E-commerce: анализ и снижение возвратов

Ситуация: Return rate вырос с 12% до 18%. Нужно найти категории-аутлаеры и причины.

Магазин одежды и обуви. 80K заказов/мес. Основная причина возвратов — «не подошёл размер» (45%). Категория «обувь» — return rate 28%.

Доступные данные

• orders: order_id, user_id, category, size, brand, amount, order_date
• returns: order_id, return_reason, return_date, refund_amount
• reviews: order_id, rating, size_feedback (too_small/fits/too_large)

Задачи

• Разбить return rate по категориям, брендам и размерам.
• Проанализировать корреляцию возвратов с отзывами о размерах.
• Оценить финансовый impact возвратов (логистика + refund + упущенная выручка).
• Предложить решения: size guide, ML-рекомендации размеров, фильтры.

Все кейсы для подготовки → ← Все кейсы