在这个大数据时代,很多行业都开始挖掘企业自身的大数据价值,而在数字化竞争越来越白热化、同质化的今天,对于企业的客户尤其是C端客户,如何让辛辛苦苦引进来的新客变成老客,老客不流失成了一大难题,尤其是电商行业。不仅如此,在数字化交易的背景下,越来越多的商家开始使用诸如DataFocus、集客CRM等做数据分析,以想要做数据化营销。但无论工具怎么先进,分析还是得靠数据分析师的人脑和思维,以思维驱动工具。思维驱动的意义就在于看到数据的呈现,能够了解其背后含义,并剖析其影响因素,从而辅助决策。那么本篇我们就以真实案例来列举退款数据,讨论意义并解读影响因素。

(为数据保密性考虑,数据呈现仅以文字描述),以下是某美妆企业真实数据。

数据呈现:

1、从总体趋势来看,近18月中,退款件数和金额明显上升,需要改进

2. 近半年内,由于客户未收到货、商品错发/漏发及破损问题导致的退款比例偏高

数据意义:

了解店铺退款情况,是否在合理的范围内。

影响因素:

1、产品质量 2、服务态度 3、物流速度

数据呈现:

1、退款前10的商品都是热销商品,其中,电动洁面仪、净肌洗面奶、春夏保湿修复面膜的退款居前3

2、近半年内,热销产品中退款原因前3的分别为 未收到货、退运费、产品破损,且比例偏高。另外,商品错发/漏发和未按时间发货占有一定比例且数值偏高。

数据意义:

了解店铺指定时段退款前10的商品以及这些商品的退款原因,找出关键原因并及时优化改进。

影响因素:

1、商品本身问题 2、包装、物流问题 3、店铺维护的实时性

了解上述数据分析后,我们可以参考以下步骤进行具体优化。

1、降低退款率:

首先,意识层面,各部门需积极配合,一致努力,降低退款率。其次,检查环节,一项比例较高的退款原因到底是因为哪个部门哪个环节出现纰漏,找出来后进行针对性优化。最后,明确分工,设置权重。

2、物流跟踪:

提前设置标签,每日定时监控物流,对于疑难问题件及时跟踪处理;对于经常出现问题的地区客户特殊对待,如收件地址为新疆、云南、内蒙古的客户因商品破损导致退款的,因加固包装并做好达到提醒。对于收货地址含乡镇村的客户,提前筛选设置自动化流程,给予特殊关注并适当加送赠品/小样。

3、后期二次营销:

对退款客户区分维护:首次购买退款的,给予优惠券安慰并引导再次购买;对于老客退款,加大优惠券面额或许诺多送小样或礼物等。

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