Modèle Excel Retours e-commerce & SAV — guide complet d’exploitation

La rentabilité d’un site e-commerce ne se joue pas uniquement au moment de la vente. La qualité de l’après-vente, la vitesse de traitement des retours et la discipline de vos SLA façonnent tout autant la marge, la satisfaction client et la réputation. Le modèle Excel “Retours e-commerce & SAV” que vous venez de télécharger a été pensé comme un mini-système d’information : référentiels propres, formulaires guidés, calculs automatiques (TAT, SLA, FCR), tableaux de bord et séries temporelles. Ce guide détaille comment l’utiliser, le paramétrer et l’étendre pour en faire votre poste de pilotage des retours et du service client.

1) Ce que le classeur met sur la table

Le fichier s’articule en six feuilles complémentaires :

Paramètres : vos référentiels (canaux, motifs, décisions, statuts, agents, catégories) + tables SLA (jours pour les RMA, heures pour les tickets). C’est la “source unique de vérité” des listes déroulantes.
Saisies_Retours : la table des RMA (demandes de retour) avec les dates clés, la nature du produit, le motif, la décision, les montants et le SLA_OK calculé.
SAV_Tickets : le journal helpdesk (ouverture, canal, priorité, agent, résolution, FCR) avec calcul de temps de traitement et respect du SLA.
Données : agrégats prêts à l’emploi (retours par motif, décisions, canaux) et KPI de synthèse.
KPI_Journalier : série de 60 jours pour suivre Ventes, Retours, Tickets et Taux de retour.
Tableau_de_Bord : 4 cartes KPI (30 jours), 3 graphiques de répartition et une courbe du taux de retour sur 60 jours.

Chaque feuille est déjà stylée (en-têtes colorés, bandes alternées, volets figés, formats) pour une lecture rapide en comité de pilotage.

2) Mode d’emploi — la prise en main en 15 minutes

Adaptez vos référentiels (feuille Paramètres).
Remplacez/complétez les Canaux, Motifs, Décisions, Statuts, Agents, Catégories. Ajustez les SLA :
- SLA_RMA (jours) par Décision (ex. Remboursement = 7 j, Échange = 5 j).
- SLA_Tickets (heures) par Priorité (ex. Urgent = 8 h).
Saisissez vos retours (feuille Saisies_Retours).
Renseignez les colonnes guidées par listes déroulantes. Les calculs se font automatiquement :
- TAT_Jours (durée de résolution) :
  =IF(ISBLANK(M2),TODAY()-B2, M2-B2)
- SLA_Jours (selon décision) :
  =IFERROR(VLOOKUP(K2, SLA_RMA, 2, FALSE), 14)
- SLA_OK :
  =IF(L2="Clôturé", IF(N2<=O2, "Oui", "Non"), "")
Loguez vos tickets SAV (feuille SAV_Tickets).
Les temps se calculent en minutes, le respect SLA en heures :
- Temps_Traitement_min :
  =(I2-B2)*1440
- SLA_h (via priorité) :
  =IFERROR(VLOOKUP(D2, SLA_Tickets, 2, FALSE), 48)
- SLA_OK :
  =IF(G2="Résolu", IF(J2/60<=K2, "Oui","Non"), "")
- FCR (First Contact Resolution) : champ Oui/Non si résolu au premier échange.
Ouvrez Tableau_de_Bord.
Les cartes KPI (30 jours), les répartitions Motif / Décision / Canal et la courbe du Taux de retour (60 jours) se mettent à jour sans manipulation supplémentaire.

Astuce utile : commencez par 2–3 semaines de données réelles avant de tirer des conclusions. Les répartitions par motif et canal deviennent très instructives une fois qu’un volume minimum de cas est consolidé.

3) Zoom sur les calculs et la logique de performance

3.1. Indicateurs RMA (retours)

TAT (Turnaround Time) en jours : durée entre Date_Demande et Date_Clôture.
Objectif : raccourcir le cycle de retour pour libérer la trésorerie et réduire la friction client.
SLA_Jours : objectif de délai dépendant de la Décision (remboursement, échange…).
Gouvernance : des SLA serrés sur les remboursements améliorent la satisfaction, mais exigent une supply-chain retour fluide.
SLA_OK : conformité opérationnelle binaire (Oui/Non).
Lecture : viser >90 % sur un trimestre stable ; descendre sous 80 % signale un problème de capacité, de stock d’échange ou de process.
€ remboursés (30 jours) : impact cash direct ; à rapprocher du CA 30 jours pour mesurer la pression des retours sur la marge.

3.2. Indicateurs SAV (tickets)

Temps_Traitement_min : basé sur (Date_Résolution – Date_Ouverture).
SLA_h : dépend strictement de la Priorité (Urgent, High, Normal, Low).
SLA_OK : contrôle d’exécution des engagements.
FCR (First Contact Resolution) : taux de tickets résolus au premier contact.
C’est un marqueur fort d’efficacité opérationnelle et de qualité de base de connaissances.

