Faire de la lutte contre les abus de retour un avantage concurrentiel

En matière de paiements, la notion de fraude reste fortement associée aux vols de carte bancaire et aux usurpations d’identité, mais les abus de retour sont un phénomène de plus en plus observé. De quoi parle-t-on ?

Historiquement, la fraude en matière de paiement renvoyait aux cartes volées, aux fausses identités et au piratage de comptes. Ces risques restent majeurs et continuent d’occuper une place centrale. Les abus de retour sont d’une autre nature et connaissent un fort développement depuis quelques années, particulièrement en Europe, où des réglementations comme la DSP2 ont significativement réduit la fraude au moment du paiement.

Concrètement, l’abus de retour consiste à détourner des règles telles que les politiques de retour, les offres promotionnelles, les parrainages, les procédures de remboursement, d’une façon que l’entreprise n’avait pas anticipée. Exemples typiques : commander des vêtements pour les porter une fois puis les retourner, ou créer plusieurs comptes pour profiter à répétition d’une remise « nouveau client ».

Ce qui rend le phénomène difficile, c’est que les personnes concernées ne sont pas toujours des criminels « professionnels ». Il s’agit souvent d’opportunistes, parfois même de clients qui ne mesurent pas les conséquences globales de leur comportement. Et comme ils utilisent des identités et des moyens de paiement valides, les outils classiques de détection de fraude les repèrent mal. Avec l’essor du commerce en ligne, des essais gratuits et la pression sur les budgets des ménages, l’ampleur du sujet n’a jamais été aussi élevée.

– Quel est l’impact réel des abus de retour sur le e-commerce et faut-il en faire une priorité stratégique ?

Sans hésiter, la réponse est oui, la prévention des abus de retour est aujourd’hui une priorité stratégique. À première vue, les commerçants peuvent être tentés de croire qu’il s’agit d’un coût « normal ». En réalité, les abus de retours peuvent représenter 1 à 3 % du volume brut de marchandises (GMV). Pour beaucoup d’entreprises, cela équivaut — voire dépasse — le budget marketing. Dans certains secteurs très promotionnels ou suivant une politique de retour bienveillante, les pertes peuvent être bien supérieures. Pour des acteurs à marges faibles, c’est un risque structurel.

Au-delà de la perte financière directe, l’abus de retour dégrade les indicateurs de performance : il fausse les coûts d’acquisition, la valeur vie client (LTV) et les taux de rétention, ce qui conduit à des arbitrages erronés. Par exemple, si la LTV intègre des « abuseurs » récurrents qui génèrent une marge faible ou négative, l’entreprise peut surinvestir pour acquérir des profils similaires.

Sur le plan opérationnel, elle crée aussi des coûts cachés : hausse des retours et donc de la logistique, surcharge du service client, augmentation des rétrofacturations (chargebacks) avec des frais additionnels et davantage de frictions avec les prestataires de paiement. Nous avons déjà parlé de ces points dans un article précédent consacré aux chargebacks et à la « fraude amicale ».

La bonne nouvelle, c’est que les entreprises qui commencent à mesurer puis à traiter le sujet de façon structurée obtiennent souvent des résultats rapides, parfois avec des ajustements relativement simples. Optimiser la conception des politiques de retour et la segmentation des utilisateurs peut offrir un meilleur retour sur investissement que certaines actions classiques de prévention de fraude — et parfois même que des dépenses d’acquisition. Autrement dit : ce n’est pas seulement défensif, cela peut devenir un avantage concurrentiel.

– Comment limiter l’abus de retour sans détériorer l’expérience client ou l’image de marque ?

C’est le cœur du problème. La pire option consiste à imposer des restrictions brutales et uniformes : cela crée de la friction pour tout le monde, éloigne les meilleurs clients et abîme la marque.

