今天咱们先聊一个扎心的现实，流量成本节节攀升，转化来到了瓶颈期。客单价提价就降单，降价又没有利润。这时候有一个被忽视的效率开关正在悄悄影响你的营收，那就是退款率。
我们先来看一个公式，GSV实收GMV = GMV×(1 - 退款率)，什么意思呢？
假设你上个月GMV做到100万，但退款率高达15%，那实收GMV就只有85万。但如果你能把退款率降到5%，实收直接变成95万，整整多了10万营收，是实实在在揣进口袋的利润，尤其是服饰、快消品等类目。
为什么以前没重视退款率，因为传统退款处理太被动了，消费者申请退款，客服机械处理。但现在不一样了，生意参谋的退款分析功能上线后，咱们终于能像运营流量转化率一样主动运营退款率了。
咱们先看一下传统退款处理的老大难问题。1、以前想看退款数据得等第2天甚至第3天，等你发现某款商品退款率飙升，黄花菜都凉了，只能事后救火。
2、数据收集困难想分析退款原因，客服得手动翻查聊天记录，整理表格，1天只能处理几十单，数据还不完整。
3、归因模糊，消费者填的退款原因五花八门，不喜欢/7天无理由占了80%，但背后到底是详情页误导、质量问题还是物流太慢，根本搞不清，优化只能靠拍脑袋。
这些痛点导致退款像一个黑洞，吞噬着你的利润却束手无策。
但现在退款分析一次性解决了这些问题，目前已经上线的退款分析功能包括从预警到归因再到唤醒的全链路能力。
首先我们来看退款预警功能，这个功能就像一个退款防火墙，在消费者发起退款前就提前识别风险，工具会及时展示全店发货超时订单数据，比如发货慢的订单有多少，或者物流超时的订单有多少等。
收到预警后，第一步是优先处理，比如给发货超时订单开通绿色通道，当天安排发货。
第二步是主动沟通，给物流异常订单的消费者发送短信，亲，您的包裹在某地区暂时停滞，我们已联系快递加急处理，预计明天送达某男装店。
用了这招后，物流相关退款减少了40%，因为消费者感受到商家在积极解决问题，退款意愿就降低了。
第2个功能是退中监测，分场景挽单，把退货变成换货和部分退款。
当退款申请发起后，工具会按退款状态和退款类型分类，帮你判断哪些订单有挽回机会。
举个例子，消费者刚申请退款，这时候客服介入成功率最高。比如某零食店发现待处理订单中30%是推销口味，于是设置自动回复，亲，您申请的口味缺货，这次给您换成热销口味，并赠送5元优惠券，需要帮您处理吗？可以大大提升挽单成功率。
而对于已同意退货订单，挽单难度大，但可以引导换货而非退款。比如女装店针对尺码不合适的退货订单，自动发送换货链接，并标注换货免运费。
未发货退款订单要重点检查是否为预售商品，是否有明显的缺货情况等。已收货退款的订单要重点排查商品质量详情页描述问题。
第3个功能是退款商品列表，能一键定位退款大户，并下钻到订单明细。其中有几个常用榜单
点击具体商品后，能看退款原因分布，比如现看价格问题占40%、尺寸问题占30%、质量问题占20%，再点击查看详情，能看到每一笔退款订单的具体原因。退款分析工具已经上线一段时间了，也有不少商家用这一功能挖掘到了新的运营策略。
现在通过工具可以快速的拉取数据，而且通过退款预警进行智能化网单，通过退款原因分析中的退款商品分析和交付时效优化等运营动作，综合优化后退款率下降九个点，收效非常明显。
此外，淘宝还推出了 “高退款人群屏蔽” 功能，商家可以屏蔽存在退货空包、谎称未收到货、退货运单造假等异常退款行为的人群，以及近 90 天退款率超过淘系用户均值 3 倍且退货量大的高退款人群，也可以对退款率较高人群减少曝光，从而降低触达概率，这在一定程度上也有助于降低退款率，提升实收率。
好啦 ~今天的分享就到这里了，欢迎大家留言分享~