3.3. Taux de retour (KPI_Journalier)

Taux_Retour = Retours / Ventes par jour, agrégé ensuite en tendance 60 jours.
Regardez les pentes : un glissement progressif est plus préoccupant qu’un pic ponctuel (ex. post-soldes).

4) Lecture du tableau de bord — transformer les chiffres en décisions

Carte “Retours (30j)” : volume récent. Si ce KPI explose sans pic de ventes corrélé, suspectez un motif dominant (taille non conforme, produit défectueux) ou un canal problématique.
“TAT moyen (j)” : si le TAT s’allonge, vérifiez la capacité inspection / tri / remise en stock. Les décisions “Échange” exigent un stock miroir ; sans stock, le TAT grimpe.
“% SLA respecté” : votre compas de fiabilité.
Une rupture simultanée sur RMA et tickets indique souvent un sous-dimensionnement (personnes, créneaux logistiques, transport retour).
“Remboursé (30j)” : surveillez ce cumul. Couplez-le avec un top 5 motifs : vous hiérarchisez ainsi vos actions (ex. ajuster un guide de tailles, renforcer le contrôle qualité fournisseur).

Les barres Motifs et Décisions révèlent vos dérives structurelles. Le camembert Canaux montre où naît la demande (marketplaces vs web vs social). Quant à la courbe du Taux de retour, elle met en lumière la saisonnalité et l’effet des campagnes (nouvelle collection, période de soldes, push d’un fournisseur…).

5) Cas d’usage concrets

5.1. “Explosion des retours taille S”

Le graphe Motifs montre “Taille non conforme” en tête, sur Catégorie = Vêtements.
Plan d’action :
— enrichir les fiches produit (guide de taille, photos contextualisées),
— tester un pré-conseil via chat pour éviter l’achat double taille,
— lancer une vérification fournisseur sur les séries concernées.
Suivez la courbe du Taux de retour les 4 semaines suivantes pour valider l’impact.

5.2. “% SLA chute sur les remboursements”

Le SLA_OK des RMA baisse, surtout sur Décision = Remboursement.
Diagnostic : goulot à l’étape inspection ou crédit bancaire.
Action : réallouer du temps d’équipe sur le créneau de contrôle, automatiser l’ordre de remboursement après statut “Clôturé”. Mesurez TAT moyen (j) avant/après.

5.3. “FCR trop bas en période de soldes”

Les tickets “Suivi colis” explosent et diluent le FCR.
Remède : widget de suivi, FAQ enrichie, message proactif lors des pics transport. L’objectif est de dévier les contacts basiques vers le self-care.

6) Gouvernance et SLA — règles simples qui tiennent dans la durée

Des SLA réalistes : mieux vaut un SLA Remboursement à 7 jours tenu à 95 % qu’une promesse à 3 jours tenue à 60 %.
Priorisation claire côté SAV : l’Urgent ne doit pas dépasser 8 h ; contrôlez cette file chaque heure ouvrée.
Rituels : un daily 10 minutes orienté “écarts SLA” suffit pour agir avant l’emballement des arriérés.
KPI d’atterrissage : ciblez >90 % SLA_OK sur 4 semaines, FCR >70 % sur les sujets récurrents et TAT moyen sous la médiane historique.

7) Qualité des données — éviter les angles morts

Le classeur fournit des listes déroulantes et des formats pour guider la saisie. Ajoutez quelques bonnes pratiques :

Client & Commande_ID toujours remplis : c’est la clé de réconciliation avec votre OMS/ERP.
Décision unique et Statut final “Clôturé” dès exécution : évite les retours “fantômes” qui plombent le TAT.
Montants saisis systématiquement pour les remboursements et frais retour : indispensable pour chiffrer le coût global.

8) Extensibilité du modèle — aller un cran plus loin

Marketplace : ajoutez une colonne Place de marché (Amazon, eBay…) et filtrez le SLA par canal (tolérances différentes).
Anti-fraude : un indicateur Risque (score 1-5) sur les combinaisons SKU × Client × Motif. Une simple règle (nombre de retours anormaux sur 60 jours) peut déclencher une revue manuelle.
Reverse logistics : rajoutez État_Article → “Reconditionnable / Non reconditionnable” et suivez le taux de remise en stock.
Économie circulaire : sortez un KPI % Échange vs % Remboursement ; plus il y a d’échanges, plus vous amortissez le coût des retours.
Qualité fournisseur : croisez Catégorie / SKU / Motif “Défectueux” pour établir un Top fournisseurs à corriger.

