美国亚马逊整体退货率多少
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亚马逊怎样查看退货率
如果你是在亚马逊上销售商品，想要查看退货率，可以按照以下步骤进行：
登录卖家中心：在亚马逊主页上点击右上角的“你好，XXX”，选择“卖家中心”进入。
进入“库存”页面：在卖家中心首页上选择“库存”，进入商品库存管理页面。
查看退货率：在“库存”页面上，选择“显示”下拉菜单，选择“退货率”选项，即可查看商品的退货率信息。
另外，你也可以在亚马逊卖家中心首页上的“绩效指标”模块中查看“退货率”指标，该指标可以展示过去30天、60天、90天和12个月的退货率情况。
需要注意的是，以上方法适用于在亚马逊上销售商品的卖家查看自己的退货率情况。如果你是亚马逊的买家，想要了解某个商品的退货率情况，可以在该商品页面上查看“产品信息”部分，其中包含了该商品的退货政策和退货率等信息。
亚马逊退货达到多少才亏本
亚马逊的退货成本是根据具体情况而定的，包括退货物品的种类、大小、重量、包装、运输距离等因素。此外，不同卖家的退货成本也可能有所不同。
一般来说，如果退货的数量超过了一定的阈值，卖家就可能会开始亏本。具体来说，这个阈值取决于卖家的具体情况，例如销售量、利润率、退货率等等。一些卖家可能会设定更高的门槛，以减少退货的风险。
总的来说，卖家需要仔细评估自己的成本和利润，以确定何时开始亏本。此外，卖家还可以通过优化产品品质、提高售后服务质量等方式，尽可能地减少退货的发生，从而降低退货成本。
亚马逊退货率怎么算
亚马逊退货不满意率和客户服务不满意率都是负面反馈中的指标，简单来讲就是保证买家购物前后的利益不受损失，而对于卖家来讲随便飘红个都心惊胆战了，退货就退货，还留了个不满意是怎么回事?
客户服务不满意率是指在下单之前买家与卖家的对话中，卖家的回答是否能够解决买家的问题;而退货不满意率自然是买家对于货物不满意，在退货退款的过程中，卖家的处理方式让买家不满意，即有可能产生，具体的概念如下。
退货不满意率=退货满意度/退货个数
亚马逊退货率为什么这么高
1.产品与描述不符
卖家在做listing关键词或产品描述时，尽量符合真实情况，不要夸大，因为如果买家最初期望过高，最终会有很大的心理会退货。
2.质量问题
有些产品退货是由于产品本身的质量问题，或者产品是假冒伪劣产品，卖方需要特别小心，严格控制采购渠道，在产品交付前做好质量检查。
3.产品的颜色、尺寸、型号、规格等参数不符合要求
卖家必须注意产品描述、产品参数介绍等方面符合产品本身，产品交付也要注意清楚，比如用户买了男士手表，但商家过去送了女士手表，这肯定会退货！服装产品在这个环节很容易踩到坑，涉及到具体的尺寸、身高和体重，这样的变化很大，卖家也会很头疼。
天猫双十一的退货率有多少
双十一的火爆创造了上千亿的交易业绩，但深挖这上千亿交易额背后，货虽然卖掉了，后期的隐患却不少？就好比很多人在双十一最后一天收到了天猫的一千元优惠券，随即就去买了一部iphoneX，尽管之前他们并没有这个需求或者计划。诸如此类，在平台大力度促销活动的激励下产生了很多冲动消费行为；而当消费者冷静之后，不低的拒收和退货率就理所当然的产生了。
是用户更是“设计师”
个性化小数据比大数据更有价值
“买尿布的男人会喝啤酒”，这一电商经典案例的背后，实际上体现的是大数据的能力所在。尽管现在零售商业言必称大数据，信奉用大数据来做用户画像，然而，大数据是基于大量数据的用户行为预测，最大的痛点就是冷冰冰的数据。近年来，随着用户需求的升级，大数据的弊端也逐渐显现出来。就好比我最近想买一张床，基于大数据就会经常有关于床的信息推送给我，但当我买完之后，还是会持续不断的收到这类信息，此时，这些信息对于我就相当于毫无意义的骚扰。所以，只是单纯地用大数据去分析用户需求，或将与真正的用户需要相差甚远，这也是双十一过后退换货比例居高不下的重要原因之一。相对于大数据，海尔曾在一篇文章中提出“个性化小数据”观点，并指出“个性化小数据”基于人与人的交互获得样本，能够了解每一名用户的真实需求并及时得到反馈，而不局限于机器对数据的笼统解读。个性化小数据更能体现人的感知，以至于能为厂商从研发、生产、售后等多环节上精细化地解决用户痛点，带来大数据难以达到的人性化效果。
