CAS CLIENT · QUALITÉ DES DONNÉES

Comment faire baisser les retours dus à *des fiches produit fausses* ?

Des fiches produit fiables et des contrôles à la source, pour réduire les retours dus à des informations erronées.

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Comment faire baisser les retours dus à *des fiches produit fausses* ?
SecteurDistribution / e-commerce
Taille / typeETI, ~450 collab.
Durée3 mois
Équipe Limpida1 Chef de projet Data, 1 Consultant Qualité des données
Point de départ

Le contexte

Le catalogue s'était enrichi au fil des fournisseurs, chacun envoyant ses informations dans son propre format. Les fiches étaient intégrées au plus vite pour ne pas retarder la mise en ligne, sans vérification systématique de ce qui entrait. Les erreurs passaient une à une : une dimension fausse ici, un attribut manquant là, un doublon ailleurs. Mises bout à bout, elles abîmaient l'expérience d'achat sans que personne n'en prenne la mesure. || Les retours et les réclamations ont nettement augmenté, en partie à cause de fiches qui ne correspondaient pas à l'article reçu. Le service client passait ses journées à réparer après la vente ce qui aurait dû être juste avant.
L'enjeu : ce qui était en jeu

Pourquoi c'était bloquant ?

Comment faire baisser les retours dus à *des fiches produit fausses* ?
Notre méthode

Notre approche

Un grand nettoyage ponctuel serait vite réannulé par les flux suivants. Nous avons traité la qualité à l'entrée, sur les attributs critiques. Cinq étapes :

Ce qu'ils ont reçu

Les livrables

L'impact

Les résultats

Le gain s'est vu au service client et dans les retours :

Vos retours produit augmentent-ils à cause de fiches qui *ne correspondent pas à l'article reçu* ?

Nous contrôlons la qualité à la source, avant la mise en ligne.

Questions fréquentes

Tout ce qu'il faut savoir sur la qualité des fiches produit

Les questions que posent les équipes catalogue avant de fiabiliser leurs données.

En contrôlant la qualité à l'entrée, sur les attributs qui déclenchent réellement les retours, plutôt qu'en corrigeant après la vente. Un catalogue enrichi fournisseur par fournisseur, chacun avec son propre format, accumule des erreurs isolées qui, mises bout à bout, abîment l'expérience d'achat.

  • Les attributs critiques sont identifiés avec le métier, à partir des motifs de retour.
  • L'état du catalogue est mesuré : taux d'erreur, défauts fréquents, fournisseurs concernés.
  • Chaque attribut critique reçoit un format attendu, des valeurs autorisées et une complétude minimale.
  • Les fiches non conformes sont signalées ou bloquées avant la mise en ligne.
  • Un tableau de bord suit l'état du catalogue dans la durée.

Un nettoyage ponctuel est vite réannulé par les flux suivants. Sans contrôle à l'entrée, les fournisseurs réinjectent les mêmes défauts dès la livraison suivante. L'effort se porte donc sur les règles de publication, pas sur une remise à plat unique.

  • Les défauts prioritaires sont corrigés, mais l'essentiel se joue sur les contrôles.
  • Les vérifications s'appliquent à chaque nouvelle fiche, avant sa mise en ligne.
  • Les équipes catalogue disposent d'un guide pour traiter les alertes.
  • La qualité se maintient sans campagne de nettoyage récurrente.

C'est une information dont l'erreur provoque directement un retour ou une réclamation : une dimension, une compatibilité, une matière, une contenance. Tous les attributs ne se valent pas, et concentrer l'effort sur ceux qui coûtent évite de vouloir tout contrôler sans rien tenir.

  • Les attributs critiques se déduisent des motifs de retour observés.
  • Le métier valide la liste, car il connaît les erreurs qui déçoivent les acheteurs.
  • Chaque attribut retenu reçoit sa propre règle de qualité.
  • Les attributs secondaires restent libres, sans blocage à la publication.

En reliant les erreurs de fiches aux retours, aux réclamations et au temps que le service client passe à réparer après la vente. Ce coût reste invisible tant qu'il se dilue dans le quotidien, mais il touche aussi la confiance des acheteurs et les analyses des équipes achats et marketing.

  • Chaque fiche fausse produit une commande regrettée et un retour à traiter.
  • Un acheteur trompé une fois revient rarement, ce qui pèse au delà de la commande.
  • Les analyses achats et marketing héritent des erreurs du catalogue.
  • Le diagnostic chiffre le taux d'erreur et identifie les fournisseurs concernés.

C'est une vérification automatique qui examine une fiche avant sa mise en ligne et la bloque ou la signale si elle ne respecte pas les règles définies. Le défaut est ainsi traité à la source, au lieu d'être découvert par un client à la réception de son colis.

  • Le contrôle s'appuie sur les règles de qualité par attribut critique.
  • Une fiche non conforme est signalée à l'équipe catalogue, ou bloquée selon la gravité.
  • Le guide de traitement des alertes indique la marche à suivre.
  • Le contrôle s'applique aux flux fournisseurs comme aux saisies internes.

Environ trois mois, avec un chef de projet data et un consultant qualité des données. La durée dépend du nombre d'attributs critiques retenus et de la diversité des formats envoyés par les fournisseurs.

  • L'identification des attributs critiques ouvre la mission avec le métier.
  • L'analyse du catalogue mesure l'ampleur réelle des défauts.
  • Les règles et les contrôles sont posés attribut par attribut.
  • Le transfert forme les équipes catalogue au traitement des alertes.