Tous les vendeurs d’Amazon connaissent cette frustration. Vous avez recherché des mots-clés, vérifié les scores de concurrence et validé la demande à l’aide d’outils. Pourtant, le produit n’est toujours pas assez performant ou fait l’objet de retours que vous n’aviez pas prévus.
Voici ce qui échappe à la plupart des vendeurs : vos clients vous disent exactement ce qu’il faut construire ensuite, et ils le font dans vos tickets d’assistance, vos commentaires et vos demandes de retour. Nous vous montrerons comment extraire ces idées de produits cachées, vérifier la demande réelle et découvrir les lacunes que vos concurrents n’ont pas encore comblées.
Ce guide vous accompagne dans l’analyse des données de soutien pour trouver les produits gagnants, concevoir de meilleures variantes et prendre des décisions plus intelligentes en matière de produits avant d’investir des stocks ou du capital.
Pourquoi la recherche traditionnelle sur les produits n’est pas à la hauteur
La plupart des vendeurs sur Amazon suivent le même schéma : lancez Helium 10 ou JungleScout, recherchez des mots-clés à fort volume et à faible concurrence, vérifiez le classement des best-sellers et comptez les concurrents. Cette approche vous permet d’obtenir des résultats, mais elle ne tient pas compte d’un élément essentiel. Les taux de retour d’Amazon se situent généralement entre 5 et 15 % dans la plupart des catégories, mais dans les catégories à fort taux de retour comme l’habillement, les taux dépassent souvent 20 à 30 % en raison de problèmes de taille et d’ajustement.
Les outils de mots-clés montrent ce que les gens recherchent. Ils ne vous montrent pas pourquoi ils sont frustrés ou ce qui les empêche d’acheter. Vous obtenez le volume et la concurrence. Vous n’obtenez pas le Feedback honnête sur les défaillances des produits, les caractéristiques manquantes ou les problèmes d’emballage qui sont à l’origine des retours.
C’est là que les données relatives à l’assistance à la clientèle entrent en jeu. Lorsque quelqu’un vous contacte pour vous demander si un produit s’adapte d’une certaine manière, ce n’est pas du bruit. Il s’agit d’un signal de demande pour une variante que vous pourriez créer. Lorsque 40 clients retournent le même article en invoquant la même raison, il s’agit d’une lacune que votre concurrent n’a pas comblée. Lorsque les commentaires sur un produit ASIN de premier plan répètent la même plainte, il s’agit d’un problème qui attend une solution. Les vendeurs avisés utilisent le soutien à la clientèle comme mécanisme de Feedbacket non comme un simple coût opérationnel.
Le fossé entre les données sur les mots-clés et la réalité des utilisateurs
Le volume des mots-clés vous indique qu’il existe un intérêt. Les données d’assistance vous indiquent quel aspect de cet intérêt est défaillant. Un vendeur Amazon FBA peut voir 5 000 recherches mensuelles pour « bacs d’organisation », mais les tickets d’assistance révèlent que la confusion des tailles est à l’origine de 30 % des retours. La recherche indique que près de 30 % des achats en ligne sont retournés, contre seulement 8,89 % dans le commerce de détail physiqueUn autre vendeur analyse les commentaires de ses concurrents et découvre que les acheteurs mentionnent régulièrement la mauvaise durabilité des compartiments. Un autre vendeur analyse les avis de ses concurrents et découvre que les acheteurs mentionnent systématiquement la mauvaise durabilité des compartiments. C’est une question de direction. Vous avez maintenant validé une amélioration spécifique du produit avant de fabriquer votre première unité.
Types de données sur le soutien à la clientèle qui guident la recherche sur les produits
Tous les points de contact avec les clients n’ont pas la même valeur de recherche. Certains sont des mines d’or en termes d’Apercu produit. D’autres ne font que décrire ce que vous savez déjà.
Questions sur la prévente et confusion sur les caractéristiques
Avant qu’un client n’achète, il vous contacte. Ces demandes révèlent les obstacles à l’achat et les lacunes de votre offre.
