İadelerinizi Emsallerinizle Kıyaslamak

İadeleri kıyaslamak, iyi niyetlerin kötü veriyle buluştuğu yerdir. Bir satıcı, ortalama e-ticaret iade oranının yüzde yirmi civarında olduğunu okur, kendi oranının yirmi sekiz olduğunu görür ve ya paniğe kapılır ya da rahatlar; oysa her iki tepki de yanlıştır, çünkü o manşet rakam her kategoriyi, fiyat noktasını ve iş modelini gerçekte hiçbir mağazayı tarif etmeyen tek bir ortalamada eritmiştir. Bir kıyaslama, ancak kendinizi karşılaştırdığınız şey gerçekten karşılaştırılabilir olduğunda işe yarar. Normalizasyonu yanlış yaparsanız var olmayan bir farkın peşinden koşar ya da gerçekten var olan bir farkı gözden kaçırırsınız. Bu yazı, iadeleri kaygı değil karar üreten bir şekilde kıyaslamak üzerine.

Bu disiplinin üç parçası vardır ve herhangi birini atlamak yanıltıcı bir kıyaslama üretir. Birincisi, neyi kıyaslayacağınıza karar verin, çünkü tek başına iade oranı yeterli değildir. İkincisi, kıyaslamayı normalize edin ki tüm pazara değil gerçek emsallerinize göre ölçülün. Üçüncüsü, farkı tepki verilecek bir karne değil, araştırılacak bir hipotez olarak ele alın. Bu üç şeyi yaparsanız kıyaslama, nereye bakacağınızı gösteren bir haritaya dönüşür; dikkatsizce yaparsanız kendinden emin ama pahalı hataların kaynağına dönüşür.

Bir değil, üç metriği kıyaslayın

İade oranı, herkesin ilk başvurduğu metriktir ve tek başına kıyaslama için neredeyse işe yaramaz, çünkü bir iadenin size ne kadara mal olduğu ya da çözülmesinin ne kadar sürdüğü hakkında hiçbir şey söylemez. Aynı iade oranına sahip iki mağaza, biri iadelerinin yarısını değişimle çözüyor diğeri hepsini nakit iade ediyorsa son derece farklı ekonomilere sahip olabilir. En az üç boyutu birlikte kıyaslayın: ne kadarının geri geldiğini, her iadenin yüklü maliyetinin ne olduğunu ve döngünün ne kadar sürdüğünü. Her biri operasyonun farklı bir parçasına işaret eder ve bunları seçme konusunu önemli iade metrikleri rehberimizde daha derinlemesine ele alıyoruz.

Satırları tek tek değil, birlikte okuyun. Aralığın alt ucundaki bir iade oranı, değişim oranının da düşük olduğunu ve tekrar satın almanın düştüğünü fark edene kadar bir kazanç gibi görünür; bu da müşterileri bastırarak iadeleri bastıran bir politikaya işaret eder. Normal bir iade oranıyla birlikte aralığın üzerinde bir iade başına maliyet, bir talep sorunu değil, bir operasyon sorunudur. Birden fazla metriği kıyaslamanın değeri, bu kombinasyonun sorunu tek bir rakamın asla yapamayacağı şekilde konumlandırmasıdır.

Karşılaştırmadan önce normalize edin

İade kıyaslamasının en temel kuralı, kategorinin her şeye hükmettiğidir. İade oranları, satın almaya ne kadar kalıp uyumu ve öznel zevkin dahil olduğuna göre sektöre göre sıkı biçimde kümelenir; bu yüzden dar kalıplı bir giyim markası ile bir tüketim ürünleri markası basitçe aynı ölçekte değildir ve manşet oranlarını karşılaştırmak anlamsızdır. Kıyaslama yapmadan önce önce kategoriye göre, ardından bir kategori içinde oranı değiştiren faktörlere göre normalize edin: ortalama sipariş değeri, indirim yoğunluğu, coğrafya ve iş modeli. National Retail Federation (NRF) gibi perakende kuruluşlarının yayınladığı toplu rakamlar, yön belirlemek ve genel iade sorununun büyüklüğünü ölçmek için faydalıdır, ama bunlar pazarı tarif eder, sizin nişinizi değil. Gerçekten ihtiyacınız olan kategori düzeyindeki ayrıntı için iade oranı kıyaslama rehberimiz ve kategoriye göre kıyaslama analizimiz, karşılaştırmayı dürüst kılan sektöre özel aralıkları verir.

