12项目四任务三 改进提质-退货作业分析

《数字化物流商业运营基础》配套课件项目四数字化出库作业目录CONTENTS任务一波次平衡-拣选作业分析010203任务二择机而行-补货作业分析任务三改进提质-退货作业分析03任务三改进提质-退货作业分析情境引入在注重客户服务的今天，退货已经成为消费者权益保护的重要一环，尤其在电商、直播等新媒体、交易平台领域，物流作为支持保障环节，在出库作业中，经常会面临许多客户的退货，那么公司应该通过哪些数字技术掌握商品的退货情况，针对频繁被客户退货的商品，公司应该怎样分析退货原因，去做相应的处理？在物流退货作业中，离不开描述退货情况的指标数据分析，如退货数量、退货率、退货原因等。通过分析这些指标，企业可以了解客户的满意度和商品的质量情况，从而改进产品和服务质量。任务要求1．掌握退货作业分析的重要性。2．能够利用Excel计算退货率。3．提升根据数据进行退货分析的意识。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备1．进行退货作业分析的原因退货作业是企业运营过程中不可避免的一部分。退货作业分析可以帮助企业了解客户需求和产品情况，改进运营效率、优化流程，降低成本、改善库存，提高产品质量、优化产品设计，提升客户满意度，进而提升企业的竞争力和盈利能力。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备2．退货作业分析的流程退货作业分析是对退货流程进行详细审查和分析的过程，旨在识别问题、改进流程并提高客户满意度。退货作业分析主要包括以下步骤和要点：一是收集数据，即收集有关退货作业的相关数据，包括退货数量、退货原因、退货处理时间等；二是分析退货原因，即对收集到的退货数据进行分类和分析，找出主要的退货原因，常见的原因可能包括商品质量问题、尺寸不合适、发错货等；三是评估退货处理流程，即对现有的退货处理流程进行评估，找出退货作业流程中的瓶颈和问题；四是制定改进措施，即根据分析结果，制定相应的改进措施；五是实施改进措施，即将制定的改进措施付诸实施，并监控其实施效果，以促进企业通过退货作业分析持续提升产品质量和客户满意度。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备3．数字技术在退货作业中的应用在数字化时代，企业可以通过应用数字化退货作业管理系统，实现对退货流程的全面数字化管理，可以借助人工智能和机器学习技术等，通过对大量历史数据的分析和学习，帮助企业预测客户退货的规律和趋势，从而提前采取措施降低退货率；数字技术还可以帮助企业进行大规模数据分析，包括对退货数据、销售数据、客户反馈等进行深入挖掘分析，帮助企业更好地了解客户需求、产品问题和市场趋势，进而优化产品和服务。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备退货率：在退货作业中，最为核心的衡量指标就是退货率。现在我们来学习退货率的计算方式，并能够利用退货率及相关数据，完成退货原因分析。退货率是指产品售出后由于各种原因被退回的数量与同期售出的产品总数量之间的比率。退货率通过描述企业一段时间内售出商品被退回的情况，反映产品的质量和服务水平，可以帮助企业及时调整经营策略，提高客户满意度；当退货率过高时，企业将面临库存积压、物流成本增加、客户流失等问题，因此，退货率的高低对于企业的经营状况具有重要的影响。通过对退货率的分析，企业可以了解客户的需求和偏好，进而改善产品和服务，此外，企业还可以通过退换货的流程优化和服务提升，提高客户满意度和忠诚度。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备一般来说，退货率需要定期计算，如一个月、一个季度等，其计算公式有以下两种：1）以批次为单位的退货：退货率=退货批次/出货总批次×100%。2）以数量为单位的退货：退货率=退货总数量/出货总数量×100%。其中，退货总数量是被退回来货物的数量总和，包括报损数量和可售数量；报损数量是指被退回来的货物之中，不能够直接用于二次销售的货物数量；可售数量是指被退回来的货物之中可以直接用来二次销售的货物数量。二者在分析退货原因时一般区分使用。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备计算出退货率之后，即可根据退货率数据进行比较，分析退货原因。退货率数据的比较可以分为横向比较和纵向比较。横向比较指的是同一时期，不同商品之间的退货率的比较；而纵向比较则指的是同一商品在不同时期的退货率的比较。进行退货率比较时，为了使数据对比更加直观，可以通过图表的形式来展示比较。如图4-17a所示为某仓库2023年6月各类商品退货率图表，图4-17b所示为A商品2023年上半年的退货率图表。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备通过图4-17a可以比较看出，2023年6月退货率最高的是B商品，其次是C商品，以后可以重点关注这两种商品，同时可结合商品的特性等其他数据，分析商品退货率高的原因；而通过图4-17b不难发现，A商品的退货率一直保持在1%～3%，在4月份的时候是最低值1.5%，可以重点分析4月份A商品的出库情况，找到降低退货率的方法。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备1．