Comment nous calculons votre manque à gagner
Chaque chiffre de notre simulateur est sourcé, documenté et volontairement conservateur. Voici exactement comment nous l’avons construit, et pourquoi vous pouvez faire confiance aux résultats.
01Ce que le simulateur mesure
Le simulateur de manque à gagner estime l’impact financier annuel du déploiement de Samareo Shopping Guide sur votre boutique en ligne. Il calcule deux leviers de valeur :
02Vos données d’entrée
Le simulateur utilise quatre paramètres. Deux sont saisis par vous, deux sont pré-remplis à partir des références sectorielles et personnalisables :
| Paramètre | Plage | Par défaut | Source |
|---|---|---|---|
| Visiteurs mensuels | 1 000 – 2 000 000 | Selon secteur | Vous |
| Panier moyen | 10 € – 2 000 € | Selon secteur | Vous |
| Taux de conversion | 0,3 % – 8,0 % | Référence | Pré-rempli |
| Taux de retour | 1,0 % – 40,0 % | Référence | Pré-rempli |
03Les formules
État actuel : sans Samareo
CA mensuel = Ventes mensuelles × Panier moyen
CA annuel = CA mensuel × 12
Coût retours annuel = Ventes mensuelles × 12 × (TR / 100) × Panier moyen
État projeté : avec Samareo Shopping Guide
Ventes mensuelles guidées = Visiteurs mensuels × (TC guidé / 100)
CA mensuel guidé = Ventes mensuelles guidées × Panier moyen
Calcul de l’impact
Économies retours = Coût retours annuel × (Réduction retours % / 100)
Impact annuel total = Gain CA annuel + Économies retours
Exemple concret : Électronique & Appareils
| Étape | Formule | Valeur |
|---|---|---|
| Visiteurs mensuels | saisie | 50 000 |
| Panier moyen | saisie | 200 € |
| Taux de conversion | référence | 1,8 % |
| Taux de retour | référence | 9,0 % |
| Lift guidé | référence | +35 % |
| Réduction retours | référence | 25 % |
| Ventes mensuelles | 50 000 × 0,018 | 900 commandes |
| CA mensuel | 900 × 200 € | 180 000 € |
| CA annuel | 180 000 € × 12 | 2 160 000 € |
| TC guidé | 1,8 % × 1,35 | 2,43 % |
| Ventes mensuelles guidées | 50 000 × 0,0243 | 1 215 commandes |
| Gain CA annuel | (243 K€ − 180 K€) × 12 | 756 000 € /an |
| Coût retours annuel | 900 × 12 × 0,09 × 200 € | 194 400 € |
| Économies retours | 194 400 € × 0,25 | 48 600 € /an |
| Impact annuel total | 756 000 € + 48 600 € | 804 600 € /an |
04Références sectorielles
Chaque secteur dispose de ses propres taux de conversion, taux de retour, lift guidé et réduction des retours. Tous sont positionnés en bas de fourchette des données publiées.
| Secteur | TC | Retours | Lift guidé | Réduction retours |
|---|---|---|---|---|
| Électronique & Appareils | 1,8 % | 9,0 % | +35 % | −25 % |
| Maison & Jardin | 1,8 % | 14,0 % | +30 % | −22 % |
| Mode & Habillement | 2,2 % | 26,0 % | +28 % | −30 % |
| Sport & Plein air | 1,8 % | 12,0 % | +32 % | −22 % |
| Beauté & Santé | 2,5 % | 7,0 % | +25 % | −18 % |
| Pièces Automobiles | 1,4 % | 12,0 % | +38 % | −30 % |
| Jouets & Jeux | 2,2 % | 10,0 % | +30 % | −20 % |
| Bricolage & Quincaillerie | 1,5 % | 9,0 % | +35 % | −25 % |
| Lingerie & Bien-être intime | 2,6 % | 22,0 % | +38 % | −28 % |
| Autre (multi-secteur) | 1,9 % | 12,0 % | +28 % | −22 % |
05Pourquoi +25 % à +38 % de lift est conservateur
Nos valeurs de lift guidé représentent l’augmentation relative du taux de conversion lorsque les visiteurs utilisent un Shopping Guide. Voici ce que dit la recherche, et pourquoi nous restons en bas de fourchette :
| Source | Constat |
|---|---|
| Forrester & Gartner | Recommandations produit : jusqu’à +150 % de conversion |
| McKinsey | Personnalisation : +10-15 % de CA, jusqu’à +25 % |
| Shopify | Les recommandations augmentent les conversions jusqu’à +35 % |
| Amazon | 35 % du CA total (150 Mds $) provient des recommandations |
| Preezie (étude de cas) | Conversion guidée : +246 % d’augmentation du TC |
| Salesforce | Les cliqueurs de recommandations : 4,5× plus susceptibles d’acheter |
Notre approche : Les lifts documentés vont de +10 % (McKinsey) à +246 % (étude Preezie). Nous utilisons +25 % à +38 %, systématiquement au niveau ou en dessous du plancher de la recherche publiée. Le simulateur montre le minimum, pas le maximum.
