回报数据类型

[arzina221]

退货分析：了解客户退货行为
经过
凯兰·卡
阅读时间：4分钟
退货分析：了解客户退货行为
退货分析：了解客户退货行为
客户退货是电子商务体验的常见部分——如果您不关注客户退货背后的数据，那么您的业务就会出现巨大的盲点。

通过收集有关产品退货的数据分析，您可以使用这些商业智能来帮助您改善客户体验，优化您的供应链，甚至改进您的产品选择和产品开发流程。

在本文中，您将了解如何从客户那里收集正确的退货数据，以及如何有效地使用这些数据来促进您的运营。

至少，您的企业应该已经计算了最终退货的销售额百分比。此信息可以帮助您了解盈利率，并可用于预测未来的退货率，以便您了解需要进行多少销售才能盈利。

除此之外，还有大量您可能尚未发现的回报数据。 其中包括：

退货最频繁的类别
您是否发现泳装的退货率高于外套？您应该能够按产品类别细分退货率，以了解哪些产品类型退货最频繁。
退货最频繁的产品
即使在同一个类别中，是否有某款产品的退货率高于平均水平？有 亚塞拜然 WhatsApp 号码资料库 了正确的数据，您就能找出异常值。
退货原因
这是最重要的数据点，在这里您可以看到哪里出了问题。确定退货百分比中有多少是由于尺寸错误、颜色选择不当、缺陷、运输损坏或客户只是不喜欢产品造成的。
退货率最高的客户
在这里，您可以深入到个人层面，查看哪些购物者的退货率较高。您还可以根据客户的购买和退货历史按类别细分客户群：例如，您可能会发现 Z 世代购物者的退货率高于千禧一代。
配送错误数据
即使购物者实际上没有收到产品，也会出现另一类退货：相反，他们遇到了“配送错误”，导致包裹丢失或延误。关注历史配送错误数据，以发现承运商和路线层面的趋势。
退货结果
客户是否要求退款、换货或商店信用？
平均返回时间