在传统的研发生产销售模式中，用户是用户、研发归研发，很多时候研发跟不上用户需求的变化。依然以海尔的新商业形态为例，海尔提出“个性化小数据”的同时，对顺逛平台的布局做了相关说明，即线上店、线下店、微店融合打通的“三店合一”的平台。前端以“三店合一”网络为触点搭建社群交互平台，获得用户个性化小数据，规避大数据的弊端，为用户“开小灶”；后端通过与CosmoPlat、各品类产业并联让用户参与到产品研发设计中来，以产出真正能够满足用户需求的产品。就如双十一之前海尔“飞扬”洗衣机的经典案例，开售7小时销量突破1000台。就是通过社群交互搭建对话平台，进而反馈到研发源头，形成高效的“需求——研发——产品——需求——研发”的良性生态循环，颠覆了传统的“研发——产品”的老旧流程。
总体来说，用户需求是个性化、多元化的，正所谓众口难调，因此大多电商以大数据推测用户画像及需求是过于宽泛的，或者说，仍然是以产品销售为导向的。
不只卖家电还卖土特产的背后效应
从研发源头着手去实现用户交互和对用户需求的收集、分析、应用，接下来，则是另一个问题的抛出，即用户购买产品后，意味着需求满足的完成还是新需求满足的开始？对众多企业而言显然是前者。但基于用户需求和消费场景的变化，能够提供全生态打通的一站式服务才是与时俱进的关键。譬如，我经朋友推荐购买了一台冰箱，随后被邀请加入了美食圈，从此我的食材购买需求、烹饪指导需求都能在这个社群里得到满足，不仅为我节省了时间，这种基于人与人真实交互而产生的满足效应也更让我感到踏实可靠。此时，企业为用户提供的不只是单一产品，而是整套的生活解决方案。
回到我之前对海尔顺逛的剖析，顺逛上就有很多这样的社群圈，用户根据不同的兴趣爱好聚集，交流分享心得，收获的是一种社交生活方式。而在不只卖家电还卖土特产的背后，则是个性化小数据和需求生态的打造和夯实。换言之，社群交互平台在做的，不仅是用户需求反馈的收集和满足，也不仅是产品的销售和需求的满足，而是从生态的高度去打造自己的“朋友圈”、“生态链”，让产品的销售顺其自然的同时，也让购买产品后的各种交流需求、衍生品需求等，都能通过社群交互平台得到进一步的满足。这种做法，在目前的国内还是极为少见的。
平台要做用户的传感器
而在个性化小数据和社群交互机制的背后，则是“有温度的网络”的构建。如海尔董事局主席张瑞敏所言，产品传感器只是工具，用户传感器才是目的。产品传感器的注意力在传感器上，而用户传感器的注意力却在用户上。这种反对单纯技术主义至上，提倡建立有温度的网络的主张使“用户传感器”这个概念温暖且有力。
海尔通过顺逛平台将线上店、线下店、微店的“三店合一”和营销网、物流网、服务网、信息网的“四网”并联打通，作为用户触点网络，实现“用户传感器”的作用，及时了解用户需求，为用户提供差异化的产品和服务。一方面，“三店”之间做到互联互通，用户既可以直接在线上店下单，也可以去线下店体验，或是与微店主描述自己的需求。另一方面，通过营销网、物流网、服务网、信息网的“四网”建设，充分提升顺逛在对碎片化消费场景需求上的满足能力。
整体来看，在人工智能和物联网时代，摆在企业面前的问题是：如何更加精准地洞察用户的潜在需求和个性化需求，并且，对这些需求的满足不是通过盲目增加产品类目和促销来实现。今年双十一，虽然天猫、京东两大电商平台均实现了千亿级的销量，然而，从模式上看，更多的企业还是在走传统“卖货”模式的老路，双十一之后的诸多乱象也折射出传统模式的弊端。无法根据用户个性化需求及时提供产品、服务等一站式解决方案的模式，迟早是要被迭代的。
搭建以人为核心的社群交互机制，重构人与商品与环境的关系，持续不断地升级用户全流程体验，才是未来商业发展的大势所趋。在双十一现象中，海尔顺逛的表现虽不能以量而论，但在质的方面实现了更高阶的突破，这种新商业形态为传统电商的下一步迭代提供了相当高的参考和借鉴价值。
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