如何利用平台数据更好得退货分析?实战案例详解降低退货率!

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新的一年开工啦,打造新品、迭代老品,都有哪些思路?
  • 做市场调研,了解用户的痛点和爽点。
  • 研究品类Top 100的数据,并结合自己的供应链优势来选品。
  • 做竞品分析,掌握价位、需求、和竞争程度。 
  • 消费者评论也很重要,可以从评论中找到产品优化的方向。


以上都对!但今天我们想跟大家聊一聊另一个数据:

寻求产品优化灵感时,有没有忽视你的退货数据?

过去,我们听到许多卖家反馈,亚马逊的数据不够透明,需要自己处理,也难以看到竞品、同品类的指标作为参考。其实亚马逊一直在努力向大家提供更多维度的数据,只是这些工具,大家都知道并且使用了吗?
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下面我们以王老板的运营情况为例,拆解如何利用退货数据来优化产品!
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*注:仅为示例,非具体卖家的真实案例

第一步:知己——跟踪自己的退货率

老王首先需要关注退货率的整体趋势,近期退货率是较为稳定?还是有上升、或下降的趋势?
 
老王来到亚马逊卖家平台,在菜单栏找到 数据报告 -> 业务报告 -> 卖家绩效,可以通过折线图清晰看到最近一段时间(可自由选择时间段)的退货率大约维持在25%,趋势较为稳定。

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那么问题来了,so…….然后呢?老王需要采取行动吗?

第二步:知彼——了解类目的退货率

老王想要知道女鞋这个类目的平均退货率,以了解他们目前的退货水平的是否正常,他该如何做?他有这些选择???:

● 调研,咨询同行:可以得到大概的数值,但不精确,也耗费时间

● 使用第三方软件:可以获取行业数值,但同样不确定数据的准确性,且通常需要额外付费

这些选择,可以有。但是!!亚马逊卖家平台明明就有免费的“选品指南针”工具,可以获得这个数据。是谁还像老王一样,没有听过!?

老王来到亚马逊卖家平台,菜单栏 增长 -> 选品指南针 -> 类目分析,在筛选条件下,老王可以输入具体的细分类目(如:womens shoes, womens flats, womens snow boots),就可查看对应类目过去30天的退货率,及主要退货原因。

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老王发现类目的平均退货率在过去30天为18.3%,比自己的退货率25%要低不少。

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接下来,便要具体分析原因了。

第三步:拆解——找到买家退货的主要原因

首先,找到ASIN维度的退货原因。老王可以通过 数据报告 -> 库存和销售报告 -> 亚马逊物流买家退货报告,即可查看单个ASIN的主要退货原因。如:尺寸过小/过短,不想要了,不喜欢款式,商品与网站描述不符,等等。

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第四步:再拆解——找到可优化的动作,快速迭代产品

再往下深究,老王就头痛了。

尺寸不对、面料不喜欢等,那究竟是生产中的哪个环节导致的?比如:

● 老王有几家长期合作的工厂,会不会是某家工厂的货可能有问题?

● 最近的确是优化了几款鞋子的面料和版型,会不会是新一批次的产品还不稳定?

老王;“要跟踪到单个货件、批次的退货原因,这么深层的数据,亚马逊会公布??我不信。”

这个数据,还真的有!虽然目前该报告暂未呈现在卖家平台,但是,利用Transparency透明计划的“退货分析”功能,真的可以帮助让品牌的退货数据更加透明!

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完成具体配置后,接下来,老王将会每个月收到一份Transparency提供的退货分析报告(Excel格式)。与卖家平台的退货报告相比,这份报告有何不同?

1.集合同一ASIN在多个店铺的退货数据

如老王有多个经销商都在销售该品牌的产品,则无须再手动汇总。

2.直观呈现重点ASIN的退货原因

针对退货数量最多的前5个ASIN,直观呈现退货原因,节省数据统计的时间。

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*注:图中数据仅为示例,非真实数据,下同。

3.找到退货问题最集中的批次、来源

通过老王自定义的Lot number, 直接找到导致退货的生产源头。

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4.详细分析每个ASIN对应批次的退货原因

通过报告中附带的详细数据,老王还可以发现每个ASIN主要的退货原因,都来自于哪些批次、哪个工厂。

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利用Transparency退货分析报告,老王可以清晰定位退货的底层原因,并决定如何优化。比如,如果老王发现:

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以上便是分析退货数据的一些思路!如想要解锁Transparency透明计划的退货分析报告及更多功能,可点击链接,直接对接官方经理,加入Transparency透明计划。(只要您是品牌所有者,且在任一亚马逊站点完成了亚马逊品牌注册(须有R标),就可加入Transparency透明计划。)

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shenlizu - 柯柯可可可的爸爸

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学习了,虽然最后需要透明计划,前面两点还是不错!
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