Amazon, Etam : la cabine d’essayage se déplace à la maison
Par Laurence Faguer, expert retail FrenchWeb
EN BREF
- Aux Etats-Unis, Amazon lance en grand son service Prime Wardrobe
- En France, Etam annonce pour Juin son service « Try at Home »
DANS LE DETAIL
Le propre d’une cabine d’essayage est d’être un espace calme et intime dans le magasin pour permettre à chaque client d’essayer avant d’acheter. Et pourquoi cette phase de réflexion ne se déplacerait-elle pas au domicile du client ? Chacun avec leurs formules propres, Amazon et Etam avancent sur le sujet.
AMAZON Prime Wardrobe
La semaine dernière, Amazon US a élargi à tous ses membres Prime le service Prime Wardrobe, démarré en Juin dernier en beta. Prime Wardrobe est un service “try-before-you-buy” qui permet d’essayer des vêtements tranquillement chez soi avant de se décider à les acheter.
Le principe :
- Le client Prime sélectionne sur Amazon.com 3 articles ou plus (vêtements, chaussures et accessoires)
- Il les reçoit à domicile et a 7 jours pour se décider
- Il retourne les articles non souhaités au moyen d’une étiquette de retour UPS pré-rempli
- Il règle en ligne des articles conservés.
Expéditions et retours sont gratuits. Le délai de livraison peut être un peu plus long que les 2 jours garantis aux Membres Prime.
Coté marques, les produits éligibles à Prime Wardrobe sont aussi bien des marques propres d’Amazon que de grands noms de l’habillement comme Tommy Hilfiger, Adidas, Guess, Levi’s, Calvin Klein, Nine West, ect…
Credit photo: Amazon
Amazon ne fait que cautionner une pratique qui existe déjà dans le retail (« zapper » la case cabine d’essayage sachant que l’on peut rendre facilement un vêtement qui ne convient pas) mais en poussant le concept plus loin avec deux facilités :
- Pas d’argent à avancer avant de se décider
- Le retour est d’une extrême facilité.
Lancé en beta test en Juin dernier, Amazon a modifié légèrement les conditions en novembre : toujours réservé aux membres Prime, le service se limite à 10 articles, avec une réduction liée au montant d’achat (20 dollars de réduction pour une commande de 200 dollars ou plus, 50 dollars pour 400 dollars ou plus).
Credit photo: Amazon
Cette pratique du “try-before-you-buy” devrait se généraliser rapidement dans le secteur de l’habillement. Asos, Topshop et d’autres ont d’ailleurs lancé leur propre service, disponibles sur leur appli.
La chambre devient cabine d’essayage
Le phénomène n’est pas nouveau, mais il prend de l’ampleur : le modèle classique selon lequel on règle son achat avant de le recevoir chez soi est remis en cause. Parmi les acteurs significatifs :
- Stitch Fix, premier site de recommandations et livraisons personnalisées de box (5 vêtements et accessoires. Sans magasin, sans abonnement, sur inscription). Fondé en 2011 à San Francisco, Stitch Fix s’est introduit au Nasdaq en Octobre dernier. La société qui a toujours été rentable a réalisé $977M de chiffres d’affaires en 2017 et emploie 5 800 personnes. 75+ data scientists et 3 400+ stylists travaillent de concert – modèles algorithmiques validés par un conseiller attitré – pour servir la meilleure sélection à chacun des 2,4 millions de clients actifs.
- Gwynnie Bee (modèle similaire) a choisit de mettre à disposition à d’autres retailers sa plateforme d’abonnements à des box en marque blanche et a déja signé avec Anne Taylor and New York & Company.
NOUVELLES DATA
En parallèle au service apporté au client, Prime Wardrobe permet à Amazon d’acquérir une quantité de données, en distinguant les articles considérés de ceux effectivement conservés.
Wardrobe se rapproche en cela des modèles des box. Celles-ci utilisent intensément les feedback du client : lors du règlement en ligne des articles conservés, le client est invité à donner ses impressions sur les articles reçus. Et les clients répondent : Stitch Fix a un taux de réponse de 85%. Exemple de données de feadback stucturées et non structurées : taille, prix, style, silhouette, qualité, avis sur l’expérience complète, souhait de recevoir ou pas un nouveau colis dans le futur.
Cette nouvelle catégorie de données – entre les articles qui tentent le client et les articles réellement conservés – (l’équivalent du portant à la sortie des cabines d’essayage) va permettre à Amazon de savoir que, par exemple, les articles de vêtements pour enfants A, B, C, D et E ont tenté ce foyer au sein duquel il y a une petite fille de 2-4 ans, résidant dans tel code postal, mais que seuls les articles B et D ont été effectivement achetés. Des données intéressantes pour mener ce type de prédictif :
- Prédictif comportement d’achat
- Prédictif demande (fabrication des vêtements et marques à proposer)
- Optimisation du stock selon la demande (localisation des articles dans les entrepôts)
- Design des nouveaux vêtements (style, taille…).
Etam « Try at home »
Source : Innover pour le Commerce, BFM Business- Karine Vergniol et son invité Jonathan Attali, Directeur E-commerce et Innovations de Etam – 21/04/2018 https://tinyurl.com/yao8b446
Invité de Karine Vergniol dans l’émission Innover pour le Commerce sur BFM Business, Jonathan Attali, Directeur E-commerce et Innovationde Etam, a annoncé le lancement d’ici Juin du service « Try at Home ».
« Ce service » explique Jonathan Attali « permet à la cliente de passer commande sur le site, de ne pas être débité, d’avoir 10 jours pour essayer et de faire un retour, soit dans un entrepôt soit dans un magasin ETAM ».
La cliente qui achète de la lingerie en ligne se demande toujours si le produit va lui aller. C’est un frein important dans ce secteur. Interrogé par Karine Vergniol, Jonathan Attali chiffre à 10-12 % le taux de retour chez Etam, toutes catégories de produits confondus. Comme dans tout le retail, les retours sont un vrai sujet chez Etam, qui offre aujourd’hui 30 jours pour retourner son produit : « C’est un stock qui dort dehors, que la cliente va garder chez elle pendant 20-25 jours avant de retourner dans le magasin. Et pendant ce temps là, une autre cliente qui aimerait ce produit ne l’a pas à sa disposition et sera frustrée » explique Jonathan Attali.
Les retours sont gratuits dans l’un des 450 magasins Etam (là ou se font 85% des retours ) .
En offrant ce nouveau service « Try at Home », Etam cherche avant tout à proposer la meilleure expérience client, le service le plus pratique à ses clientes. Chemin faisant, Etam sera en mesure d’évaluer trois éléments importants :
- L’avance de trésorerie pour essayer un produit est-elle problématique pour les clientes Etam ?
- Ce service génère-t-il de nouvelles clientes ?
- Ce service permet-il de fidéliser ?
Autre ambition : recueillir de nouvelles données pour alimenter ce groupe qui surperforme grâce au Digital et à l’Intelligence Artificielle.
La correspondante :
Laurence Faguer est une marketeuse et entrepreneuse « go-between » France et USA, fondatrice de Customer Insight.
A la demande d’entreprises françaises, elle repère en personne les innovations en Digital, Mobile et Retail aux Etats-Unis, avant qu’elles ne soient connues en France, puis les aide à transposer avec succès ces stratégies ayant fait leur preuve aux U.S.
Laurence est expert US pour FrenchWeb qui reprend de temps à autres la publication des articles de son blog.
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