1.同比件申率的變化
首先與去年同一週期的件申率作比對，既對比整體情況，也對比每個spu的情況，從而把握整體變化，尋找問題個體。
所謂件申率：
在本文使用的資料中，件申率較同期相比惡化30%。**類目中，凳子和衣帽架惡化情況最為突出。顯然，個體引起整體，凳子和衣帽架就是本次分析的重點物件。
2.產品細分
凳子和衣帽架只是spu，包括多個sku。分析應聚焦最小單位。在spu下統計每個sku同比 環比的件申率變化，找到引起變化的sku。
spu:standard product unit （標準產品單位）spu是商品資訊聚合的最小單位，是一組可復用、易檢索的標準化資訊的集合，該集合描述了乙個產品的特性。
sku:stock keeping unit（庫存量單位）。針對電商而言：
1、sku是指一款商品，每款都有出現乙個sku，便於電商品牌識別商品。
2、一款商品多色，則是有多個sku，例：一件衣服，有紅色、白色、藍色，則sku編碼也不相同，如相同則會出現混淆，發錯貨。
3.問題分析
聚焦到特定商品後，如何分析引起變化的原因呢？這時候就要利用售後原因字段。原理是客戶申請售後服務時需要說明遇到了什麼情況，是質量問題，還是使用問題等。利用售後原因我們可以做文字分析，找到產品遇到的問題。
如這次，凳子主要存在70%的質量問題（30%凳腳不平，20%無法安裝，15%材質，10%包裝運輸），20%誤購問題（60%色差，30%尺寸）
提出建議
找到問題後，聯絡相關人員並提出建議。建議要結合業務和實際情況。
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