تحليلات العودة: فهم سلوك عودة العملاء – تعد مرتجعات العملاء جزءًا شائعًا من تجربة التجارة الإلكترونية – وإذا كنت لا تهتم بالبيانات الكامنة وراء مرتجعات عملائك، فهناك نقطة عمياء كبيرة في عملك.
من خلال جمع تحليلات البيانات حول مرتجعات المنتجات، يمكنك استخدام ذكاء الأعمال هذا لمساعدتك على تحسين تجربة العملاء، وتحسين سلسلة التوريد الخاصة بك، وحتى تحسين اختيار المنتج وعمليات تطوير المنتج.
في هذه المقالة، ستتعلم كيفية جمع بيانات المرتجعات الصحيحة من عملائك، وكيف يمكنك استخدامها بفعالية لتعزيز عملياتك.
على أقل تقدير، يجب أن يكون عملك قد قام بالفعل بحساب النسبة المئوية للمبيعات التي تنتهي في نهاية المطاف كعائدات. يمكن أن تساعدك هذه المعلومات على فهم معدل الربحية الخاص بك، ويمكن استخدامها للتنبؤ بمعدل العائدات المستقبلية حتى تتمكن من فهم عدد المبيعات التي ستحتاج إلى تحقيقها لتحقيق الربح.
أبعد من ذلك، هناك ثروة من بيانات العائدات التي من المحتمل أنك لم تكتشفها بعد. وهذا يشمل:
- الفئات الأكثر إرجاعًا
هل ترى معدل عائد أعلى في ملابس السباحة منه في الملابس الخارجية؟ يجب أن تكون قادرًا على تقسيم معدل الإرجاع حسب فئة المنتج لفهم أنواع المنتجات التي تعود بشكل متكرر. - المنتجات التي يتم إرجاعها بشكل متكرر
حتى ضمن الفئات، هل يشهد منتج معين معدل عائد أعلى من المتوسط؟ باستخدام البيانات الصحيحة، ستتمكن من تحديد القيم المتطرفة لديك. - أسباب الإرجاع
هذه هي نقطة البيانات الأكثر أهمية، حيث ستتمكن من معرفة أين سارت الأمور بشكل خاطئ. حدد النسبة المئوية للمرتجعات الناتجة عن أخطاء في الحجم، أو سوء اختيار اللون، أو العيوب، أو تلف الشحن، أو ما إذا كان العميل ببساطة لم يعجبه المنتج. - العملاء الذين لديهم أعلى معدلات العائد
هنا، يمكنك الانتقال إلى المستوى الفردي لمعرفة المتسوقين الذين يعيدون العناصر بمعدل مرتفع. ستتمكن أيضًا من تقسيم مجموعات العملاء حسب الفئة استنادًا إلى سجل الشراء والإرجاع الخاص بهم: قد تجد، على سبيل المثال، أن المتسوقين من الجيل Z يعيدون المنتجات بمعدل أعلى من جيل الألفية. - بيانات خطأ التسليم
وتحدث فئة أخرى من عمليات الإرجاع حتى عندما لا يستلم المتسوق المنتج فعليًا: بدلاً من ذلك، يواجه “خطأ في التسليم”، مما يؤدي إلى فقدان الطرد أو تأخيره. انتبه إلى بيانات أخطاء التسليم التاريخية للكشف عن الاتجاهات على مستوى الناقل والمسار. - نتيجة العودة
هل طلب العميل استرداد الأموال أو استبدال المنتج أو رصيد المتجر؟ - متوسط الوقت للعودة
بمجرد أن يطلب العميل إرجاع المنتج، ما هي المدة التي يستغرقها في المتوسط لإرسال المنتج مرة أخرى؟
الآن وبعد أن قمنا بتغطية أهم البيانات التي يجب جمعها، فلنناقشها كيف لجمعها، والأهم من ذلك، ماذا تفعل بها.
للحصول على هذه المعلومات حول العائدات في متناول يدك، من المهم أن يكون لديك نظام آلي لإدارة مرتجعاتك.
باستخدام حل إدارة المرتجعات مثل Loop، ستتمكن من إنشاء مسارات عمل المرتجعات لتبسيط عملية جمع بيانات المرتجعات الخاصة بك. يمكن أن تزود Loop عملائك باستبيان متعدد الاختيارات بمجرد طلبهم إرجاع المنتج. بنقرة زر واحدة، يمكنهم إخبارك بالخطأ الذي حدث – سواء كان ذلك مشكلة تتعلق بالحجم أو النمط، أو لم يلبي توقعات الجودة، أو كان معيبًا، أو لم يكن مناسبًا لهم. بالإضافة إلى المعلومات المقدمة مباشرة من قبل العملاء، يمكن لـ Loop أيضًا جمع البيانات حول نتائج الإرجاع ومتوسط وقت الإرجاع، بناءً على سلوك الإرجاع المجمع للعميل.
