前段時間發(fā)現(xiàn)論壇上有個大神炫了十幾個數(shù)據(jù)分析超級記錄表格，在我這里，我只想說，我也可以，免費分享

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不得不說現(xiàn)在知無不言的水貼是真的多，真實的一點干貨都沒有，作為一個樂于分享，樂于貢獻的人，是時候放點干貨出來給大家使用一下了。
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前段時間看到論壇里有個大神炫出了十幾個數(shù)據(jù)統(tǒng)計的超級表格截圖，僅僅是截圖，都不見大神分享的。就下面圖片這個帖子啊。
對于這種好用的分析表格，在這里告訴大家我也可以，所以利用了一周的時候?qū)⑦@個大神的表格能展示的維度數(shù)據(jù)，自己做了9成的類型的表格出來。（包含日常數(shù)據(jù)的，店鋪維度，型號維度，ASIN維度，SKU維度，還有廣告搜索詞數(shù)據(jù)分析模型的，有SP的，SD的，SB的，退貨分析能細化到類型，原因，購買多久退貨，應(yīng)有盡有），所以這里將先免費給大家分析一個退貨分析表格。希望各位吧友笑納，盡情提取使用。這里有個重要的事情要講三遍。
（管理員別再把我的分享帖子歸類到公益板塊，那里沒有人看的）
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https://assert.wearesellers.com/questions/20230317/0e27c72c955c6b7ef826b9caf31b05e0.png

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言歸正傳，馬上退貨分析表格安排上，這里要說，如果是工貿(mào)一體的公司，一般都會對產(chǎn)品的批次，產(chǎn)品的退貨進行收集，這樣才能快速反饋出產(chǎn)品的質(zhì)量問題，但是大多數(shù)的運營收集的數(shù)據(jù)都是比較的淺薄，且沒有篩選細致，而且自己整理起來也相當(dāng)?shù)穆闊?，沒有系統(tǒng)沒有細致的整理，所以這里我做的這個退貨統(tǒng)計模板，可以自動將從ASIN去統(tǒng)計周數(shù)，月數(shù)的退貨趨勢曲線和數(shù)量，能夠統(tǒng)計退貨類型，退貨原因，退貨的訂單具體購買多長時間退貨的，還有customer comment說了什么。廢話不多說，下面放表格和教程。
1.表格去附件里提取，首先我們要下載到亞馬遜的兩個報告。
A.庫存和銷售報告里的---亞馬遜物流買家退貨報告，這個報告可以直接選擇你想要的日期進行下載，隨便你拉長日期范圍就行了。

https://assert.wearesellers.com/questions/20230317/94d938289d78c2a5e3a21cae621ede06.png

B.庫存和銷售報告里的---所有訂單報告，這個報告拉長范圍只能下載31天的，所有比較麻煩需要多次選擇日期下載，這里需要建議大家選擇自然月一個月一個月下載，比如2月1~2月28，這樣選擇去下載，避免日期數(shù)據(jù)重疊，另外下載出來的報告是txt格式，需要用excel / wps直接打開。

https://assert.wearesellers.com/questions/20230317/261a409120871a58c0855cd1c0ac7673.png

2.
a. 好了，下載好報告后開始導(dǎo)入分析模板的數(shù)據(jù)了，將退貨報告的數(shù)據(jù)選擇A列到M列將數(shù)據(jù)復(fù)制粘貼在分析模板的退貨數(shù)據(jù)里，N到U列是公式，請不要動它，但是可以下拉公式給沒有公式的地方。

https://assert.wearesellers.com/questions/20230317/373a8130ff6a31b4674957faa714e494.png

