亚马逊卖家在日常工作中需要关注很多数据,比如最基本的产品销售数据,以及会影响产品权重的评分和 BSR 排名、广告数据、库存等等,这些大多都是售前和售中需要关注的,而在售后,由于 FBA 的精品运营方式,亚马逊会自动处理买家的退货申请,所以我们会容易忽略产品的退货数量和退货率对利润的影响。
但退货数据及背后的分析很重要,直接关系卖家是否能盈利!
比如说,退货 15 个里面有多少能卖,假如说 15 个都不能卖,是不是就意味着全亏了?如果还有几个能卖,那要预估它们分别的占比。以此测算不同批次、款式的盈利能力,为测款、降低退货率、供应商选取提供决策依据。
一. 重视退货数据的必要性
可以细致毛利分析,精准核算成本
亚马逊退货一般都会导致退款,而退款后,卖家会损失发货运费、退货手续费等,卖家在计算毛利时,容易忽略这些数据,从而预估毛利过高。
可以优化产品品质,改进商品设计
退货情况反映了产品的真实质量和用户体验,卖家可以通过分析退货原因和频率,及时发现产品的问题所在,进而改进商品的设计、生产和质量管控流程。通过持续改进,卖家能够提供更具竞争力的产品,满足消费者的需求,增加销售和市场份额。
可以调整经营策略,优化补货方案
对于非一手货源,卖家很难对产品的生产、质量进行把控,这种情况,通过分析退货数据来及时调整经营策略,如:减少补货库存、更换供货厂家、上架替代产品来重新测款。
另外,在亚马逊 FBA 和 FBM 运营模式下,仍然有相当一部分卖家还在做铺货或者是精铺的模式。如果产品价值低,并且是从国内发货,那么当发生退货时,卖家为减轻客户不满情绪,减少产品差评,会和客户协商部分退款,或全额退款、无需退货。在这种情况下,如果单单只统计退货数量,会很容易产生统计不全、错算的情况。这时,就需要更多维度;能和销售额、利润关联,更全面地展现退货的真实情况,以及洞察数据背后反映的问题。
图片来源:4k
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本文内提到的退货数据,销售数据和库存数据外,还有许多其他的数据。比如:产品评分/评论数量、BSR 大小类目排名、广告数据、流量数据,毛利数据等等。
我们从卖家业务出发,把亚马逊运营过程中需要关注的数据都重点集合在一张报表内,简化亚马逊数据分析步骤,助力卖家精细化运营。
(来源:小K说跨境)
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