06Pourquoi −18 % à −30 % de réduction est conservateur
Quand les clients trouvent le bon produit, ils le gardent. Les retours proviennent massivement d’une inadéquation produit, pas de défauts :
| Source | Constat |
|---|---|
| McKinsey | 70 % des retours mode en ligne liés à un problème de taille |
| CoreSight Research | Raisons des retours : 53 % taille, 16 % couleur, 10 % dommage |
| Rocket Returns (2025) | Outils IA de taille : −27 % de retours liés à la taille |
| Rocket Returns (2025) | Essayage virtuel : −34 % de retours liés à la coupe |
| Rocket Returns (2025) | Guides de tailles + avis : −31 % de retours |
| Rocket Returns (étude de cas) | Grand distributeur : 28,7 % → 18,9 % = −34 % de réduction |
Notre approche : Les réductions documentées vont de −27 % à −34 %. Nous utilisons −18 % à −30 %. La Beauté obtient la réduction la plus faible (−18 %) car ses retours sont déjà bas. La Mode et l’Automobile obtiennent la plus élevée (−30 %) car les problèmes de taille et de compatibilité, que le guidage résout directement, représentent la majorité des retours dans ces catégories.
07Ce que nous excluons volontairement
Le simulateur montre le plancher, pas le plafond. Ces bénéfices documentés sont réels mais ne sont pas inclus dans le calcul :
08Sources
Références taux de conversion
- Statista – Taux de conversion par secteur, T3 2024 (Salesforce Research) – statista.com
- IRP Commerce – TC moyen e-commerce 1,65 % (2024) – cité dans amasty.com
- SpeedCommerce – Benchmarks e-commerce 2025 par secteur – speedcommerce.com
- Smart Insights – Benchmarks TC e-commerce 2025 – smartinsights.com
- Blend Commerce – Benchmarks TC Shopify 2025–2026 – blendcommerce.com
- weDevs – Statistiques TC e-commerce 2026 – wedevs.com
Références taux de retour
- National Retail Federation (NRF) – Retours consommateurs 2024 : 16,9 % global, ~20,4 % e-commerce – nrf.com
- Statista – Catégories les plus retournées – statista.com
- Opensend – Taux de retour par catégorie (électronique 8–10 %, maison 15–20 %) – opensend.com
- Rocket Returns – Analyse complète 2025 par secteur – rocketreturns.io
- Synctrack – Données retours 2025 par catégorie et pays – synctrack.io
- Upcounting – Taux de retour moyen e-commerce 2025 – upcounting.com
Vente guidée & lift de conversion
- Forrester & Gartner – Recommandations : jusqu’à +150 % de TC – cité dans threekit.com
- McKinsey – Personnalisation : +10-15 % de CA, jusqu’à +25 % – cité dans threekit.com
- Shopify – Recommandations : conversions jusqu’à +35 % – cloudways.com
- Preezie – Études de cas conversion guidée (+246 % TC) – preezie.com
- Salesforce – Cliqueurs de recommandations : 4,5× plus susceptibles d’acheter – barilliance.com
- Envive – 52 statistiques de lift de conversion 2026 – envive.ai
Réduction des retours via vente guidée
- McKinsey – 70 % des retours mode liés à la taille – cité dans threekit.com
- CoreSight Research – Raisons des retours : 53 % taille – cité dans trackingmore.com
- Rocket Returns – Outils IA −27 %, essayage virtuel −34 %, guides −31 % – rocketreturns.io
Contexte marché
- Forrester – Commerce Search & Product Discovery Wave T3 2023 – forrester.com
- Forrester – Commerce agentique & Vente guidée (2025) – forrester.com
- Baymard Institute – Taux d’abandon panier 70,19 % – cité dans les sources ci-dessus
09Avertissement
Toutes les références sont des moyennes sectorielles. Les performances individuelles varient selon la profondeur du catalogue, la qualité UX, la qualité du trafic et l’implémentation. Le simulateur suppose que le lift guidé s’applique à l’ensemble des visiteurs en tant qu’impact moyen pondéré. Les économies sur les retours reflètent uniquement la valeur marchande, pas les coûts logistiques. Les résultats sont des projections basées sur des recherches tierces publiées, pas des garanties.