Les questions les plus fréquentes avant la vente sont les suivantes : « Est-ce que cela correspond aux dimensions X ? » « Quel est le matériau ? « Peut-il être utilisé avec le produit Y ? » « Existe-t-il dans une autre couleur ? » Chaque question est un indice. Si 10 % de vos visiteurs posent la même question avant d’acheter, votre annonce manque de clarté. Si les internautes posent des questions sur une variante que vous n’offrez pas, vous avez trouvé un produit manquant.
Suivez ces modèles. Une question récurrente avant la vente est souvent le signe d’une possibilité d’optimisation de la fiche ou d’une variante de produit qui mérite d’être étudiée. Si votre fiche ne répond pas clairement à la question, mettez-la à jour. Si votre gamme de produits n’offre pas la variante demandée, envisagez de la créer.
Plaintes après-vente et défauts des produits
Un client reçoit l’article, l’ouvre et prend contact avec nous. Il est mécontent de quelque chose de spécifique. Ces réclamations constituent un Feedback brut sur le produit.
Les plaintes se répartissent généralement en plusieurs catégories : dommages causés à l’emballage, adéquation ou fonction du produit, caractéristiques manquantes, problèmes de qualité ou attentes non satisfaites. Lorsque vous constatez que des acheteurs différents formulent la même plainte (fils dénudés, emballage trop fin, produit plus petit que prévu), vous avez identifié un problème susceptible d’être résolu. Les vendeurs qui s’attaquent à ces problèmes fabriquent de meilleurs produits que leurs concurrents qui les ignorent.
Raisons du retour et du remboursement
Les retours sont les données les plus précieuses pour la recherche sur les produits. Lorsque quelqu’un retourne un article, vous savez souvent pourquoi. Il vous l’a dit ou le système a saisi un code de motif.
Des taux de retour élevés signalent des problèmes d’adéquation entre le produit et le marché. Si le taux de retour de votre produit est de 15 % alors que celui de vos concurrents est de 8 % en moyenne, il y a un problème spécifique. Peut-être que le produit n’est pas adapté. La qualité ne correspond peut-être pas à l’offre. Vous attirez peut-être le mauvais acheteur avec une photographie trompeuse du produit.
Les vendeurs qui analysent les raisons des retours sont gagnants. Ils constatent que les retours sont très importants pour une couleur, une taille ou un cas d’utilisation spécifique. Ils corrigent alors le produit ou cessent de vendre à ce segment.
Examens des concurrents et Feedbacks négatifs
Vous ne possédez pas les tickets d’assistance de vos concurrents, mais vous pouvez analyser leurs avis publics. C’est là qu’apparaissent les écarts de compétitivité.
Passez du temps à lire les commentaires 3 étoiles et 2 étoiles sur les meilleurs ASIN de votre catégorie. De quoi les gens se plaignent-ils ? Quelles sont les caractéristiques dont ils souhaiteraient disposer ? Quelles améliorations les inciteraient à acheter à nouveau ? Il s’agit des mêmes problèmes que ceux rencontrés par vos clients, mais vous les voyez à travers un prisme différent. Un vendeur qui constate que les commentaires du principal concurrent mentionnent tous « pas de tableau des tailles » dispose d’une feuille de route pour les listes de produits. Un vendeur qui remarque que « le produit aurait dû être disponible dans des tailles plus grandes » sait quelle variante développer. Selon la National Retail Federation, le taux de retour moyen du commerce électronique était de 16,9 % en 2024. L’analyse montre que les catégories de vêtements dépassent les 26 % de retoursL’analyse montre que les catégories de vêtements dépassent les 26 % de retours, principalement en raison de problèmes de taille.
Comment exploiter les données de soutien pour trouver des idées de produits
La collecte de données de soutien n’est que la première étape. Le véritable travail consiste à les transformer en signaux de produits exploitables.
