退款率是电商店铺运营中一个不可忽视的指标，它直接影响到店铺的信誉、评分以及整体的营业额（GMV）。因此，深入分析退款原因，针对性地进行改善和优化，是降低退款率的关键。本文将探讨如何通过AI和人工质检相结合的方式，多角度分析客户退款原因，从而有效降低退款率。
一、AI+人工质检：全面识别退款原因
AI质检：全量覆盖，快速识别
- 利用AI技术进行全量质检，可以快速识别出客户退款的会话，包括但不限于以下原因：
- 客户主动申请退款
- 物流问题导致的退款
- 包装问题导致的退款
- 客服服务态度问题导致的退款
- 商品质量问题导致的退款
- 收货少件导致的退款
人工质检：深入分析，精准定位
- 通过定时随机抽检，人工质检可以更深入地了解客户退款的具体原因，为后续的改善措施提供更精准的依据。
二、建立质检标准：场景以及品类差异化
预设AI质检标准，根据不同类型退款场景以及商品品类，预设相应的AI质检标准，例如：
另外，根据不同类型的商品品类，预设相应的AI质检标准，例如：
- 服装类：尺寸不合适、效果不佳、材质不好、实物与图片不符、有色差等
- 美妆类：过敏、使用无效果、包装破损等
- 家装类：尺寸不合适、安装复杂、异味重等
- 食品类：过期、变质、异味、包装漏气等
……
三、人工抽检退款会话
以下是晓多质检中人工抽检的相关步骤，旨在通过识别客户想要退款的场景对话，从场景角度去分析客户想要退款的原因。
Step 1: 创建质检任务，抽取近一周内所有客户关于退款的会话。
Step 2: 质检人员根据任务进行质检，深入分析退款原因。
四、退款原因分析：数据驱动决策
step1：质检明细报表
利用“质检明细报表”功能，支持从平台、店铺、客服等不同角度进行质检分析，为决策提供数据支持。
step2：数据导出与分析
导出质检结果，通过数据分析找出退款的高频原因，进而制定相应的改善措施。
四、结语：持续优化，降低退款率
通过AI和人工质检相结合的方式，商家可以更全面、更深入地了解客户退款的原因。建立品类差异化的质检标准，定期进行退款会话的抽检和分析，可以帮助商家及时发现问题并采取措施，从而有效降低退款率。这不仅能够提升客户满意度，还能增强店铺的市场竞争力。
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