亚马逊卖家在日常工作中需要关注很多数据，比如最基本的产品销售数据，以及会影响产品权重的评分和 BSR 排名、广告数据、库存等等，这些大多都是售前和售中需要关注的，而在售后，由于 FBA 的精品运营方式，亚马逊会自动处理买家的退货申请，所以我们会容易忽略产品的退货数量和退货率对利润的影响。
但退货数据及背后的分析很重要，直接关系卖家是否能盈利！
比如说，退货 15 个里面有多少能卖，假如说 15 个都不能卖，是不是就意味着全亏了？如果还有几个能卖，那要预估它们分别的占比。以此测算不同批次、款式的盈利能力，为测款、降低退货率、供应商选取提供决策依据。
一. 重视退货数据的必要性
可以细致毛利分析，精准核算成本
亚马逊退货一般都会导致退款，而退款后，卖家会损失发货运费、退货手续费等，卖家在计算毛利时，容易忽略这些数据，从而预估毛利过高。
可以优化产品品质，改进商品设计
退货情况反映了产品的真实质量和用户体验，卖家可以通过分析退货原因和频率，及时发现产品的问题所在，进而改进商品的设计、生产和质量管控流程。通过持续改进，卖家能够提供更具竞争力的产品，满足消费者的需求，增加销售和市场份额。
可以调整经营策略，优化补货方案
对于非一手货源，卖家很难对产品的生产、质量进行把控，这种情况，通过分析退货数据来及时调整经营策略，如：减少补货库存、更换供货厂家、上架替代产品来重新测款。
另外，在亚马逊 FBA 和 FBM 运营模式下，仍然有相当一部分卖家还在做铺货或者是精铺的模式。如果产品价值低，并且是从国内发货，那么当发生退货时，卖家为减轻客户不满情绪，减少产品差评，会和客户协商部分退款，或全额退款、无需退货。在这种情况下，如果单单只统计退货数量，会很容易产生统计不全、错算的情况。这时，就需要更多维度；能和销售额、利润关联，更全面地展现退货的真实情况，以及洞察数据背后反映的问题。
本文内提到的退货数据，销售数据和库存数据外，还有许多其他的数据。比如：产品评分/评论数量、BSR 大小类目排名、广告数据、流量数据，毛利数据等等。
我们从卖家业务出发，把亚马逊运营过程中需要关注的数据都重点集合在一张报表内，简化亚马逊数据分析步骤，助力卖家精细化运营。