Marquer et catégoriser chaque ticket entrant
La plupart des équipes d’assistance répondent aux tickets de manière réactive. Les chercheurs de produits les classent de manière stratégique. Lorsque vous utilisez un logiciel de support eCommerce avec étiquetage intégré, ce processus devient systématique et évolutif.
Dans votre système d’assistance, définissez des balises pour les thèmes liés aux produits. Il peut s’agir d’un problème d’ajustement, d’une caractéristique manquante, d’un problème d’emballage, d’un problème de taille, d’un problème de qualité, d’une attente erronée, d’un souhait, d’une comparaison avec la concurrence ou d’une demande de variante. Lorsque le service d’assistance répond à chaque ticket, il l’étiquette.
Au cours d’un mois ou d’un trimestre, vous verrez apparaître des tendances. Si le terme « confusion des tailles » apparaît sur 15 % des tickets de prévente, votre tableau des tailles doit être amélioré ou votre produit est trop petit. Si les caractéristiques manquantes sont regroupées autour de la même capacité manquante, vous avez trouvé une variante de produit ou une idée de produit complet.
Tirez sur les phrases répétitives et les points douloureux
Utilisez votre plateforme de support ou une simple feuille de calcul pour rechercher des mots-clés dans les tickets. Recherchez des expressions telles que « J’aimerais », « A-t-il », « Pourquoi n’a-t-il pas » ou « Pouvez-vous le faire entrer ».
Ces phrases signalent des besoins non satisfaits. Si 20 clients disent « J’aimerais qu’il y ait un étui », vous avez trouvé une opportunité d’emballage. Si 30 clients demandent si l’appareil fonctionne avec un produit secondaire spécifique, vous avez trouvé un problème de compatibilité ou une idée de coproduit.
Des outils comme Gorgias vous permettent de rechercher des tickets par mot-clé et d’exporter les résultats. Des outils comme Zendesk offrent des capacités similaires. Des outils tels que AI summaries via Claude ou ChatGPT peuvent traiter des tickets à fort volume et extraire des thèmes à grande échelle. De nombreux vendeurs estiment que les solutions d’assistance basées sur l’IA réduisent de 40 % le temps consacré à l’analyse manuelle des tickets.
Identifier les moments où l’on se dit « si seulement cela avait été le cas ».
C’est de l’or en barre. Lorsqu’un client dit : « Si seulement il avait X », il vous fait part d’une amélioration spécifique du produit qui aurait permis de conclure la vente ou d’éviter un retour.
Créez une liste continue. Suivez la fréquence d’apparition de chaque « si seulement ». Si le même « si seulement » apparaît plus de 5 fois dans votre base de clients, il est probablement assez répandu pour justifier un développement. S’il apparaît plus de 15 fois, il est presque certain qu’il vaut la peine d’être développé.
Suivre les avis négatifs des concurrents pour détecter les opportunités manquées
Examinez systématiquement les 5 premiers ASIN de vos concurrents tous les trimestres. Lisez leurs commentaires à faible nombre d’étoiles. Exportez les thèmes communs des plaintes. Vous disposez désormais d’une feuille de route pour l’amélioration de vos produits ou l’élaboration de nouvelles offres.
Un vendeur peut remarquer que le produit leader d’une catégorie fait l’objet de plaintes constantes concernant sa durabilité. Il met au point une variante axée sur la durabilité, utilise cet aperçu dans l’annonce et la photographie du produit, et prend des parts de marché au leader. Cela reflète les Apercus que vous pouvez extraire en menant des enquêtes sur la durabilité. Analyse de la concurrence sur Amazon sur votre propre marché.
Transformer les aperçus du support en critères de produit
Les données brutes de soutien ne fonctionnent que si vous les convertissez en décisions de conception de produits et en validation de marché.
Construire les exigences du produit en fonction de la frustration de l’utilisateur
Lorsque vous constatez un schéma de frustration dans les données d’assistance, traduisez-le en une exigence de produit.