يمكن لأداة Loop’s Insights أن تعرض اتجاهات مختلفة في أداء العائد عبر لوحة معلومات سهلة الاستخدام. يمكنك تجميع اتجاهات مختلفة معًا لإنشاء تقارير مخصصة، والتنقل عبر المتغيرات مثل شريحة العملاء، وفئة المنتج، ونوع المنتج، والمقاييس الرئيسية الأخرى. باستخدام لوحات المعلومات القابلة للتخصيص، من السهل الحصول على السياق المناسب لفهم جميع بيانات الإرجاع الخاصة بك، بغض النظر عما تبحث عنه.
أخيرًا، الآن بعد أن حصلت على كل هذه الرؤى القيمة حول العائدات، كيف يمكنك استخدامها بفعالية لتحسين عملك؟
يمكن أن تساعد بيانات المرتجعات الخاصة بك في إعلام كل شيء بدءًا من استراتيجية التسويق الخاصة بك وحتى اختيار شركة الاتصالات الخاصة بك وتطوير منتجك. فيما يلي بعض الطرق المهمة التي يمكنك من خلالها تحقيق أقصى استفادة من بياناتك:
- إصلاح مشاكل الحجم
عندما ترى اتجاهات الأداء حول علامة تجارية معينة أو منتج معين يتم إرجاعه بشكل متكرر لأنه صغير جدًا أو كبير جدًا، فمن الواضح أن معلومات الحجم الموجودة على صفحة منتجك ليست دقيقة. في هذه الحالة، من المهم تقديم إرشادات بشأن الحجم للمتسوقين، والتوصية بزيادة الحجم أو تقليله بناءً على التعليقات السابقة لضمان حصولهم على المقاس المناسب في المرة الأولى. تعرف على كيفية استفادة تاجر Loop من رؤى العائدات لتقليل معدل العائدات بنسبة 10%. - تحسين جودة المنتج الخاص بك
إذا كنت تتلقى ردود فعل متكررة تفيد بأن المنتج ذو جودة رديئة أو به عيوب، فقد حان الوقت لإلقاء نظرة أعمق. قم بفحص المنتجات في المستودع الخاص بك بحثًا عن العيوب، وتخلص من أي عناصر لا تلبي معاييرك. يمكنك بعد ذلك العمل مع الشركة المصنعة أو المورد الخاص بك لتصحيح المشكلة لعمليات التشغيل المستقبلية، أو إزالة المنتج من مخزونك بالكامل. - تحسين عملية الشحن الخاصة بك
أخطاء الشحن والتأخير والأضرار يستطيع يحدث – ولكن إذا حدث ذلك كثيرًا مع نفس شركات النقل، وهذه مشكلة قابلة للحل. إذا كنت ترى اتجاهات في المشكلات مع نفس شركات الاتصالات، فقد حان الوقت للتبديل إلى شركة اتصالات أكثر موثوقية. إذا حدث تلف أثناء الشحن عبر جميع شركات النقل، فمن المهم تحسين عملية التغليف لتوفير حماية أفضل أثناء النقل. - إضفاء الطابع الشخصي على رحلة العميل
يمكن إقران رؤى إرجاع العملاء مع البيانات السلوكية وبيانات الشراء الأخرى لتمنحك رؤية 360 درجة لكل عميل. يمكنك استخدام هذه البيانات لمساعدتك في إنشاء عروض وتجارب مخصصة لكل عميل، بما في ذلك التوصية بمنتجات للتبادل بناءً على ما أعجبهم في الماضي. من خلال تحسين التبادلات أثناء عملية الإرجاع، ستتمكن من الاحتفاظ بالإيرادات وتنمية ولاء عملائك.
من خلال جمع رؤى دقيقة حول عوائد منتجك، ستتمكن علامتك التجارية من استخدام البيانات لتحسين العمليات التجارية وتعزيز ولاء العملاء.
هل أنت مستعد للوصول إلى بيانات الإرجاع لتحسين عملك؟.
المنشور تحليلات الإرجاع: فهم سلوك إرجاع العميل ظهر أولاً على Loop Returns.
