Как снизить возвраты: автоматическая аналитика в Soffi.io
Выявляйте проблемные SKU и снижайте возвраты c Soffi.io — без Excel и кода
Как с помощью Soffi выявить проблемные товары с высоким процентом возврата
Возвраты — одна из главных болей продавцов одежды и обуви на маркетплейсах.
Фотографии не соответствуют реальности, размерная сетка подводит, ткани выглядят иначе — всё это приводит к возвратам, которые напрямую съедают прибыль.
Чтобы не терять деньги и репутацию, важно регулярно отслеживать, какие модели сливают выкуп, и оперативно принимать меры. Soffi.io позволяет автоматизировать эту аналитику — без формул, скриптов и специалистов.
Что было
Компания, торгующая одеждой на маркетплейсах, страдала от постоянных возвратов. Особенно часто возвращали обувь и верхнюю одежду.
Маркетинговая команда собирала данные из выгрузок:
- •
Returns — таблица с колонками:
SKU,причина возврата,кол-во возвратов - •
Sales — таблица:
SKU,кол-во продаж
Раньше это всё сравнивали вручную, и даже при сильных возвратах — реагировали с опозданием.
Что сделали с Soffi
В сервисе soffi.io настроили автоматический анализ возвратов по SKU. Ниже пошагово, как это реализовали:
1. Добавили источник данных
Загрузили две Google Таблицы: одна — с продажами, вторая — с возвратами.
📍 Это можно сделать в пару кликов: в настройках выбрали «Google таблица», вставили ссылку и предоставили доступ для чтения.
2. Сформулировали задание (промпт)
На этапе настройки задачи в поле «Промпт» написали:
"Для каждой категории рассчитай return_rate, сравни с средним по рынку (> 25 % выдели красным). Выведи ТОП-10 проблемных SKU с наибольшим % возврата и укажи причины."
3. Настроили доставку отчета
Выбрали формат — текст.
Доставку настроили на e-mail каждую пятницу в 10:00, чтобы перед выходными команда могла внести корректировки в карточки товаров или ассортимент.
Что получили
Уже через пару минут на почту пришёл аккуратный отчёт. В нём:
- •
Таблица с return rate по каждому товару
- •
Проблемные позиции, где возврат выше 25%, подсвечены красным
- •
ТОП-10 SKU с наибольшими возвратами и указанием частых причин: «не подошёл размер», «плохое качество ткани», «не соответствует фото»
Что изменилось
🟢 Команда теперь не тратит часы на сбор и расчёты — отчёт формируется автоматически.
🟢 Приняли решения по корректировке карточек, заменили фотографии, обновили описание тканей.
🟢 По трем товарным категориям, где выкуп был ниже 65%, удалось снизить возвраты уже на следующей неделе.
Почему это работает
Soffi не просто подтягивает данные — он анализирует их как аналитик, но быстрее. Вам не нужно думать о формулах, фильтрах и сводных таблицах. Всё работает по простым шагам: подключили — задали задачу — получили результат.
Попробуйте сами
Если вы продаёте на маркетплейсах и хотите знать:
- •
какие товары не любят покупатели,
- •
где теряется выкуп,
- •
и как это исправить,
протестируйте soffi.io на своём файле. Первый отчёт можно получить бесплатно — достаточно добавить таблицы и указать, что нужно проанализировать.