전자 상거래 제품 반품: 반품 데이터를 사용하여 Shopify 스토어를 늘리는 방법

소개

모든 종류의 전자 상거래 비즈니스를 하나로 묶는 것이 있다면 전자 상거래 반품입니다. 중소기업, 중견기업 및 대기업은 모두 놀라운 재치와 기술로 반환 여정을 탐색할 수 있어야 합니다. 사실, 전자 상거래 반품이 유능하고 고객 중심적인 비즈니스의 생명선이자 특징이 되었다고 해도 과언이 아닐 것입니다.

이것은 주제에 대한 우리의 수많은 다른 기사에 의해 입증됩니다. 반품 프로세스 최적화에서 반품 포털 설정 및 고객을 위한 전반적인 구매 후 경험 만들기에 이르기까지 다양합니다.

오늘 우리는 전자 상거래에서 동일한 친숙한 반품 영역에 머물지만 약간 다른 접근 방식을 취할 것입니다. 다시 말해, 이제 기업이 성과를 극대화하기 위해 수익 데이터를 활용하고 사용할 수 있는 방법을 살펴볼 때입니다.

일을 단순하게 유지하기 위해 Shopify 스토어의 특정 컨텍스트에서 조사 결과를 살펴보겠습니다. Shopify는 기업이 자체 온라인 상점을 구축할 수 있도록 지원하는 엄청난 기능을 제공하는 전자 상거래 플랫폼입니다. Shopify를 사용하는 비즈니스는 오늘 우리의 주요 초점이 될 것입니다.

그러나 시작하기 전에 용어를 정리하겠습니다. 전자 상거래 반품 데이터는 본질적으로 제품 반품과 관련된 이야기를 하거나 그림을 그리는 데 사용할 수 있는 정보 또는 통계를 나타냅니다.

그들은 제품이 반품되는 이유를 알려주고 반품을 줄이고 성능을 향상시키기 위한 팁을 제공할 수 있습니다. 이것이 바로 오늘 우리가 살펴볼 내용입니다. 전자 상거래 반품 데이터를 사용하여 Shopify 스토어를 성장시키는 방법입니다. 더 이상 고민하지 않고 바로 뛰어들자!

1) 반품 데이터 분석 수행

가장 확실한 첫 번째 방법은 반품과 관련된 데이터 분석에 적극적으로 참여하는 것입니다. 반품 통계, 소비자가 인용한 이유, 구매자의 피드백 등을 기록해 두십시오. 전자 상거래 반품 데이터는 이러한 문제에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있으므로 효율성과 제품 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 아래에서 그들이 정확히 어떻게 하는지 살펴보겠습니다.

2) 데이터를 사용하여 제품 개선

위에서 언급했듯이 반품 데이터는 비즈니스의 어떤 측면이 효과가 있고 제거해야 할 부분을 학습하는 데 필수적인 구성 요소입니다. 온라인 Shopify Store의 고객은 일반적으로 제품을 직접 체험할 여유가 없습니다. 따라서 그들이 가지고 있을 수 있는 모든 의심을 적절하게 없애고 충분한 정보에 입각한 구매 결정을 내릴 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

3) 반품 사유에 따라 반품 데이터 그룹화

전자 상거래 반품 데이터가 있으면 여러 요인에 따라 그룹화하고 분류해야 합니다. 이 중 가장 중요한 것은 물론 제품을 반품하는 이유입니다. 기업이 정확히 무엇을 잘못하고 있는지, 어떻게 제품을 개선해야 하는지 알지 못하면 궁극적으로 침체와 낮은 매출을 초래할 것입니다. 따라서 반품 사유를 완화하고 문제가 발생할 때 고객을 처리하기 위해 여기에서 포괄적인 조사가 수행되어야 합니다.

