Как вести статистику возвратов и отказов

1. Организация системы учета

• Необходимые данные для сбора:
  • Количество и процент возвратов от общего объема продаж
  • Причины возвратов (брак, несоответствие описанию, изменение решения)
  • Сроки возврата (до/после получения)
  • Категории товаров с наибольшим процентом возвратов
• Инструменты учета:
  • CRM-системы (1С, Битрикс24, RetailCRM)
  • Специализированные сервисы (ReturnLogic, HappyReturns)
  • Google Таблицы/Excel с шаблонами

2. Анализ причин возвратов

• Методы выявления:
  • Опросы клиентов при оформлении возврата
  • Анализ карточек товаров с высоким процентом возвратов
  • Проверка качества упаковки и доставки
• Классификация проблем:
  • Качественные (брак, повреждения)
  • Информационные (несоответствие описанию)
  • Логистические (долгая доставка)
  • Субъективные (размер, цвет)

3. Работа с отказами от покупки

• Отслеживание на этапах:
  • Брошенные корзины (анализ на каком шаге уходят)
  • Отказы после оформления заказа
  • Отмены до отправки товара
• Инструменты анализа:
  • Google Analytics (цели и воронки)
  • Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch)
  • Записи поведения на сайте (Hotjar, Yandex Session Replay)

4. Уменьшение возвратов и отказов

• Профилактические меры:
  • Улучшение описаний и фото товаров
  • Детальные размерные сетки
  • Честные сроки доставки
  • Предпродажная проверка качества
• Работа с клиентами:
  • Программы лояльности для постоянных покупателей
  • Гибкая политика обмена вместо возврата
  • Персональные предложения после отказа

Чек-лист внедрения

• ✓ Настроена система сбора данных о возвратах
• ✓ Внедрены опросы для выявления причин
• ✓ Проанализированы основные точки отказов
• ✓ Реализованы меры по уменьшению возвратов

Пример отчета по возвратам

• Период: Январь 2024
• Общий процент возвратов: 8,5%
• Основные причины: Несоответствие ожиданиям (45%), Брак (30%), Размер (15%)
• ТОП-3 товара по возвратам: Кроссовки X (12%), Куртка Y (9%), Джинсы Z (7%)