近日,亚马逊全球开店发文宣布,推出降低商品退货解决方案。据介绍,该方案将贯穿商品生命全周期。在商品上线前,会使用商家探测器(ox),细分市场平均退货率;以及使用选品指南针(mpg),指现有产品所在品类在未上线商城中的退货数据和洞察。在新品上架时,会有增长机会,根据更新退货洞察listing 5点描述,提升listing质量,预防更多的退货。
在商品运营期,共有五个功能可以使用。首先是买家之声(voc),其通过大语言模型计算帮助卖家获取:顾客对店铺中商品满意度情况,相较于同类型商品是高是低;单个商品的ncx*(顾客负面体验)情况;单个商品的负面反馈数量、各个负面反馈的内容以及占比;针对各负面反馈的初步行动建议(如编辑listing、移除库存等);单个商品对比类目退货率、ncx rate、ncx review rate的表现即将上线。这些数据可以让卖家明确店铺中每个商品的优化方向,降低未来买家的退货可能性。
与之相似的有顾客退货面板(crd),其运用ai技术,展现详尽的fba退货商品数据,包括了:在自定义时间段、品类、站点内,相应的fba商品的退货数量、退货率;退货率最高的商品有哪些,主要退货的原因是什么;详细到单个商品的退货数据、信息;通过ai语言模型,结合退货数据及评论,智能分析的退货原因及建议;这些数据可以让卖家明确店铺中每个商品的优化方向,降低未来买家的退货可能性。顾客退货面板(crd)查找路径为卖家平台>库存> fba库存> fba退货。
买家之声(voc)和顾客退货面板(crd)的区别是前者适合监测退货率不高、但ncx较高的商品,可以查看12周内,店铺中整体的商品满意度情况、同类商品的满意度、单个商品的ncx、详细的ncx组成以及行动建议等。后者适合监测、分析高退货率的商品,可以查看12个月内,被退货商品退货率、12个月的退货趋势、退货原因洞察、退货顾客的评论等。
再者是fit insights tool(fit,版型洞察工具)。该工具同样运用ai技术,分析退货数据、尺码表以及关于尺码、质量和价格的顾客评价来帮助卖家识别和解决商品目录中的尺寸和适合度问题,精准洞察消费者的版型需求。
通过此功能,卖家可以了解到:自身服饰品牌的整体退货率健康状况;单个服饰商品的版型顾客反馈以及系统给出的优化建议;同类型服饰商品的退货率基准情况,明确自身在同品类中的位置;具体的顾客反馈,进行针对性的商品改进迭代。fit insights tool查找路径为卖家平台>绩效>买家之声> fit insights。目前该工具适用于销售服装、鞋靴类,并且在过去12个月内发货量大于或等于100件的美国站品牌卖家。
此外,为了方便卖家及时更新自己的尺码表,亚马逊于去年年中已上线了尺码表自助工具(size ingestion tool , sit),所有拥有编辑listing权限的用户都可以使用该工具,无需联系销售伙伴支持。卖家可以将尺码表应用于单个或多个asin,也可以将尺码图应用于连衣裙、裤子等产品类型中的所有asin。当您下载尺码模版并输入完成尺码、选择“发布”后,尺码表将在8小时内发布在亚马逊上。
亚马逊表示,有时,顾客会因为不知道如何安装或操作商品之类的主观使用问题而提出退货需求,此时,如果卖家能提供及时的指导,则能一定程度上避免退货的发生,给予客户良好的购买体验。数据显示,商品售后支持(pls)可以一定程度帮助卖家减少顾客退货,并提升顾客满意度。
目前,使用了商品售后支持(pls)的卖家可以向顾客提供:售后视频服务,当顾客遭遇商品售后问题时,可通过买家已上传的视频自主解决相应的问题,如安装、如何使用等;oem售后服务,顾客可通过卖家在oem板块中留下的官方售后网址或售后电话,直接联系卖家,高效解决售后问题;产品操作文档,顾客可根据卖家上传的文字说明解决相应的问题。
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