Este informe necesita historial de pedidos con datos de devolución o reembolso de tus plataformas conectadas. Algunas plataformas solo exponen reembolsos a nivel de pedido; con datos a nivel de artículo también obtienes los motivos de devolución y el detalle por producto.
Métricas clave
| Métrica | Qué te indica |
|---|---|
| Tasa de devoluciones | Porcentaje de pedidos que fueron devueltos en el período. El número principal a minimizar. |
| Pedidos devueltos | Número de pedidos con una devolución o reembolso. |
| Ingresos reembolsados | Total de dinero reembolsado, el impacto directo en el margen. |
| Reembolso promedio | El importe típico de un reembolso. Los promedios altos apuntan a productos caros que se devuelven. |
Cómo son buenos resultados
Las tasas de devolución varían mucho según la categoría y el modelo de negocio. Estos son benchmarks orientativos:| Tasa de devolución | Señal |
|---|---|
| Por debajo del 5 % | Excelente, típico para consumibles, accesorios o productos bien descritos |
| 5 – 15 % | Rango normal para e-commerce general |
| 15 – 25 % | Elevada, investiga los principales motivos y la calidad del contenido de producto |
| 25 %+ | Alta, habitual en moda/ropa, pero en otras categorías señala un problema de contenido o de encaje del producto que vale la pena corregir |
Mejora los datos, reduce las devoluciones
El gráfico más destacado es la tasa de devoluciones por banda de calidad de datos. Los productos con contenido deficiente o incompleto, imágenes incorrectas, descripciones vagas o especificaciones que faltan, se devuelven con mucha más frecuencia, porque los clientes reciben algo distinto a lo que esperaban. Las bandas van de A (puntuación 90+) hasta F (por debajo de 60). Patrones típicos:- Los productos de grado A y B se devuelven con tasas bajas porque su contenido establece expectativas precisas.
- Los productos de grado D y F se devuelven con frecuencia a 2–3 veces la tasa de los de grado A.
- La tarjeta de insight muestra tu peor banda y su tasa de devoluciones para que sepas exactamente por dónde empezar.
Gráficos y tablas
- Tasa de devoluciones por calidad de datos: el diferenciador de WISEPIM. Barras ordenadas por tasa de devolución por banda de calidad (de A a F). Un gradiente pronunciado de izquierda a derecha es la señal para enriquecer los productos con puntuación baja.
- Tasa de devoluciones en el tiempo: detecta picos y relaciónelos con un lanzamiento, un cambio de proveedor o un problema de contenido.
- Ingresos reembolsados por categoría: qué categorías te cuestan más en reembolsos.
- Principales motivos de devolución: cuando hay datos a nivel de artículo, los motivos que dan los clientes, ordenados por frecuencia. “No coincide con la descripción” es el motivo más accionable, está directamente relacionado con la calidad del contenido.
- Productos más devueltos: una tabla con los peores casos con su puntuación de calidad, unidades vendidas, recuento de devoluciones, importe reembolsado y un enlace directo para revisar el producto. El subtítulo de la tabla indica: empieza por los de puntuación de calidad alta, porque esos señalan un problema de producto o de encaje más que de contenido.
Cómo leer los resultados
- Gradiente pronunciado de banda de calidad (el grado F devuelve 3× más que el grado A), el contenido es el principal factor. Mejorar descripciones, imágenes y especificaciones moverá la aguja más rápido que otras intervenciones.
- Gradiente plano de banda de calidad (todas las bandas devuelven a tasas similares), el problema es el encaje del producto, el talle o las expectativas del cliente más que la falta de información. Actúa a nivel de producto o de precio.
- Un pico en el gráfico de tendencia: correla con lanzamientos de productos recientes, importaciones masivas o cambios de proveedor. Un nuevo lote de productos con contenido escaso suele provocar un pico visible.
- Ingresos reembolsados altos concentrados en una categoría: esa categoría puede tener una brecha de contenido estructural (p. ej., guías de tallas que faltan en ropa, especificaciones de compatibilidad que faltan en electrónica).
Actúa sobre lo que encuentres
Los productos de grado D/F tienen una tasa de devolución alta
Los productos de grado D/F tienen una tasa de devolución alta
Estos son tus objetivos de mayor apalancamiento. Abre el espacio de trabajo de corrección de Calidad de Datos en Corregir Problemas para ver exactamente qué campos faltan, luego usa Enriquecer Productos para rellenar descripciones, especificaciones e imágenes con IA. Prioriza primero los SKUs de alto volumen. Resultado: reducir la tasa de devolución en esos productos en pocas semanas tras el enriquecimiento, con un impacto medible visible en el gráfico de tendencia de este informe.
El principal motivo de devolución es 'No coincide con la descripción'
El principal motivo de devolución es 'No coincide con la descripción'
Esta es una señal directa de contenido. Usa Enriquecer Productos para reescribir descripciones vagas y añadir especificaciones técnicas que faltan. Comprueba las imágenes en la Biblioteca de Medios, las imágenes inexactas o engañosas son una de las principales causas de las devoluciones por “no coincide con la descripción”. Resultado: reducir el motivo de devolución más evitable y mejorar la confianza del cliente.
Una categoría específica acumula ingresos reembolsados desproporcionados
Una categoría específica acumula ingresos reembolsados desproporcionados
Filtra la tabla de productos a esa categoría y revisa las puntuaciones de calidad. Si las puntuaciones son bajas, ejecuta un enriquecimiento masivo. Si las puntuaciones son altas, el problema puede ser el encaje del producto, considera añadir guías de tallas, información de compatibilidad o imágenes más realistas. Resultado: reducir los ingresos reembolsados en la categoría de mayor coste.
Aparece un pico en el gráfico de tendencia
Aparece un pico en el gráfico de tendencia
Identifica el rango de fechas y correla con cualquier importación de productos, actualización del catálogo o cambio de proveedor en ese momento. Los productos importados sin contenido completo suelen provocar un pico de devoluciones. Usa Edición Masiva o el enriquecimiento para llevar las nuevas importaciones a los estándares de calidad antes de que acumulen devoluciones. Resultado: detectar brechas de contenido antes de que se conviertan en una tasa de devolución alta sostenida.
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Enriquecer Productos
Corrige descripciones vagas y especificaciones faltantes con IA.
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