退货分析报告怎么写？看这50个指标

退货分析报告怎么写？看这50个指标

随着电商平台竞争加剧，各大平台也开始完善退货政策，从而鼓励消费者放心购买，然而，这却导致各个平台的退款率均居高不下，一个店铺如果退款率下不来，久而久之就面临着生死存亡的关头了。如何通过数据进行精细化的退货分析？这10大维度、50+个退款分析指标来帮你！

本文使用的退货数据分析工具为：九数云BI。

退货数据来源

退货分析的基础在于数据的准确性和全面性。以下几大系统是常见的退货数据来源：

• 订单管理系统：订单管理系统记录了所有订单的详细信息，包括退货申请、处理状态和退货完成时间。
• 客户反馈系统：通过客户反馈（如问卷调查或客服记录），可以获取客户关于退货原因和满意度的反馈，从而更好地了解客户的退货动机。
• 物流和库存系统：物流信息帮助追踪退货商品的物流进程，库存系统则反映退货对库存管理的影响，例如是否造成了库存滞留或商品损耗。
• 店铺后台数据：店铺后台的数据来源主要包含订单状态、商品信息、客户数据、退货原因等，能够为商家提供全面的经营数据支撑。

使用九数云BI规整店铺后台、CRM、OMS、WMS等平台退货数据

• 数据源整合：九数云BI可以无缝对接多个系统，包括电商平台的店铺后台、客户关系管理系统（CRM）、订单管理系统（OMS）、仓库管理系统（WMS）等，将所有来源的退货数据统一规整。
• 自动清洗与去重：在 九数云BI中分析过一次退货数据之后，后续就能够按照设定好的逻辑自动数据清洗，剔除重复订单和无效数据，保证数据准确性，减少人工干预的工作量。
• 实时同步与更新：九数云BI支持实时连接多平台数据源，确保每次分析时都是基于最新的退货数据，避免数据滞后问题。

退货分析报告怎么写

可以从以下多个维度进行详细解读：

1. 退货件数与金额分析

退货件数和退货金额是分析退货率的基础数据。通过细分以下指标，可以更精准地衡量退货对销售的影响：

• 退款件数：包括退款总件数、退款订单笔数、退款商品笔数、退款成功笔数、退款纠纷笔数等。通过分析退款件数占总订单的比例，评估退货对整体销售的影响。
• 退款金额：可以细分为退款总金额、平均每笔订单退款金额、退款金额占总销售额的比重等，直接反映退货的经济损失。

2. 退货类型分析

退货类型是衡量客户退货行为的重要参考，通过分析不同类型的退货订单占比，商家可以针对性地调整策略：

• 仅退款订单占比：客户在不退回商品的情况下申请退款。
• 退货退款订单占比：客户退回商品并申请退款。

3. 退货订单状态分析

订单状态对退货率有着直接影响，商家可以通过分析不同订单状态下的退货情况，优化各个环节的处理流程：

• 待发货订单退货率：客户在发货前申请退货，通常与客户临时改变购买决策或商品描述不符有关。
• 已发货但未签收订单退货率：客户在发货后但未签收的情况下申请退货，这种情况可能与物流延迟、发货失误等问题有关。
• 已签收订单退货率：客户在签收后申请退货，常与商品质量、实际体验不符等原因相关。

4. 退货原因分析

退货原因是反映客户行为和商品问题的关键，将退货原因进行划分，可以责任明确到人；分析不同退货原因的占比，并进一步细分为：

• 无理由退货：客户依据平台无理由退货政策提出退货。
• 商品质量问题：如商品破损、瑕疵等，反映供应链或生产环节的问题。
• 物流问题：如物流时效不达标、商品破损或丢件。
• 仓库问题：如发错货或仓库处理失误导致的退货。
• 运营问题：如活动设置错误、价格变动引发的退货。
• 客服问题：如客服响应不及时或处理不当导致客户不满而退货。

5. 退货人群分析

不同客户群体的退货行为可能存在显著差异，通过分析不同客户群体的退货率，商家可以优化服务策略：

• 新客户 vs. 老客户退货率：新客户的退货率是否高于老客户，老客户的忠诚度如何。
• 会员 vs. 非会员退货率：不同会员等级的退货行为差异，帮助商家更好地制定会员福利和挽留措施。

6. 退货商品分析

通过分析退货商品，可以帮助商家识别出退货率较高的商品类型或单品，从而优化商品选品和供应链管理：

• 高退货率商品Top10：识别退货率较高的商品，重点分析其退货原因并采取改进措施。
• 不同类别商品退货率：例如新品、爆款、滞销品的退货表现是否存在差异。

7. 营销活动与退款分析

营销活动在提升销售的同时，也可能带来较高的退货率。商家可以通过以下指标分析不同营销活动的退货情况：

• 参与优惠券、满减活动订单的退货率：促销活动是否影响了退货率，客户是否因价格波动等因素退货。
• 特定营销期的退货率：如双11、618等大促期间的退货率是否高于平时。

8. 退货挽留分析

退货挽留是商家减少经济损失的重要手段。通过分析挽留的有效性，商家可以制定更精准的客户挽回策略：

• 退货挽留次数：客服主动挽留客户的次数。
• 退货挽留成功率：挽留客户成功的比例。
• 退货挽留成本：挽留客户所需的经济成本，以及每次挽留的平均成本。

9. 退货时效分析

退货处理的时效直接影响客户体验，通过以下指标分析退货处理的效率：

• 退货处理时效：从客户申请退货到完成退款的平均处理时长。
• 客服处理效率：客服在退货过程中处理客户问题的效率。
• 退货满意度评分：客户在退货过程中的满意度，以及退货后客户是否复购。

10. 退货损失分析

退货不仅会造成直接的经济损失，还可能带来库存损耗和客户流失的潜在风险：

• 库存损耗率：退回商品的库存损耗率，例如因退货商品无法再次销售而造成的损失。
• 人工成本分析：退货处理过程中涉及的各环节人工成本，包括客服、仓库等人员的工时。
• 客户流失成本：因退货导致客户不再复购的潜在损失，评估退货对长期客户关系的影响。

以上就是10个维度，50个数据指标了，希望对你有帮助！