随着电商平台竞争的加剧，各大平台都在不断完善退货政策，以鼓励消费者放心购买。然而，高退货率也成为了电商店铺的一大问题。那么，如何通过电商退货数据来精细化地分析退货情况，从而有效降低退货率呢？以下是详细的退货数据分析办法，帮助你优化各个环节。

一、店铺退货率分析

店铺退货率分析基于店铺运营的总体退货数据，看店铺的退货率如何，从而看到全局情况，异常时及时干预。

1、电商退货数据时间段分析

根据商品不同特性，设定不同的时间段，将用户退款时间趋势进行分析，如：

时间段维度是第一层的内容，可以一目了然知悉异常情况

2、电商退货数据退款类别分析

识别不同类型退款情况，从而明确退款是否正常，还是遭遇到了【羊毛党】

二、 店铺退货原因分析

从总体上分析商品的退货原因，识别是否有影响店铺运营的因素存在

1、电商退货时间分析

分析不同时间段（如月度、季度、年度）内退货原因的变化趋势，识别特定时间段的异常情况。退货原因变化趋势、同环比变化等。

2、退货原因词云分析

一眼明晰哪些问题是影响退货的主要问题

3、退货原因占比分析

不同退货原因类别占比

三、商品退货率分析

从商品角度分析电商退货数据，以便发现单品的退货问题并制定应对措施。

1、退货率排行榜单

排出单品退货率、退货金额top10

2、时间趋势分析

识别单品退货趋势变化，如月度趋势变化/同环比变化情况等，异常高、异常低的着重关注

3、分类分析

将sku按照品类/风格等维度进行分类，分析哪些分类的退货率高

由以上几个维度，联动退货原因分析图表，从而看到每个sku的退货原因，针对性改善

四、客户退货行为分析

通过分析客户的退货习惯，识别出特定客户群体的退货情况，针对性制定推广、客服话术

1、客户类型维度

按客户类型（新客、老客、VIP客户等）分析不同客户群体的退货行为。客户类型退货率、重复退货率等。

2、电商退货数据地区分析

按不同地区分析客户退货行为的差异，识别不同区域的退货率。地区维度的退货率分布。

3、时间段维度

按时间段分析客户的退货行为变化，如不同季节、节假日等对退货率的影响。客户退货行为的时间趋势分析。

4、客户来源维度

按照客户来源，分析客户的退货行为，如新品推广获客、促销活动获客的退货情况是否有差别，从而优化推广渠道

五、电商退货数据-推广渠道分析

通过分析不同销售渠道推广的退货表现，帮助识别各推广手段的退货差异，优化推广方法

1、推广类型维度

按推广手段分类（如促销活动、折扣优惠、社交媒体推广、直播带货等）分析退货率，评估不同推广方式对退货的影响。不同推广方式的退货率、退货金额分布。

2、推广平台维度

根据不同平台（如抖音、微博、小红书、微信等）的推广表现分析退货情况，识别各平台带来的退货差异。各平台推广后的退货率及退货原因分析。

3、活动类型维度

根据不同活动类型（如新品发布、节假日促销、周年庆等）分析退货率，帮助优化活动设计。各活动的退货率同环比变化、退货金额分布。

4、时间段维度

分析推广前后不同时间段的退货趋势，帮助识别特定推广时段的退货问题。推广退货率的时间趋势分析。

六、供应链退货数据

分析物流、仓储等供应链环节的电商退货数据表现，帮助优化供应链管理

1、发货方式维度

根据不同的发货方式（如标准快递、同城配送、仓配一体等）分析退货率，帮助识别哪种发货方式的退货率较高。不同发货方式的退货率及退货成本比较。

2、物流公司维度