Les approches les plus efficaces reposent sur la précision et la personnalisation :

• Concevoir des politiques différenciées selon le niveau de confiance et le risque. Ajuster, par exemple, les fenêtres de retour ou l’accès aux promotions en fonction de l’historique et du comportement. Les clients fidèles et à faible risque doivent garder une expérience fluide et généreuse, tandis que les profils plus risqués peuvent être soumis à des règles plus strictes — mais cohérentes et défendables.
• Détecter en temps réel. Empreinte appareil (device fingerprinting), analyse comportementale, scoring d’abus : ces méthodes permettent de repérer dynamiquement les signaux faibles tout en limitant les faux positifs. L’entreprise peut agir vite, sans ralentir les clients légitimes.
• Appliquer la friction de manière sélective. Les contrôles additionnels (vérification d’identité, limites d’achat, délais spécifiques) doivent être réservés aux cas à risque, plutôt que généralisés.
• Communiquer clairement et privilégier le contact direct quand c’est pertinent. Dans certains cas, mieux vaut avertir, expliquer, ou proposer un « reset » plutôt que bannir immédiatement. On protège la valeur, on réduit la récidive, et on peut transformer une interaction potentiellement négative en occasion de renforcer la confiance.

Au fond, la prévention des abus de retour doit être pensée comme une composante du parcours client, et non comme une couche additionnelle de conformité. Bien exécutée, elle reste presque invisible pour les clients de confiance, qui se sentent valorisés, tandis que le risque est géré discrètement en arrière-plan.

– Avez-vous des exemples où la transformation de l’abus en levier de valeur a réellement fonctionné ?

Oui, deux cas illustrent bien le sujet. Une plateforme fonctionnant sur abonnement était confrontée à de nombreux abus sur ses offres d’essais gratuits et sur des demandes de remboursement. Plutôt que de supprimer les essais ou de rigidifier l’expérience pour tous, elle a mis en place des contrôles d’identité légers et des limites de fréquence (rate-limiting) fondées sur l’appareil et l’adresse IP. En parallèle, elle a testé une politique de remboursement plus souple pour les utilisateurs à forte confiance. Résultat ? Un recul de 30 % des abus, une hausse de la conversion et de la rétention et une amélioration de la satisfaction client.

Autre exemple, une marque de mode premium a substitué à sa politique de retour uniforme un un modèle dynamique, ajustant les conditions selon l’historique d’achats et de retours. Les profils à risque se sont vu appliquer des conditions plus strictes, voire refuser certains retours, tandis que les clients fidèles conservaient une politique souple. Cette segmentation a réduit les abus de plus de 35 % et amélioré les marges, sans dégrader l’expérience des clients à forte valeur.

Ces deux cas montrent une idée simple : réduire les abus ne signifie pas « punir tout le monde ». Avec une segmentation bien pensée, on peut réduire les pertes et améliorer l’expérience.

– Quels conseils avez-vous pour les commerçants ou plateformes qui commencent à prendre le sujet au sérieux ?

D’abord, nommer le problème. Beaucoup d’entreprises rangent encore ces pertes dans « service client » ou « coût promo », sans les reconnaître comme une forme de fraude comportementale. Mettre un mot clair sur le problème aide à le mesurer, le piloter et le prioriser.

Ensuite, quantifier. Suivre les taux de remboursement par segment, analyser l’usage des promotions, examiner les tendances de chargebacks chez les utilisateurs récurrents. Des indicateurs comme le taux de perte lié à l’abus, le ratio abus/LTV, ou la vitesse des demandes de remboursement permettent de rendre le phénomène tangible. Une base de référence, même simple, révèle souvent des pertes invisibles.

Puis, aligner les bonnes équipes. Fraude, paiements, marketing et expérience client doivent avancer ensemble. Le sujet n’est pas uniquement « risque » : il touche aussi la segmentation, le ciblage, et la protection de la valeur long terme. L’abus se situe justement à l’intersection de ces fonctions et le cloisonnement complique sa résolution.

Enfin, démarrer petit, penser grand. Cela implique de tester sur un sous-ensemble, mesurer précisément, itérer. À mesure que l’organisation progresse, elle peut affiner les politiques et les outils pour trouver un équilibre : minimiser l’abus tout en maximisant la satisfaction et la croissance. Les gains rapides créent de l’adhésion, et, dans la durée, l’entreprise passe d’une logique de réaction à un modèle de croissance plus robuste.