Data View Returns - Dokumentacja
Wprowadzenie
Data View Returns to narzędzie analityczne w Data Octopus umożliwiające kompleksową analizę zwrotów produktów w sklepie internetowym. Raport dostarcza kluczowych insights pozwalających na:
Identyfikację problemowych produktów z wysokim wskaźnikiem zwrotów
Analizę trendów zwrotów na poziomie marek i kategorii
Optymalizację asortymentu poprzez eliminację produktów często zwracanych
Podejmowanie świadomych decyzji dotyczących zarządzania inventory
Nawigacja do raportu
Aby uzyskać dostęp do Data View Returns:
Przejdź do głównego panelu Data Octopus
Wybierz swój sklep z listy dostępnych sklepów
Kliknij sekcję Data Views w menu nawigacyjnym
Wybierz IdoSell z dostępnych źródeł danych
Kliknij Data View Returns - otworzy się główny interface raportu
Przegląd trzech widoków
Data View Returns oferuje trzy uzupełniające się perspektywy analizy:
🔍 Product View (Widok produktowy)
Najbardziej szczegółowa perspektywa pokazująca zwroty na poziomie pojedynczych produktów i ich wariantów. Idealny do identyfikacji konkretnych problemowych artykułów.
🏷️ Brands View (Widok brandowy)
Analiza zwrotów w podziale na marki z możliwością rozwijania do poziomu produktów. Pozwala ocenić, które marki generują najwięcej zwrotów.
📂 Categories View (Widok kategorii)
Hierarchiczna analiza zwrotów na poziomie kategorii produktowych (level 1, 2, 3). Umożliwia identyfikację problemowych kategorii produktów.
Każdy widok wykorzystuje te same metryki, ale grupuje dane w różny sposób, pozwalając na wieloaspektową analizę problematyki zwrotów.
Funkcjonalności ogólne
Show Description
Funkcja: Wyświetla szczegółowe informacje o raporcie, metodologii obliczania metryk i interpretacji danych
Zastosowanie: Przydatne dla nowych użytkowników lub przy potrzebie weryfikacji definicji metryk
Create View
Cel: Zapisywanie spersonalizowanych widoków z zastosowanymi filtrami
Proces:
Ustaw pożądane filtry (np. konkretne produkty, marki, zakresy dat)
Kliknij Create View
Nadaj nazwę widokowi
Zapisz dla przyszłego użytku
Korzyści: Eliminuje konieczność ponownego konfigurowania filtrów przy regularnych analizach
Date Picker
Funkcjonalność: Konfiguracja zakresu czasowego analizy
Dostępny zakres: Pełny okres działalności sklepu - jeśli sklep funkcjonuje 2 lata, dostępne są dane za cały ten okres
Domyślne ustawienie: ostatnie 30 dni
System filtrów
Product Name: Filtrowanie po nazwie produktu (zawiera tekst)
Brand: Filtrowanie po konkretnych markach
Category: Filtrowanie po kategoriach produktów
Zakresy wartości: Filtrowanie po wartościach zwrotów (netto/brutto)
Widok produktowy (Product)
Zastosowanie
Widok produktowy jest najważniejszą perspektywą dla identyfikacji konkretnych problemowych produktów. Umożliwia szczegółową analizę zwrotów na poziomie pojedynczych artykułów i ich wariantów.
Struktura kolumn
Kolumna | Opis zastosowania |
Product ID | Unikalny ID wariantu produktu (rozmiar, kolor, model) |
Product Name | Pełna nazwa produktu z wariantem |
Product Group ID | ID produktu głównego (grupa wariantów) |
Returned Product Quantity | Całkowita ilość zwróconych sztuk |
Return Product Net Value | Wartość netto zwrotów (bez VAT) |
Return Product Gross Value | Wartość brutto zwrotów (z VAT) |
Kluczowe różnice w identyfikatorach
Product ID vs Product Group ID:
Product ID: Identyfikuje konkretny wariant (np. "Koszula niebieska XL" ma inne ID niż "Koszula niebieska L")
Product Group ID: Identyfikuje produkt główny (wszystkie warianty koszuli niebieskiej mają ten sam Product Group ID)
Praktyczne zastosowanie:
Przykład: Koszula męska w 4 rozmiarach Product Group ID: 12345 (dla całej grupy) Product ID: 12345-S, 12345-M, 12345-L, 12345-XL (dla każdego rozmiaru)
Najlepsze praktyki analizy
Sortuj po Returned Product Quantity aby zidentyfikować najczęściej zwracane produkty
Filtruj po Product Group ID aby zobaczyć wszystkie warianty problematycznego produktu
Widok brandowy (Brands)
Mechanizm drill-down
Widok brandowy wykorzystuje hierarchiczną strukturę danych z możliwością rozwijania:
Poziom 1: Podsumowanie zwrotów na poziomie marki
Poziom 2: Szczegółowe dane produktów po kliknięciu strzałki rozwijającej
Funkcjonalność rozwijania
Kliknij strzałkę obok nazwy marki aby rozwinąć listę produktów
Automatyczne agregowanie: Dane na poziomie marki to suma wszystkich produktów tej marki
Zachowanie filtrów: Filtry zastosowane na poziomie marki propagują się do poziomu produktów
Struktura danych
Poziom marki:
Kolumna | Opis |
Brand | Nazwa marki |
Zagregowane metryki | Suma wszystkich zwrotów dla marki |
Poziom produktów (po rozwinięciu):
Identyczne kolumny jak w widoku produktowym
Zawiera tylko produkty należące do danej marki
Zastosowania analityczne
Benchmarking marek: Porównanie wskaźników zwrotów między markami
Identyfikacja problemowych brandów: Marki z wysokimi zwrotami
Analiza portfolio: Ocena rentowności poszczególnych marek
Widok kategorialny (Categories)
Hierarchia kategorii
System obsługuje 3-poziomową hierarchię kategorii zgodnie z kategoriami ustawionymi w sklepie.