关注数字素养在刚刚的学习中可以发现，进行退货作业时需要提升数字思维能力，通过退货率等一系列的数据指标，将商品的退货情况量化成可监测、可优化的数据；同时可以借助Excel工具将退货率的变化情况进行可视化，更直观地分析退货率，进而分析退货原因，找到改善退货率高的措施。在实际工作中，我们也要善于收集和使用退货相关的数据，从而找出主要的退货原因，针对不同原因，制定相应的改进措施，优化退货流程，提高客户满意度和忠诚度。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备2．把握任务内涵改进提质的价值：物流业作为服务行业，客户服务可谓重中之重，改进提质就涉及企业对现有产品或服务的质量进行改进和提高。如在退货作业分析中，退货率本身就是可以反映产品质量和服务水平的指标；通过计算退货率，可以帮助企业及时调整经营策略，优化产品和服务，还可以优化库存管理，降低成本并提高效率。退货率的计算与分析还可以帮助企业了解产品的不足之处和市场对产品的需求，进而优化产品设计和市场策略的制定，提高客户满意度。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备学习业内榜样应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现S公司仓库在2023年第三季度共收到退货442件，为了提高仓库管理效率，降低退货率，现在仓库需要对退货情况进行分析。具体退货信息见表4-6。任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现解决问题：1．计算每种商品的退货率，以及第三季度总的退货率。2．对各商品的退货率进行降序排序。3．分析可能的退货原因。任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现步骤一：在Excel中录入数据，在退货数量右侧E1单元格添加“退货率”。对每种商品的退货率进行计算，退货率=退货数量/出库数量。以微波炉为例，计算公式为E2=D2/C2。其余商品的计算公式使用自动填充。并将“退货率”列的数据格式设置为“百分比”，小数位数设置为2，如图4-18所示。任务实施图4-18应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤二：在A12单元格输入“总计”。在C12单元格中用SUM函数对第三季度所有商品出库数量求和，计算公式为C12=SUM(C2:C11)，同理，在D12单元格中对第三季度所有商品退货数量求和，计算公式为D12=SUM(D2:D11)。在E12单元格计算第三季度总的退货率，计算公式为E12=D12/C12，具体如图4-19所示。图4-19应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤三：选中数据区域A1:E11，对每种商品的退货率按照数值降序的方式进行排序，如图4-20所示。图4-20对各商品的退货率进行降序排序应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施绘制所有商品的退货率图表，更直观地对比展示各类商品的退货率。步骤一：选中数据区域A1:E11，然后单击菜单栏中的“插入”→“图表”→“柱形图”→“簇状柱形图”，最后单击“确定”，如图4-21所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤二：对图表进行美化。首先，选中“退货率”系列，单击鼠标右键，选择更改系列图表类型，改为“带数据标记的折线图”，单击“确定”，并将“退货率”系列的格式设置为绘制在“次坐标轴”，如图4-22所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤三：选中图标区域，单击右键，选择“选择数据源”命令，确定保留的系列为“退货数量”“退货率”，轴标签为“商品名称”列的数据，其余数据删除。对图表进行美化，最终得到各类商品的退货情况对比图表，如图4-23所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施根据退货率数据，自动炒菜机、早餐机、豆浆机三种货物退货率超过0.2%，需要重点关注，并且自动炒菜机、早餐机、豆浆机、音响系统均超过了第三季度仓库总体退货率，也需要多加关注。考虑商品可能的退货原因有：1）商品问题。如商品的质量不合格、包装不规范、外观设计未能达到客户需求等商品本身的问题导致的退货，可能会影响产品销售和品牌形象，应该及时退货处理。2）发货问题。如送达客户的商品不是订单所要求的物品，如商品条码、品项、规格、重量、数量等与订单不符，应及时退货处理。3）订货问题。由于客户自身订货有误而要求退货，应该及时退货处理。一、背景某小型商品物流公司A为了进一步开拓市场，提高客户的服务水平及满意度，计划对仓库内所有商品2023年度的退货情况进行全面的调查与分析，进而有针对性地改进提质。请根据已知信息计算其2023年第四季度和全年各商品的平均退货率以及各季度、全年所有商品的平均退货率，并借助图表对全年各商品以及各商品全年的退货率进行横向、纵向比较，分析可能的退货原因。本次任务素材见表4-7。任务拓展任务拓展二、探究及分析