Exemple : Les données d’assistance montrent que plus de 50 clients ont demandé une mallette de transport ou se sont plaints du manque de rangement lorsqu’ils ont renvoyé l’article. Exigence du produit : cette variante du produit est livrée avec un étui de transport de marque. Vous avez réduit un point de friction et créé une offre premium potentielle.
Exemple : L’analyse des retours montre que les acheteurs d’une région spécifique citent fréquemment des problèmes de taille. Exigence relative au produit : développer ce produit dans des tailles élargies pour cette région. Vous avez ainsi validé la demande du marché et réduit simultanément votre taux de retour.
Donner la priorité aux caractéristiques qui réduisent les retours
Toutes les améliorations ne valent pas l’investissement dans la fabrication. Donnez la priorité aux caractéristiques qui réduisent directement les taux de retour ou le volume de soutien.
Si l’ajout d’une caractéristique réduit les taux de retour de 12 % à 8 %, il s’agit d’un multiplicateur de retour sur investissement. Vous récupérez rapidement le coût de la caractéristique grâce à la baisse des taux de remboursement, à la diminution du traitement des remboursements, à la réduction du nombre d’envois de remplacement et à la satisfaction des clients. Si une modification de la conception réduit de 20 % les demandes d’assistance, vous avez réduit vos coûts opérationnels tout en améliorant la satisfaction de vos clients.
Valider la demande par le volume des billets
Le volume des tickets d’assistance sert à valider la demande. Si plus de 100 clients ont posé des questions sur une caractéristique manquante avant même que vous n’envisagiez de la lancer, vous n’êtes pas en train de deviner. Vous répondez à une demande explicite.
Cet indicateur est plus fiable que le volume de mots clés car il est comportemental. Les gens n’interrogent pas l’assistance sur des caractéristiques qui ne les intéressent pas. Ils le font parce qu’ils veulent cette caractéristique au point de prendre contact avec le service d’assistance.
Utilisez Apercu pour optimiser le référencement, l’emballage et la conception des produits.
Les données de soutien ne servent pas seulement à lancer de nouveaux produits. Elles permettent également d’optimiser les produits que vous vendez déjà.
Si les tickets d’assistance révèlent une confusion sur les spécifications du produit, réécrivez la liste pour plus de clarté. Si les retours font état d’un emballage endommagé, améliorez vos matériaux d’emballage. Si les commentaires mentionnent un cas d’utilisation manquant, créez une photographie du produit qui démontre ce cas d’utilisation. Chaque optimisation permet de réduire le volume d’assistance, d’améliorer le taux de conversion et de diminuer le nombre de retours.
Les meilleurs outils pour combiner les données de support et la recherche Amazon
Vous n’avez pas besoin d’une boîte à outils coûteuse. Mais les bons outils accélèrent la recherche et réduisent le travail manuel.
eDesk pour une gestion unifiée de l’assistance
eDesk consolide les messages provenant d’Amazon, Shopify, BigCommerce, eBay et d’autres canaux de vente dans une seule boîte de réception. Cette perspective multicanal est importante. Si une question apparaît sur plusieurs canaux, elle est probablement très répandue. Vous pouvez étiqueter, rechercher et exporter les données d’assistance de manière efficace. Les données d’assistance multicanal vous donnent une image plus complète du produit que les données d’Amazon uniquement, en particulier si vous vendez sur plusieurs plates-formes. Lorsque vous combinez les capacités de marquage d’eDesk avec la recherche de produits Amazon, vous bénéficiez d’avantages que les outils axés uniquement sur l’analyse des commentaires ne peuvent pas fournir.
Helium 10 et JungleScout pour le Review Mining
Ces deux outils vous permettent d’extraire des avis de n’importe quel ASIN et d’analyser les mots clés, les sentiments et les plaintes les plus courantes. Le Score d’opportunité de JungleScout peut vous orienter vers des catégories mal desservies. Le Review Analyzer d’Helium 10 extrait des thèmes. Utilisez-les pour compléter vos propres données de support et valider les Apercus des concurrents. Des études montrent que les vendeurs qui combinent les données de support avec l’analyse des commentaires ont 2,5 fois plus de chances d’identifier des variations de produits réussies avant leurs concurrents.
