Анализ причин товарных возвратов
Сгруппировать размеченные причины по партиям и SKU, показать относительные показатели с корректными знаменателями.
Методика и примеры
Анализ причин товарных возвратов
Связывает причины возврата с продажами на том же зерне. Неизвестные знаменатели и возвраты сверх продаж не скрываются, разные периоды не объявляются сопоставимыми.
Входные данные примера
Основной источник
[
{
"sku": "A",
"batch": "B1",
"qty": 100
}
]Второй источник
[
{
"sku": "A",
"batch": "B1",
"reason": "size",
"qty": 10
},
{
"sku": "A",
"batch": "B1",
"reason": "damage",
"qty": 5
},
{
"sku": "B",
"batch": "B2",
"reason": "other",
"qty": 2
}
]Результат примера
| sku | batch | reason | returned | sold | rate | check |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | B1 | size | 10 | 100 | 0.1 | сопоставлено |
| A | B1 | damage | 5 | 100 | 0.05 | сопоставлено |
| B | B2 | other | 2 | нет продаж в выгрузке |
Показано строк: 3 из 3.
Локальная обработка: до2 млн символов или20 000 записей на источник; до50 000 строк результата. Тяжёлые операции имеют отдельные ограничения и отмену. Измеренный спрос и внешние данные не подставляются.