4) 데이터를 사용하여 고객 분석

통계는 매력적인 학문입니다. 실제로 충분한 데이터를 사용할 수만 있다면 알아내거나 패턴을 만들 수 없는 것은 없습니다. 여기서 흥미로운 응용 프로그램은 패턴을 분석하고 고객을 반복 구매자, 새로운 도착 등 다양한 그룹으로 분류하는 것입니다. 그들의 피드백을 듣고, 유사한 그룹이 제공할 유사한 의견이 있는지 확인하고, 그룹 간의 차이를 확인하십시오. 고객 인구 통계를 파악하는 것은 그들의 요구, 취향 및 선호도를 파악하는 데 큰 도움이 됩니다.

5) 다양한 고객 그룹에 대한 목표 전략 사용

전자 상거래 반품 데이터는 기업에 정보를 제공할 수 있지만 그것이 할 수 있는 전부입니다. 이 데이터를 가져와 성장과 판매를 촉진하는 데 사용하는 것은 관련된 사람들의 몫입니다. 고객을 광범위한 그룹으로 분류했으면 이제 고객의 공통 특성을 파악할 차례입니다. 한 그룹에는 가장 충성도가 높은 고객이 포함될 수 있습니다. 다른 그룹에는 일반 구매자가 포함될 수 있습니다. 또 다른 그룹에는 제품을 매우 자주 반품하는 고객이 포함될 수 있습니다. 어떤 전략이 가장 효과적이고 이러한 특정 그룹에 어필할 수 있는지 파악하는 것은 귀하의 몫입니다.

6) 고객 인구 통계의 연구 변화

위의 단계를 마친 후에는 좀 더 나아가 특정 기간 동안 비즈니스에 대한 대상 소비자 프로필이 어떻게 변경되었는지 분석하는 것이 좋습니다. 그들은 더 적게 또는 더 많이 구매합니까? 그들은 더 저렴한 제품을 구매하고 있습니까 아니면 더 비싼 제품을 구매하고 있습니까? 지난 1년 동안 고객 행동이 어떻게 바뀌었습니까? 이 모든 질문은 다양한 그룹의 고객 인구 통계 변화를 조사할 때 염두에 두어야 할 질문입니다.

7) 배송 작업 최적화

다양한 고객 그룹을 대상으로 하는 연구 및 마케팅 전략을 사용하지 않고 전달 워크플로를 파헤쳐야 할 때입니다. 시장에서 엄청난 경쟁이 벌어지고 있는 상황에서 Shopify 스토어에 대한 반품 데이터를 갖는 것만으로는 비즈니스 성장에 충분하지 않습니다.

당신은 정말로 중요한 것, 즉 무료이고, 빠르고, 적시 납품을 봐야 합니다. 고객은 점점 더 까다로워지고 있으며 제공하지 못하면 생존 가능성이 거의 없습니다. 이를 위해 Shopify와 협력하여 운영을 지원할 수 있는 ClickPost와 같은 여러 물류 플랫폼을 사용할 수 있습니다.

8) 반품사유 줄이기

고객의 여러 그룹 또는 세그먼트가 제품 반품을 선택하는 이유를 알게 되면 분명한 단계는 해당 이유가 더 이상 유효하지 않을 정도로 제품 및 배송 표준을 높이는 것입니다. 배송이 너무 오래 걸려 고객이 주문을 중간에 취소하는 경우 운송업체 파트너와 협력하여 제품을 더 빨리 배송할 수 있는 워크플로를 파악하세요. 포장 문제라면 더 좋고 안전한 포장을 위한 연구에 자원을 투자하십시오. 품질 관리와 관련이 있는 경우 제품 선택을 업그레이드하고 개조해야 합니다.

합산

따라서 반품 데이터를 올바른 방식으로 사용하고 있는지 확인하기 위해 사용할 수 있는 매우 구체적이고 포괄적인 몇 가지 방법이 있습니다. 먼저 반품 데이터가 무엇인지 간략하게 살펴보았습니다. 그런 다음 이 데이터를 분석하고 회사를 개선하는 데 사용하는 방법에 대한 단계별 여정을 시작했습니다. 전자 상거래 반품 정보를 활용하는 가장 좋은 방법과 이 데이터를 Shopify 스토어의 성장 및 성능에 활용하는 방법에 대한 귀중한 메시지를 삭제하셨기를 바랍니다.