Nawigacja po poziomach
Przełącznik poziomów: Wybierz Level 1, 2 lub 3 z interfejsu
Automatyczne filtrowanie: System pokazuje tylko kategorie z danego poziomu
Zachowanie kontekstu: Filtry i ustawienia są zachowywane przy przełączaniu poziomów
Struktura kolumn
Kolumna | Opis |
Category | Nazwa kategorii z wybranego poziomu |
Product ID | ID wariantu produktu w kategorii |
Product Group ID | ID grupy produktów |
Pozostałe kolumny | Identyczne z widokiem produktowym |
Strategiczne zastosowanie
Analiza trendów kategorialnych: Które kategorie generują najwięcej zwrotów
Optymalizacja asortymentu: Identyfikacja kategorii wymagających uwagi
Planowanie logistyczne: Prognozowanie zwrotów na poziomie kategorii
Słownik kolumn
Identyfikatory produktów
Kolumna | Definicja | Przykład | Zastosowanie |
| Unikalny identyfikator wariantu produktu | KOS-001-BLU-XL | Analiza zwrotów konkretnych wariantów |
| Identyfikator grupy produktów (wszystkie warianty) | KOS-001 | Analiza zwrotów całego produktu |
Metryki zwrotów
Kolumna | Definicja | Jednostka | Interpretacja |
| Ilość zwrotów | Sztuki | Ilość zwrotów, w której wystąpił produkt |
| Całkowita liczba zwróconych sztuk | Sztuki | Skala problemu zwrotów |
| Wartość zwrotów bez VAT | PLN netto | Koszt finansowy zwrotów dla sklepu |
| Wartość zwrotów z VAT | PLN brutto | Pełny koszt zwrotów klienta |
Metryki kategorialne (tylko w widoku Categories)
Kolumna | Definicja | Zastosowanie |
| Nazwa kategorii z wybranego poziomu | Grupowanie i analiza kategorialna |
Ograniczenia i limitacje
Ograniczenia czasowe
Odświeżanie danych: Codziennie (dane z poprzedniego dnia)
Opóźnienie danych: Do 24 godzin dla najnowszych transakcji
Zakres historyczny: Ograniczony do okresu działalności sklepu
Sekcja Q&A
Jakich insights dostarcza analiza zwrotów?
Data View Returns pozwala na:
Identyfikację produktów z najwyższymi wskaźnikami zwrotów
Analizę trendów zwrotów w czasie (sezonowość, wzrosty/spadki)
Porównanie performance różnych marek i kategorii
Obliczenie rzeczywistych kosztów obsługi zwrotów
Podejmowanie decyzji o wycofaniu problemowych produktów
Dlaczego ważna jest różnica między Product ID a Product Group ID?
Product ID pozwala zidentyfikować, czy problem dotyczy konkretnego wariantu (np. tylko rozmiar XL ma wysokie zwroty), podczas gdy Product Group ID pokazuje czy cały produkt (wszystkie warianty) jest problematyczny.
Praktyczny przykład:
Jeśli koszula ma wysokie zwroty tylko w rozmiarze XL: - Problem: sizing dla dużych rozmiarów - Rozwiązanie: Poprawa tabeli rozmiarów Jeśli wszystkie rozmiary mają wysokie zwroty: - Problem: jakość produktu lub opis - Rozwiązanie: Zmiana dostawcy lub wycofanie produktu
Jak interpretować dane netto vs brutto?
Wartość netto: Rzeczywisty koszt dla sklepu (podstawa do analiz ROI)
Wartość brutto: Pełen impact na cash flow (ważne dla planowania finansowego)
Jak często są odświeżane dane?
Dane są odświeżane codziennie. Zwroty z dzisiaj pojawią się w raporcie jutro. To zapewnia aktualność przy zachowaniu stabilności systemu.
Dlaczego nie widzę najnowszych zwrotów?
Możliwe przyczyny:
Opóźnienie danych: Zwroty z ostatnich 24h mogą być jeszcze przetwarzane
Status zwrotu: System może czekać na finalizację procesu zwrotu
Jak zapisać często używane kombinacje filtrów?
Ustaw wszystkie potrzebne filtry (daty, produkty, marki)
Kliknij Create View
Nadaj opisową nazwę (np. "Zwroty premium brands Q4 2024")
Zapisz widok
Widok będzie dostępny w menu widoków niestandardowych
Czy mogę eksportować dane z raportu?
Nie, aktualnie nie ma możliwości pobrania danych z raportów. Funkcja ta jest przewidywana w przyszłości.
Co zrobić gdy zidentyfikuję produkt z wysokimi zwrotami?
Plan działania:
Zweryfikuj przyczynę: Sprawdź opinie klientów, reklamacje
Oceń skalę: Porównaj z innymi produktami i normami branżowymi
Przeanalizuj warianty: Czy problem dotyczy wszystkich czy konkretnych wariantów
Podejmij działanie: Poprawa opisu, zmiana dostawcy, wycofanie produktu
Monitoruj efekty: Sprawdzaj zmiany w kolejnych okresach
💡 Potrzebujesz zaawansowanej analizy? Rozważ połączenie Data View Returns z innymi raportami Data Octopus dla kompleksowego obrazu performance produktów.
📊 Chcesz zautomatyzować monitoring? Używaj funkcji Create View do zapisywania kluczowych widoków i regularnego monitorowania wskaźników zwrotów.