3 Cara Pintar Memanfaatkan Data Return Barang Untuk Meningkatkan Penjualan

product return

Menurut laporan dari Adobe Digital Index, pelanggan yang kembali sangat berharga dalam sebuah bisnis, rata-rata 40 persen dari total pendapatan, dan per kunjungan, mendorong 3 hingga 7 kali pendapatan dalam sekali pembelian yang dilakukan. Laporan tersebut memperkirakan bahwa untuk setiap 1 persen dari pembeli yang kembali untuk kunjungan berikutnya, secara keseluruhan akan meningkatkan pendapatan sekitar 10 persen.

Namun, ketika sebuah produk yang dibeli tidak sesuai harapan, siklus yang sudah terbangun menjadi rusak. Semangat berubah menjadi kekecawaan dan berujung pada pelanggan yang tidak akan melakukan pembelian lagi.

Ini penting, maka Anda harus menentukan strategi terbaik untuk mempertahankan pelanggan kembali dan menciptakan pengalaman belanja yang baik. Jelas, strategi terbaik adalah dengan memastikan produk Anda memenuhi atau melebihi harapan pelanggan di urutan pertama, sehingga mereka tidak akan mengembalikan produk tersebut.

Data pengembalian merupakan sumber wawasan penting, dan itulah yang bisa membuat pengembalian barang menjadi hal yang besar bagi retailer. Untuk retailer, data mining pengembalian adalah untuk mencegah masalah yang belum terdeteksi tetapi berpotensi besar untuk mendorong pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Terkadang, informasi pengembalian barang dapat mendorong perbaikan cepat, seperti deskripsi produk atau kesalahan gudang. Data pengembalian lainnya juga dapat berdampak pada pemenuhan vendor untuk pemesanan selanjutnya, seperti meminta vendor untuk meningkatkan kualitas kontrol dan mengambil informasi yang diterima untuk perbaikan kedepannya. Semua tindakan ini dapat menyelamatkan penjualan di masa mendatang dengan meningkatkan kualitas dan kepuasan pelanggan.

Berikut adalah tiga langkah mudah memaksimalkan pengembalian barang untuk meningkatkan penjualan.

1. Meningkatkan data pengembalian

Kode alasan pengembalian barang sering tidak akurat. Lengkapi kode alasan Anda dengan menambahkan kotak komentar untuk pengembalian, sehingga pelanggan bisa menjadi sukarelawan. Kumpulkan komentar media sosial yang menyebutkan pengembalian atau pengalaman pelanggan yang buruk.

2. Periksa pengembalian produk

Karyawan di garis depan adalah harta karun berupa informasi yang belum dimanfaatkan secara maksimal. Membangun proses bagi penerima untuk segera memeriksa setidaknya persentase dari pengembalian produk. Catatan bukan hanya kode alasan, tetapi juga vendor, kategori produk, dll, serta pengamatan vendor sendiri pada kondisi produk. Juga pertimbangkan mengambil gambar dari barang yang dikembalikan dan tandai mereka dengan kode alasan seperti kemasan rusak.

3. Gunakan analisis pengembalian produk

Gabungkan tool analisis ke dalam proses pengembalian produk untuk mendapatkan wawasan yang sebelumnya tidak terjangkau menjadi pengalaman pelanggan yang nyata dengan produk Anda. Gunakan pengetahuan ini untuk membentuk pesanan di masa mendatang.

Banyak retailers menerapkan kebijakan pengembalian yang lebih liberal, beberapa bahkan menawarkan pengembalian gratis, untuk mengurangi risiko yang dirasakan pelanggan dan mendorong lebih banyak pendapatan. Ini adalah gerakan besar. Tetapi kenyataannya adalah pengembalian selalu mewakili kekecewaan, tidak peduli seberapa mudahnya proses pengembalian.

Pada akhirnya, retailers berdiri untuk mendapatkan hasil yang jauh lebih besar dari pencegahan pengembalian. Mengidentifikasi dengan cepat penyebab pengembalian dan membuat perubahan untuk mencegahnya di masa mendatang tidak hanya dapat menghemat uang, tetapi yang terpenting adalah untuk mempertahankan hubungan pelanggan.

Efisiensi proses pengembalian data-driven adalah senjata strategis yang dapat digunakan retailers untuk meminimalisir pengembalian produk dan penurunan keuntungan. Mereka yang gagal melakukan hal ini dengan baik mungkin merasa semakin sulit untuk bersaing.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *