【Excel数据分析】快速找出商品退货的原因(退货率计入什么科目)

企业的生存离不开商品销售,分析商品销售数据,发现问题,找到可优化点,是销售数据透视表分析的重要任务。下图所示为某企业2017 年9~12 月(共4 个月)的销售数据。现在需要用透视表进行分析判断是什么原因导致了商品出现退货情况。

在互联网时代,减少退货量是电商卖家提高店铺收益的重要手段。根据商品销售数据,分析出影响退货量的原因,可以从根源上减少退货。

商品退货原因分析思路为:分析哪些商品的退货量大→将退货量较大的商品数据单独筛选出来→分析退货量较大的商品数据,研究商品在哪些地区退货量大(与地区消费者的关系)、哪位销售员的退货量最大(与销售员业务能力的关系)。具体操作步骤如下。

步骤01设置透视表字段。在透视表中选中数据字段,并进行字段设置,如下图所示。

步骤02锁定退货量大的商品。在数据透视表中,对“是”这一列数据,即商品处于退货状态的数据进行降序排序,结果如下图所示,排名前三的商品退货量比较大。

步骤03加入商品其他数据。在【数据透视表字段】窗格中选中【销售地】【销售员】复选框,以便分析退货商品与销售地区、销售员的关系。

步骤04设置字段。选中的字段较多时,要注意设置字段的区域位置,如下图所示,按照这样的方法进行字段设置。

步骤05用切片器筛选商品。插入切片器,将前面分析出的3 款退货量最大的商品筛选出来(选择多款商品时,要单击【多选】按钮才能进行),再将退货状态为“是”的数据筛选出来,如下图所示。

步骤06在透视表中分析数据。经过筛选的3 款商品透视表数据如下图所示。从透视表可发现,“广州”“王丽”这两个信息出现的频率较高。初步说明商品退货量大,与地区和销售员都有关系。

步骤07在透视图中分析数据。将透视表制作成柱形图,结果如下图所示。从图中可以分析出:BUH1545这款商品由王丽销售时,销往广州的退货量飙升,但是销往昆明的退货量比较小;BUH1549 这款商品由王丽销售时,销往广州地区的退货量很大,其他地区则没有退货;BUH1543 这款商品由李东销售时,销往广州地区的退货量很大,其他地区则没有退货。

综上所述,商品退货量大,主要是这3 款商品在广州地区的接受度较低导致的,与销售员业务能力关系不大,即使换作其他销售员,同样会出现广州地区退货量大的情况。

因此,降低退货量,要从地区入手,分析广州地区消费者的购物习性,找到最适合销往广州地区的商品。

温馨提示:本文最后更新于2023-10-03 14:44:01,某些文章具有时效性,若有错误或已失效,请在下方留言或联系D崽
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