アマゾンのセラーは、基本的な商品販売データや、商品の重みに影響を与えるスコアリングやBSRランキング、広告データ、在庫など、販売前や販売中に気をつけなければならないデータが多いのですが、アフターサービスでは、FBAの運営方法のおかげで、購入者の返品申請をアマゾンが自動的に処理してくれます。そのため、商品の返品数や返品率が利益に与える影響を見落としがちです。
しかし返品データと背後の分析はとても重要で、セラーの利益に直接関係します!
たとえば、返品した15個のうちでどれくらい売れるかというと、15個も売れないということは、損をしたということですか?あと何個売れるのかは、それぞれの割合を見積もるすべきです。これにより、ロット別、デザイン別の収益力を測定し、代金の測定、返品率の低減、サプライヤー選定の意思決定の根拠を提供します。
１、細かな売上粗利益分析が可能で、コストを正確に計算できる
アマゾン返品は通常、返金につながりますが、返金された場合、出品者は発送送料、返品手数料などを負担します。でも、セラーは売上粗利益を計算するときに、これらのデータを無視して過大な粗利益を見積もってしまいがちです。ですから、最初に商品の利益を見積もる際には、返品率も含めて、商品の利益が想定より低くならないようにする必要があります。
画像出典：セラースプライト
２、製品の品質やデザインを向上させることができる
返品の状況は、製品の品質とユーザー体験を反映しています。セラーは返品の原因と頻度を分析することで、商品の問題点をタイムリーに発見し、さらに商品の設計、生産、品質管理プロセスを改善することができます。継続的な改善によって、セラーはより競争力のある商品を提供することができ、消費者のニーズに応え、売上とシェアを増やすことができます。
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３、経営戦略を見直し、商品の補充を最適化することができる
一手販売ではない商品については、セラーは商品の生産や品質をコントロールすることが難しいです。このような場合、返品データを分析することによって、直ちに経営戦略を調整します。例えば、在庫の補充を減らし、サプライヤーを変更し、代替商品を出品して再測定します。
アマゾンのFBAやFBMの運営モデルでは、まだ多くの販売者が低価格の商品を大量に出品して利益を得られていますが、商品の価値が低く、国外から出荷された場合、返品が発生した時に、お客様の不満を軽減し、商品の不評を減らすため、一部返金、もしくは全額返金、返品は不要と交渉します。このような場合、単に返品数だけを集計すると、集計不備や誤算が発生しやすくなります。その際には、返品の実態をよりリアルに表現しているために、売上や利益につながるデータが必要となります。
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