退货率怎么优化？用好亚马逊报告，实战案例详解降低退货率！

2023年跨境人的工作已经进入正轨，为了提升销量，卖家们又开始各施手段，也有卖家求问各位大牛，如何去打造新品、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。

以上说的都对！但今天我们来聊一聊另一个数据：

• 寻求产品优化灵感时有没有忽视你的退货数据？

以往，许多卖家都在吐槽亚马逊的数据透明度过低，数据分析时难以看到竞品和同品类产品的指标作为参考。不过，近两年，亚马逊推出了许多工具，卖家可以看到更多维度的数据，可能没有那么全面，只是针对单个账号的数据，但确实能帮助到很多卖家进一步的分析店铺运营情况。

上面说到亚马逊上线了许多工具，可能很多卖家都知道，但是都有使用吗？

下面我们以老王的运营情况为例，拆解如何利用退货数据来优化产品！（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

老王首先需要关注近期退货率的整体趋势：是较为稳定？还是上升、亦或是下降？

老王登录亚马逊卖家平台，在菜单栏找到 数据报告 -> 业务报告 -> 卖家绩效，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。

那么问题来了，老王想要优化退货率，需要采取什么行动？

第二步：知彼

了解类目的退货率

老王想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是否正常，他该如何做？

其实老王不用去调研咨询同行或者使用第三方软件（当然，若果你用习惯了另说），可以直接利用亚马逊的“选品指南针”工具，获得这个数据，还是免费的。有没有听过这个工具的么？

老王在亚马逊卖家平台，菜单栏 增长 -> 选品指南针 -> 类目分析，在筛选条件下，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。

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。

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。老王可以登录亚马逊平台，通过 数据报告 -> 库存和销售报告 -> 亚马逊物流买家退货报告，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。不过老王更喜欢登录积加ERP后台，通过 销售 -> 订单 -> 退货订单，来查看单个ASIN的主要退货原因。因为积加ERP的退货订单面板会汇总所有处于退货状态的订单，可以让老王更高效的处理退货订单。

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？

老王说：要跟踪到单个货件、批次的退货原因，这么深层的数据，亚马逊会公布吗？？

其实这个数据是有的，只是目前并没有在卖家平台以报告的形式呈现。不过需要利用Transparency透明计划的“退货分析”功能，可以让品牌的退货数据更加透明！

完成具体配置后，接下来，老王每个月会收到一份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。

*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。

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。

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：

以上便是分析退货数据的一些思路，希望能帮助亚马逊卖家有效的降低退货率以及更好的优化产品。