ChatGPT ou Claude pour le résumé des tickets
Si vous avez des centaines de tickets, la lecture manuelle de chacun d’entre eux est inefficace. Collez un lot de tickets dans ChatGPT ou Claude et demandez : « Résumez les 5 plaintes produit ou demandes de caractéristiques les plus courantes. » Les outils d’IA traitent le volume rapidement et extraient des modèles que les humains pourraient manquer lors d’un examen manuel. Lorsqu’elle est correctement déployée, l’analyse IA peut résumer les tickets en une fraction du temps nécessaire à la révision manuelle, ce qui permet à votre équipe de se concentrer sur les décisions stratégiques relatives aux produits.
PickFu pour tester les variantes de produits
Une fois que vous avez identifié une variante de produit potentielle ou une amélioration de la conception à partir des données de support, testez-la avant de la fabriquer. PickFu vous permet d’effectuer des sondages rapides. Montrez à votre public cible le produit actuel par rapport à la variante que vous proposez, ou testez deux approches d’emballage. La validation avant la fabrication en vaut la peine.
Outils de suivi ASIN pour la surveillance des examens de la concurrence
Des outils comme Helium 10 ou même des vérifications mensuelles manuelles des ASIN des concurrents vous aident à suivre les thèmes émergents des plaintes. Fixez un rappel pour passer en revue les principaux concurrents tous les trimestres et exportez les résultats.
Exemples réels de réussite de produits orientés CX
Les données de soutien ne sont pas de la théorie. Voici comment de vrais vendeurs les ont utilisées.
Amélioration du tableau des tailles de 80 billets
Un vendeur de literie a remarqué que plus de 80 billets en prévente posaient la même question : « Quelle taille dois-je acheter ? » L’annonce comportait des dimensions, mais pas de comparaison de tailles ni de photos du monde réel. Le vendeur a ajouté un tableau des tailles détaillé et des photos de clients montrant le produit utilisé. Résultat : les demandes de renseignements avant la vente ont chuté de 50 %. Plus important encore, le taux de retour est passé de 18 % à 14 %, car les acheteurs ont compris la taille du produit avant de l’acheter. La diminution des retours s’est traduite par une meilleure rentabilité de l’unité et par des acheteurs réguliers plus satisfaits. Cette amélioration a permis de réduire directement le volume d’assistance tout en améliorant l’expérience des clients d’Amazon pour tous ceux qui achètent le produit.
La variante sans logo qui s’est imposée sur le marché
Un vendeur de matériel de fitness a analysé les tickets d’assistance et découvert que plus de 25 clients demandaient si le produit était livré sans marque. Le leader du marché dans cette catégorie arborait de nombreux logos. Le vendeur a testé une version minimaliste, sans logo. Il a utilisé les Feedbacks de l’assistance dans le listing et a créé des photographies spécifiques. En l’espace de six mois, la variante sans logo s’est mieux classée que le produit original et que l’offre standard du leader du marché. L’Apercu concurrentiel des données d’assistance a conduit à un best-seller. Les recherches indiquent que les vendeurs qui lancent des variantes basées sur les commentaires directs des clients enregistrent des performances supérieures de 35 % à celles des produits lancés sans validation des clients.
L’analyse des concurrents révèle les lacunes du marché
Un vendeur de solutions de stockage a passé une heure à lire 50 commentaires sur le principal concurrent ASIN. La plainte la plus fréquente concernait les poignées fragiles qui se cassaient sous l’effet de la charge. Le vendeur a conçu une poignée renforcée et l’a mise en évidence dans les images du produit et les caractéristiques. Il s’est classé plus rapidement que son concurrent et a capté des clients spécifiquement frustrés par les faiblesses de ce dernier. Les Apercus sur le support (de la surface de support d’un concurrent) ont permis de développer des produits compétitifs. Cela reflète les Apercus que vous pouvez extraire en menant une analyse de la concurrence Amazon sur votre propre marché.
