一个产品的平均评分可能有 4.2 星 —— 但如果它的订单中有 10% 被退货 呢？
用匡优Excel，你可以通过一张组合图（柱状图 + 折线图同时可视化客户满意度与退货行为，一目了然。
为什么要同时分析评分 + 退货率？
将评分与退货率放在一起看，你能发现：
- 看似评分很高，但其实质量有问题的产品
- 评分低，但退货率却意外很低的 SKU
- 用户期望与实际体验在不同渠道/活动中不匹配
- 用户“喜欢”产品，但因为尺寸、物流等非质量问题选择退货
一张图，两种指标，无限洞察。
示例数据集
传统方式：Excel 表格说不清全貌
你想知道那些低评分订单中有多少被退货了吗？
那你得准备好：
- 按产品分组订单
- 计算平均评分与退货率
- 手动合并数据制作组合图
- 格式化图表、设置双坐标轴、调标签…
还别指望能轻松按渠道或活动切片分析，没有十几个辅助列根本搞不定。
而匡优Excel？一句提示全搞定。
匡优Excel实战：一句提示 + 图表输出
比较每个产品的平均评分与退货率并生成对比图表
看看每个 SKU 在“用户印象”与“真实结果”上表现如何。
哪个产品评分低 + 退货率高？
这类双重洞察能快速知道被用户讨厌且退货多的SKU。
生成一张表格：每个产品的评论数、退货数、退货率与评分
想快速审核产品表现？
这张拆解表可以一眼识别问题产品。
你可能会发现的真相：
- 一个外观出色的产品，评分 4.5 星…但退货率竟然有 12%
- 某 SKU 评分仅 2.1 星，同时也是退货最多的产品
- 通过 TikTok 推广的产品评分偏高，但退货也明显更多
- 你的“评分最高”产品，其实因尺码/配件问题频繁被退货
评分 + 退货组合图的应用场景
- 识别那些会误导客户预期的产品
- 同时追踪营销活动的评分与退货数据
- 侦测评论操控或网红带偏的情况
- 将客户反馈与产品质检数据对齐分析
手动操作 vs 匡优Excel AI
| 步骤 | 传统 Excel | 匡优Excel |
|---|---|---|
| 计算平均评分与退货率 | 多个公式嵌套 | 自动完成 |
| 组合成一张图表（组合图） | 图表向导 + 技巧堆叠 | 自动生成 |
| 按活动或渠道切片分析 | 透视表 + 筛选 | 直接用提示词即可 |
| 获取可用洞察所需时间 | 45–60 分钟 | 少于 1 分钟 |
最后的话
平均评分只讲了一半的故事，
退货率则补全了另一半。
用匡优Excel，你能一次性看到两者——
通过一张图，洞悉你的产品风险。
准备好揭示那些潜藏的“隐形地雷”产品了吗？
上传数据，提个问题，剩下交给匡优Excel。
