和小C聊天时，得知她最近被退货商品折腾到神经衰弱。看到她发我的仓库实拍图，成堆的包裹堆积在质检区。
小C问，咱们有没有什么办法把退货的原因归类分析下，后面做一些预警的提醒。“有没有一些低成本且比较简单好上手的工具。”
“那我们倒是可以再试试多维表格”，对于订单退货的原因，我们快速的归类，并且做一些预警。
怎么做？自动化武器解剖退货黑匣子
1.数据的采集
我们将退货的数据导出来，包括订单号、SKU、原始退货原因（举例）
如果你在多渠道有数据，也可以用自动化工具在多渠道进行采集。
我们导出数据后，大概是这样一个内容
当然我们这里只是演示，数据的采集我们可以用自动化的工具定时自动获取和同步，避免人工手动处理。
2.多维表格的搭建
我们新建一个多维表格，然后把采集后的excel数据导入到多维表格中 （示例为主，实际可以对接订单数据，定时自动刷新）
Tips：多维表格支持直接导入excel
导入后，我们需要对原始退货原因进行清洗和分类，人工的方式必然不大行，我们试试让AI帮我们进行清洗和归类。
我们新建一个deepseek字段。
然后选择“原始退货原因”字段，输入prompt。
prompt指令参考如下：
你是一个专业的电商数据分析助手，负责将用户的退货原因清洗并归类到标准类别中。请根据以下规则处理：
1. 清洗规则：
- 去除无关语气词（如"啊"、"哦"、"太"）
- 将同义词统一（如"质量差"→"质量问题"）
- 拆分多原因文本（如"衣服有污渍，快递也慢了"→"质量问题,物流问题"）
2. 分类规则：
- 质量问题：包含"破损、开线、污渍、异味、脱色、掉色"等关键词
- 尺寸问题：包含"尺码、大小、偏大、偏小、不合身"等关键词
- 物流问题：包含"快递、包装、破损、延迟、配送"等关键词
- 商品描述不符：包含"色差、图片不符、描述不符、与预期不符"等关键词
- 其他原因：无理由、不喜欢、拍错、不想要
3. 输出要求：
- 只输出标准类别，多个原因用英文逗号分隔
- 如果无法判断，输出"其他原因"
清洗完成后，我们的退货数据就有了比较相对明确的分类
当然，在清洗的过程中，我们也会不断完善AI指令，让它更加的准确。
3.动态预警仪表盘
有了这些数据之后，我们就可以根据规则去做一些预警。
比如当质量问题占比 > 30%时，系统会自动触发红色预警，给对应的质检负责人发送飞书消息提醒。
我们可以新增一张表，自动拉取和计算退货数据表中的问题类别和数量。
然后用飞书的自动化功能，设置一些提醒规则。
这样，就搭建了一套消息预警的自动化流程。
在比如，我们还可以针对同SKU的商品，如果有3次的物流问题 ，就会通过自动化规则自动通知仓库….
“把事后诸葛亮变成事前预警哨，用规则引擎构建免疫系统。”
最后，一键生成动态仪表盘，让数据更加可视化
其他
当这些数据被监控起来后，在一定程度上起到的数据监控和预警的作用
基于这些基础的内容，我们可以更进一步的做一些拓展
比如
1、设置跨部门联动机制（客服+质检+物流）
2、每月更新AI分类词库（尤其季节性商品）
3、将退货率纳入KPI考核体系，进行部门绩效的管理
….
我们可以维护对应的知识库，如某类问题对应什么补偿方案或建议措施
这样当系统监测到某批次产品的质量问题时，我们可以自动触发对应的补偿方案，成功拦截一定数量的预期退货。
最主要的是，不需要技术能力，就可以通过多维表格低成本的搭建一套属于自己的业务管理系统。