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b. 第2個粘貼數(shù)據(jù)的地方，需要將那些一個個下載出來的所有訂單報告，用Excel打開后輪流的粘貼到模板里的訂單數(shù)據(jù)表格里。選擇A列到AF列，AG到AI列是公式，請不要動它，但是可以下拉公式給沒有公式的地方。(注意：導(dǎo)入的所有訂單報告，記得要把N列中的unshipped和cancelled的訂單數(shù)據(jù)刪除再導(dǎo)入哦）

https://assert.wearesellers.com/questions/20230317/9c919642a38cee4a4b3feccf7025c6ab.png

https://assert.wearesellers.com/questions/20230317/faa40ff1da5f19e3f8a22e17eb131e8d.png

---分割線c. 在模板里的ASIN和退貨條件表格，補充自己導(dǎo)入數(shù)據(jù)要分析的ASIN，至于那些reason，是你的退貨報告里的reason原因數(shù)量和類型，如果有其他reason，請自己補充放在這個表格里，將中文翻譯填寫好，這一部分主要是將這些reason翻譯成中文方便自己查看。

https://assert.wearesellers.com/questions/20230317/af71ec77713c299f4ca6672ffc02643a.png

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d. 到SKU退貨分析報告維度那邊，切換ASIN下面的單元格，可以自動識別出自己填寫的ASIN，然后就能看到抓取出來的數(shù)據(jù)了，全自動化抓取分析，至于上面的W幾是周數(shù)，周數(shù)和月數(shù)需要自己手動修改填寫，才會自動識別的。包括后面的店鋪退貨分析報告維度的。

https://assert.wearesellers.com/questions/20230317/389803af64285c814f7269628b93b029.png

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e. 退貨原因分析的數(shù)據(jù)也是直接出來的，自己選擇一下單元格里的ASIN就行了。

https://assert.wearesellers.com/questions/20230317/d442979387ac32d15c3a452524c9067f.png

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f. 最后的我們要分析客戶退貨說了這個產(chǎn)品什么話，這里做了個數(shù)據(jù)透視表，需要大家導(dǎo)入數(shù)據(jù)后去頭部的數(shù)據(jù)，選擇全部刷新將數(shù)據(jù)刷新出來自己看。

https://assert.wearesellers.com/questions/20230317/a54e0bc4fcb95cae1e9cc6dcba21d3cc.png

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到此為止一個比較全面的退貨分析表格就出來了。希望這個表格能夠幫助大家分析自己產(chǎn)品的質(zhì)量存在哪些問題，產(chǎn)品質(zhì)檢是否有問題，批次是否有問題。請使用愉快。本來是想做一個可以跨店鋪站點分析，還有做一個同一系列產(chǎn)品分析的，怕數(shù)據(jù)太多了，大家用不明白，所以就不做了，懂Excel的小伙伴自己補充就行。
希望大家多多交流，提升自己運營實力，這里還有很多分析表格，看有緣人免費分享給予使用。尤其是廣告搜索詞分析模型的，細節(jié)扣廣告。
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------分割線 2023年3月22日更新
補充更新一條公式，有同學(xué)提到關(guān)于退貨數(shù)據(jù)中的O列和P列 / 訂單數(shù)據(jù)中的AG列，關(guān)于UTC時區(qū)到PDT時區(qū)之間相差的7個小時的差距會因為美國的冬令時和夏令時時間不一樣，相差了1個小時的區(qū)別，所以關(guān)于這三列的公式我對此做了以下的公式更新，其實就是用一個IF公式解決了真值和假值的返回，參考公式如下：
=DATEVALUE(LEFT(N2,10))+TIMEVALUE(MID(N2,12,8))-IF((DATEVALUE(MID(N2,6,5))>"03-11")*(DATEVALUE(MID(N2,6,5))<"11-07"),TIME(7,0,0),TIME(8,0,0))
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感謝@Melody91 這位同學(xué)給我做的提醒，各位同學(xué)使用表格的時候請參考以上的公式對退貨數(shù)據(jù)中的O列和P列 / 訂單數(shù)據(jù)中的AG列進行公式更新。站在數(shù)據(jù)嚴謹?shù)慕嵌?，我們要追求真實性去反?yīng)數(shù)據(jù)才會比較正確。