9) Encadré “Formules à copier-coller”

TAT_Jours (RMA)
=IF(ISBLANK(M2), TODAY()-B2, M2-B2)
SLA_Jours (RMA)
=IFERROR(VLOOKUP(K2, SLA_RMA, 2, FALSE), 14)
SLA_OK (RMA)
=IF(L2="Clôturé", IF(N2<=O2, "Oui","Non"), "")
Temps_Traitement_min (SAV)
=(I2-B2)*1440
SLA_h (SAV)
=IFERROR(VLOOKUP(D2, SLA_Tickets, 2, FALSE), 48)
SLA_OK (SAV)
=IF(G2="Résolu", IF(J2/60<=K2, "Oui","Non"), "")
Taux_Retour (journalier)
=IF(B2>0, C2/B2, 0)

10) Mini-checklist d’exploitation hebdomadaire

Mettre à jour les saisies (RMA et Tickets) et confronter les écarts SLA.
Scanner le graphe Motifs : 1 motif dominant = 1 action précise à lancer.
Vérifier la courbe Taux de retour : déceler une dérive de fond.
Suivre € remboursés / 30 j et rapprocher avec la marge produit.
Isoler le Top 10 SKU sources de retour et ouvrir un plan d’actions.

11) Foire aux questions (ciblée e-commerce)

Que faire si “SLA_OK” s’effondre du jour au lendemain ?
Vérifiez l’état des décisions (un bascule vers “Réparation” allonge d’emblée le SLA) et la capacité inspection. Si besoin, passez temporairement certaines décisions en “Avoir” pour alléger le TAT.

Comment remonter le FCR ?
Centralisez les réponses standard dans une base de connaissances interne, proposez une FAQ contextuelle en front et mettez un SLA plus serré sur “Suivi colis” pour éviter la re-ouverture de tickets.

Peut-on suivre le coût complet du retour ?
Ajoutez des colonnes “Frais transport retour”, “Main d’œuvre inspection” et “Décote revente”. Un KPI coût moyen par RMA vous permettra de comparer les leviers (changer de packaging vs renégocier le transport).

12) Feuille de route d’implémentation (48 h)

Jour 1 matin : paramétrage des référentiels, import des 30 derniers jours (RMA + Tickets).
Jour 1 après-midi : validation des formules, revue des SLA avec les équipes logistique & service client.
Jour 2 matin : première lecture du Tableau_de_Bord, identification des 3 quick wins (ex. motif dominant, canal saturé, priorité mal utilisée).
Jour 2 après-midi : lancement des actions correctives et définition du rituel hebdo.

En faire un avantage concurrentiel

Un bon modèle ne vaut que par la rigueur de saisie et la cadence de lecture. Utilisé chaque semaine, ce classeur devient une machine à décisions : réduire le TAT, tenir les SLA, contenir le coût des retours, et au final préserver la marge tout en améliorant l’expérience client. Vous disposez désormais d’un cadre clair, extensible et mesurable pour reprendre la main sur les retours et le SAV.

Modèle Excel — Retours e-commerce & SAV : RMA, SLA, TAT & Tableau de bord

Ce que vous avez

Tableau_de_Bord : vos 4 KPI (30j) + 3 graphiques (Motifs, Décisions, Canaux) + la courbe du taux de retour (60j).
Saisies_Retours : vous enregistrez chaque RMA (dates, canal, motif, décision, montants). Le TAT (jours), le SLA (jours) et SLA_OK se calculent tout seuls.

SAV_Tickets : vous suivez les tickets (priorité, agent, statut, FCR). Le temps de traitement et SLA_OK sont automatiques.

Paramètres : vous gérez vos listes (Canaux, Motifs, Décisions, Statuts, Agents, Catégories) et vos SLA (jours RMA / heures tickets).
Données : vous avez les totaux prêts pour les graphiques.
KPI_Journalier : vous voyez Ventes, Retours, Tickets et le taux de retour jour par jour (60 jours).

Comment vous l’utilisez (4 étapes)

Réglez vos référentiels (feuille Paramètres).
Vous modifiez les listes déroulantes et les SLA (ex. Remboursement = 7 j, Urgent = 8 h).
Saisissez vos retours (Saisies_Retours).
Vous choisissez Canal/Motif/Décision dans les menus. TAT, SLA_Jours et SLA_OK se remplissent automatiquement.
Enregistrez vos tickets (SAV_Tickets).
Vous indiquez Priorité/Agent/Statut. Le temps en minutes et SLA_OK se calculent.
Lisez le tableau de bord.
Vous suivez le volume 30j, le % SLA, le TAT moyen, les € remboursés, et vous repérez les motifs et canaux qui posent problème.

Vos bonnes pratiques

Vous clôturez le RMA dès la décision exécutée (sinon le TAT gonfle).
Vous remplissez les montants (remboursement, frais retour) pour piloter le coût.
Vous faites un point hebdo sur les KPI et lancez 1–2 actions ciblées (motif dominant, canal saturé, priorité mal utilisée).