Par où commencer aujourd’hui ?
Il n’est pas nécessaire de revoir l’ensemble de votre processus. Commencez modestement.
Cette semaine : Exportez vos tickets d’assistance du dernier mois. Lisez-les à la recherche d’affirmations répétées du type « J’aimerais », de questions préalables à la vente et de motifs de retour. Passez une heure à dresser la liste des 5 principaux motifs.
La semaine prochaine : Vérifiez les 3 premiers ASIN concurrents dans votre catégorie. Lisez leurs commentaires 2 étoiles et 3 étoiles. Notez les plaintes les plus fréquentes.
Ensuite : Comparez vos modèles à ceux de vos concurrents. Où se situent les lacunes ? Quel problème les concurrents ne résolvent-ils pas ? C’est la feuille de route de votre produit.
Une fois que vous avez fait cet exercice une fois, mettez en place un suivi continu. Marquez les nouveaux tickets. Examinez les analyses des concurrents tous les trimestres. Laissez les données de soutien éclairer chaque décision relative au produit. Les vendeurs qui gagnent aujourd’hui sur Amazon ont compris que Les retours coûteront aux détaillants américains près de 890 milliards de dollars en 2024.Les détaillants américains utilisent les données du support client pour prévenir les retours avant qu’ils ne se produisent.
FAQs
Comment puis-je utiliser les données du service clientèle pour la recherche de produits Amazon ?
Analysez les tickets d’assistance, les commentaires et les motifs de retour pour identifier les lacunes du produit, les demandes de caractéristiques et les problèmes de qualité. Suivez les tendances des questions avant la vente, des réclamations après la vente et des motifs de remboursement. Utilisez ces Apercu pour valider la demande de nouveaux produits, justifier des améliorations de conception ou lancer des variantes ciblées. Les données d’assistance réactives sont ainsi transformées en stratégie produit proactive.
Quelles sont les données d’appui à suivre pour obtenir des Apercus sur les produits ?
Suivez les questions d’avant-vente sur les spécifications ou les caractéristiques, les plaintes d’après-vente sur l’ajustement, la fonction ou la qualité, les motifs de retour et de remboursement, ainsi que l’opinion des concurrents. Marquez les tickets d’assistance par thème. Recherchez des expressions répétées telles que « J’aimerais », « Est-ce que ça a » ou « Pourquoi ça n’a pas ». Exportez et résumez les lots de tickets à fort volume tous les trimestres.
Est-il acceptable d’analyser les avis des concurrents pour trouver des idées de produits ?
Oui. Les avis des concurrents sont des données publiques. La lecture des avis sur un ASIN concurrent vous permet de connaître le sentiment des clients, les plaintes les plus courantes et les besoins non satisfaits. Utilisez cet Apercu pour construire de meilleurs produits ou identifier les lacunes du marché. Il s’agit d’une étude de marché, pas d’une pratique contraire à l’éthique.
À quelle fréquence dois-je examiner les tickets d’assistance pour les idées de produits ?
Examinez les tickets chaque semaine pour obtenir des Apercu opérationnels et chaque mois pour connaître les tendances en matière de recherche de produits. Effectuez un examen trimestriel plus approfondi afin d’identifier les opportunités ou les variantes de produits plus importantes. Cette cadence permet d’équilibrer la réactivité opérationnelle et la réflexion stratégique sur les produits.
Comment classer par ordre de priorité les idées de produits issues des données de soutien qui valent la peine d’être poursuivies ?
Établissez des priorités en fonction de la fréquence (idées qui apparaissent plus de 15 fois), de l’impact (améliorations qui réduisent les retours ou le volume de soutien de manière significative) et de la faisabilité (idées qui correspondent à vos capacités de fabrication et d’inventaire). Validez la demande à l’aide de tests PickFu avant de lancer la production.
