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Qu'est-ce qu'une estimation de date de livraison ?

Une estimation de date de livraison pour un site de e-commerce est la date à laquelle le e-commerçant prédit que son colis sera livré. La livraison peut avoir lieu à divers endroits, tels que :

• Adresse du domicile (probablement la plus connue)
• Lieu de travail
• Point de retrait: cela peut être votre bureau de poste standard ou des points de retrait dédiés.

Il existe plusieurs types d'estimations de date de livraison en eCommerce, notamment :

• Date exacte: " 26 juillet 2024 "
• Plage horaire ou créneau horaire: " entre 12h et 14h ", ou " avant 12h " le 26 juillet 2024
• Plage de dates: " Entre le 26 et le 27 juillet "
• Vitesse d'expédition: " Expédié dans 2 jours " (nous vous déconseillons fortement cette option - lisez la suite pour savoir pourquoi)

Comment sont calculées les estimations de dates de livraison ?

‍Les estimations de dates de livraison sont basées sur une combinaison de données historiques, d'informations en temps réel et d'analyses prédictives.

Les e-commerçants utilisent des solutions comme Shipup SDE (Smart Delivery Estimate), qui intègrent les algorithmes d'IA de Google pour prévoir les délais de livraison en analysant des éléments comme :

• Le temps d'expédition
• La vitesse de traitement des commandes
• Les informations sur les itinéraires

L'IA prend aussi en compte des facteurs comme l'origine et la destination du colis, ainsi que les performances passées des transporteurs. Elle ajuste en temps réel ses prédictions grâce aux mises à jour des partenaires d'expédition.

Pour garantir une précision optimale, Google AI utilise plusieurs algorithmes, selon les types de livraison :

• Livraison internationale
• Livraison domestique (France, USA, etc.)

Enfin, les jours d'ouverture et de fermeture des entrepôts sont maintenant pris en compte, permettant ainsi des estimations de livraison encore plus précises, incluant les jours fériés et samedis travaillés.

Top 3 des bonnes pratiques

1. Assurez-vous de la transparence des estimations de livraison

Les clients achètent souvent en pensant à une date de livraison spécifique (ex : Noël, anniversaires). Il est crucial d'afficher des estimations de livraison claires sur vos pages produit, panier et de paiement. Cela permet de rassurer vos clients et d'augmenter les conversions.

Conseils pour optimiser l'affichage des estimations :

• Affichez la date estimée près du bouton "Ajouter au panier".
• Placez-la sous le bouton "Acheter maintenant" pour mieux la distinguer de la description produit.
• Mettez la date en gras ou dans une couleur différente.
• Proposez les options de livraison directement sur la page produit.

2. Proposez des plages de dates de livraison

La plupart des consommateurs préfèrent une estimation précise, même si la livraison prend un peu plus de temps. Pour offrir des estimations fiables, montez une plage de dates plutôt qu'une date fixe.

Conseils pour les plages de dates :

• Livraison standard : affichez une plage de 2 jours.
• Livraison express : affichez une date J+1 ou J+0.

3. Créez un sentiment d'urgence avec un compte à rebours

Ajoutez un compte à rebours sur vos pages pour aider les clients à prendre leur décision plus rapidement. Cela les aide à sentir qu'ils ont le contrôle et à passer commande pour recevoir leur colis à temps.

Conseils pour le compte à rebours :

• Conservez un design cohérent avec votre site.
• Mettez à jour le compte à rebours en temps réel sans recharger la page.
• Ajustez-le en fonction des horaires de vos entrepôts et transporteurs, en particulier pendant la haute saison.

Les avantages des estimations de date de livraison

• Croissance : Augmentez votre taux de conversion en fournissant des estimations fiables. Exemple : Micromania a vu une augmentation de 12 % de sa conversion en 3 mois grâce à des estimations de livraison précises.
• Expérience client : Renforcez la relation avec les clients et augmentez leurcustomer lifetime value.
• Support client : Réduisez les tickets de support client liés au statut des commandes, ce qui baisse les coûts des équipes de support.