eコマース製品の返品: 返品データを使用してShopifyストアを増やす方法

序章

あらゆる種類の e コマース ビジネスを結び付けるものがあるとすれば、それは e コマースの返品です。 中小企業、中規模企業、大企業はすべて、驚くべき機転とスキルで返品の旅をナビゲートできる必要があります。 実際、E コマースの返品は、有能で顧客中心のビジネスの生命線であり、特徴となっていると言っても過言ではありません。

これは、このテーマに関する他の多数の記事によって証明されています。 返品プロセスの最適化から返品ポータルの設定、購入後の全体的なエクスペリエンスを顧客にとって喜ばしいものにすることまで、多岐にわたります。

今日、私たちは少し異なるアプローチを採用しますが、e コマースの返品に関しては、おなじみの同じ領域内にとどまります。 言い換えれば、今こそ、企業が収益を最大化するために返品データをどのように活用および使用できるかを検討するときです。

物事をシンプルにするために、Shopify ストアの特定のコンテキストで調査結果を見ていきます。 Shopify は、企業が独自のオンライン ストアをセットアップするのを容易にするための膨大な機能を提供する e コマース プラットフォームです。 Shopifyを利用するビジネスは、今日の私たちの主な焦点になります.

ただし、始める前に、用語を整理しておきましょう。 E コマースの返品データとは、基本的に、製品の返品に関するストーリーを伝えたり、絵を描いたりするために使用できる情報または統計を指します。

製品が返品される理由や、返品を減らしてパフォーマンスを向上させるためのヒントを教えてくれるかもしれません。 それがまさに今日私たちが見ているものです.Eコマース返品データを使用してShopifyストアを成長させる方法. それでは、さっそく見ていきましょう。

1) 返品データ分析の実行

最初の最も明白な方法は、製品の返品に関するデータ分析に積極的に取り組むことです。 返品統計、消費者が挙げた理由、購入者からのフィードバックなどに注意してください。 E コマースの返品データは、そのような問題について非常に貴重な洞察を提供し、効率と製品の品質の向上に役立ちます。 以下で、彼らがそれをどのように正確に行うかを見ていきます。

2) データを使用して製品を改善する

前述のように、返品データは、ビジネスのどの側面が機能しているか、何を取り除く必要があるかを知る上で不可欠な要素です。 オンラインの Shopify ストアのお客様は、通常、製品を直接体験する余裕はありません。 したがって、彼らが持つ可能性のあるすべての疑問が適切に払拭され、十分な情報に基づいて購入の決定を下せるようにすることが重要です.

3) 返品理由に従って返品データをグループ化する

E コマースの返品データを入手したら、さまざまな要因に従ってグループ化および分類する必要があります。 これらの中で最も重要なのは、もちろん、製品が返品される理由です。 ビジネスが何が間違っているのか、製品をどのように改善する必要があるのか​​ を正確に把握していない場合、最終的には停滞と低売上につながります. したがって、返品理由を軽減し、問題が発生したときに顧客に対処するために、ここで包括的な調査を行う必要があります.

4) データを使用して顧客を分析する

統計学は魅力的な学問です。 実際には、十分なデータが利用可能であれば、把握またはパターン化できないものは何もありません。 ここでの興味深いアプリケーションは、パターンを分析し、顧客をさまざまなグループ (リピート購入者、新規購入者など) に分類することです。 彼らのフィードバックに耳を傾け、同様のグループが同様のコメントを提供しているかどうかを確認し、グループ間の違いに注目してください。 顧客の人口統計を把握することは、彼らのニーズ、好み、好みを把握するのに大いに役立ちます。

5) さまざまな顧客グループに的を絞った戦略を使用する

E コマース返品データは企業に情報を提供できますが、できることはそれだけです。 このデータを取得し、それを使用して成長と販売を促進するのは、関係者次第です。 顧客を大まかなグループに分類したら、共通の特徴を把握します。 1 つのグループには、最も忠実な顧客が含まれる場合があります。 他のグループにはカジュアルなバイヤーが含まれる場合があります。 さらに別のグループには、製品を頻繁に返品する顧客が含まれる場合があります。 どの戦略が最も効果的で、これらの特定のグループにアピールするかを理解するのはあなた次第です.

6) 顧客層の変化を調査する

上記のステップが完了したら、もう少し進んで、特定の期間にターゲットの消費者プロファイルがビジネスでどのように変化したかを分析することをお勧めします。 彼らは購入する量が減っていますか、それとも増えていますか？ 彼らはより安い製品を購入していますか、それともより高価な製品を購入していますか? この 1 年ほどの間に、顧客の行動はどのように変化しましたか? これらはすべて、さまざまなグループにわたる顧客人口統計の変化を調査する際に留意すべき質問です。

7) 配送業務を最適化する

さまざまな顧客グループを対象とした調査とマーケティング戦略を片付けたら、配信ワークフローを掘り下げます。 市場での競争は非常に激しいため、Shopify ストアの返品データを持つだけでは、ビジネスを成長させるのに十分とは言えません。

本当に重要なこと、つまり無料、迅速、タイムリーな配送に目を向ける必要があります。 顧客の要求はますます厳しくなっており、提供できなければ生き残るチャンスはほとんどありません。 このために、Shopifyと提携して運用を支援できるClickPostなどのいくつかのロジスティクスプラットフォームを利用できます.

8) 返品理由を減らす

顧客のさまざまなグループまたはセグメントが製品の返品を選択する理由を理解したら、明らかなステップは、それらの理由がもはや有効でなくなるまで、製品と配送の基準を引き上げることです. 配送に時間がかかりすぎるために顧客が注文を途中でキャンセルした場合は、配送業者パートナーと協力して、商品をより迅速に配送するためのワークフローを見つけてください。 パッケージングの問題である場合は、より優れた安全なパッケージングのための研究にリソースを投資してください。 品質管理に関係する場合は、製品の選択をアップグレードして刷新する時が来ました.

まとめ

これで、返品データを正しい方法で使用していることを確認するために採用できる、非常に具体的で包括的な方法がいくつかありました。 まず、Returns Data とは何かについて簡単に説明しました。 次に、このデータを分析し、それを会社の改善に使用する方法について、段階的な旅に乗り出しました。 Eコマースの返品情報を活用する最善の方法と、Shopify ストアの成長とパフォーマンスのためにこのデータをどのように活用できるかについて、貴重なメッセージを受け取っていただければ幸いです。