Kategoriye göre normalize etmediğiniz bir kıyaslama, kıyaslama değildir. Sadece sizinkiyle aynı birimi paylaşan, başka birinin işine ait bir rakamdır.

Veri kaynakları ve sınırları

Her kıyaslama veri kaynağı, bilinebilir bir şekilde önyargılıdır ve buradaki beceri, önyargının olmadığını varsaymak değil, onu bilmektir. Genel sektör raporları yön göstericidir ve genellikle bir yıl ya da daha fazla geriden gelir. E-ticaret veya iade yazılımınızın gösterdiği türden platform düzeyindeki kıyaslamalar, o platformu kullanan, kendi kendini seçmiş bir satıcı kümesinden türetilir ve bu tüm pazar değildir. Sektör anketleri, kimlerin yanıt vermeyi seçtiğine ve ne kadar dürüst ölçtüklerine bağlıdır. Özel emsal panelleri en yakın karşılaştırmayı verir ama en küçük örneklemi taşır. Bunların hiçbirini kullanmak yanlış değildir; ama hiçbirini kesin kabul etmek yanlıştır. Doğru duruş, üçgenleme yapmaktır: üç önyargılı kaynak farkınızın yönü konusunda hemfikirse, tek bir rakam kesin olmasa bile o yön muhtemelen gerçektir.

Aşırı tepki vermeden farka göre hareket etmek

Bir kıyaslama farkı bir hipotez üreticidir, bir hüküm değil. İade oranınızın kategori emsallerinizin beş puan üzerinde olduğunu bulmak, ne yapmanız gerektiğini değil, nereye bakmanız gerektiğini söyler; farkı çözümlemeden tepki vermek, satıcıların sorun olmayan bir politikayı sıkılaştırmasıyla sonuçlanır. Üretken sıralama; normalizasyondan sonra farkın gerçek olduğunu doğrulamak, yapılandırılmış sebep verisini kullanarak onu nedenlere ayırmak ve ardından yalnızca gerçekten sahiplenebileceğiniz nedenlere göre hareket etmektir. İade zekâsının değerini kanıtladığı yer tam olarak burasıdır: ResReturn'ün analitiği, kendi normalize edilmiş metriklerinizi kategori tabanlarıyla karşılaştırmanıza ve daha da önemlisi, manşet farkı onu yönlendiren sebeplere ve SKU'lara ayırmanıza olanak tanıyacak şekilde kurgulanmıştır; böylece kıyaslama bir sunumdaki bir rakam değil, bir çözümün başlangıç noktası haline gelir. Kıyaslama size geride olduğunuzu söyler; nedenini yalnızca kendi sebep verileriniz söyler.

• İade oranını, yüklü iade başına maliyeti ve döngü süresini birlikte kıyaslayın; bunlardan herhangi biri tek başına sizi yanıltır.
• Herhangi bir şeyi karşılaştırmadan önce önce kategoriye, ardından ortalama sipariş değerine, indirim yoğunluğuna, coğrafyaya ve iş modeline göre normalize edin.
• Her veri kaynağını bilinen bir yönde önyargılı kabul edin ve kesin görünen tek bir rakama güvenmek yerine birden fazla kaynak arasında üçgenleme yapın.
• Metrikleri bir bütün olarak okuyun; düşen tekrar satın almayla birlikte gelen şüpheli derecede düşük bir iade oranı bir kazanç değil, bir uyarıdır.
• Farkı bir hipotez olarak kullanın, ardından politika veya operasyonu değiştirmeden önce onu kendi sebep verilerinizle çözümleyin.