser son propre taux par rapport à celui du secteur et de le améliorer en permanence.
Parmi les leviers importants, on peut citer des descriptions de produits claires, des images et des vidéos pertinentes, un processus de retour transparent et un bon service client. De plus en plus, les commerçants misent également sur des solutions basées sur l’IA, par exemple pour des recommandations de tailles personnalisées, des essayages virtuels ou la prise en charge ciblée des clients qui effectuent de nombreux retours. Un assistant d’achat basé sur l’IA peut en outre conseiller les clients de manière interactive dans leur recherche de produits, leur recommander des articles adaptés et répondre directement à leurs questions. Cela leur permet de prendre des décisions d’achat plus éclairées et réduit le risque d’achats inappropriés et de retours.
Pour le pilotage opérationnel, une analyse quotidienne ou hebdomadaire est utile pour pouvoir réagir rapidement aux anomalies. Pour les décisions stratégiques, une comparaison mensuelle suffit souvent pour évaluer les tendances à long terme et le succès des mesures d'optimisation.
Les motifs de retour fournissent des informations précieuses sur les raisons pour lesquelles vos clients renvoient des articles, par exemple en raison d'une taille incorrecte, d'une présentation du produit non conforme ou de problèmes de qualité. En collectant et en analysant systématiquement ces données, vous pouvez apporter des améliorations ciblées et réduire durablement le taux de retour.
Vous souhaitez réduire votre taux de retours à l'aide d'un assistant d'achat IA ?
Alors prenez rendez-vous dès maintenant pour une démonstration en ligne !
