以下は日本語訳です（フォーマットと技術要素を保持）：
商品の平均評価が4.2星でも— 注文の10%が返品されているとしたら？
Excelmaticなら複合グラフ（棒＋折れ線）で、顧客満足度と返品行動をひと目で可視化できます。
評価＋返品率が真実を明らかにする理由
両方を比較することで見えてくること：
- 高評価なのに隠れた品質問題がある商品
- 低評価なのに返品率が意外に低いSKU
- チャネルやキャンペーンごとの期待値のミスマッチ
- サイズや配送が原因で愛されつつ返品される商品
1つのグラフ。2つの指標。無限の気付き。
サンプルデータ
従来の方法：スプレッドシートでは全体像が見えない
低評価の注文がどれだけ返品されたか知りたい？
以下の準備が必要：
- 商品ごとに注文をグループ化
- 平均評価と返品率を計算
- 結果を手動で複合グラフに統合
- レイアウト・二軸・ラベルを調整...
チャネルやキャンペーン別に分析しようものなら、補助列が大量に必要
Excelmaticなら1つのプロンプトで完了。
Excelmatic実例：プロンプト＋回答ビジュアル
商品別の平均評価と返品率を比較
各SKUの認知品質 vs 実際の結果を可視化。
低評価かつ高返品率の商品は？
この二重分析で顧客が嫌い且つ返品するSKUを特定。
レビュー数・返品数・返品率・評価を商品別に表形式で作成
パフォーマンスを一覧監査したい？ この分解表ですべてを一発把握。
発見される可能性のある事実
- 4.5星評価のオシャレ商品...だが返品率12%
- 2.1星評価で最多返品のSKU—二重苦
- TikTok経由の商品は高評価だが返品も多い
- 「最高評価」商品がサイズ感や部品不足で返品
評価＋返品複合グラフの最適用途
- 顧客を欺くSKUの特定
- 評価と返品の両方でキャンペーン効果を追跡
- レビュー操作やインフルエンサー偏りの検出
- 顧客フィードバックと品質検査の整合確認
手作業 vs Excelmatic AI
| ステップ | 従来のExcel | Excelmatic AI |
|---|---|---|
| 平均評価＆返品率の計算 | 複数式が必要 | 自動 |
| 複合グラフへのデータ統合 | グラフウィザード | 自動 |
| キャンペーン/チャネル別分析 | ピボット＋フィルタ | プロンプト式 |
| 分析所要時間 | 45–60分 | 1分未満 |
最終考察
平均評価は物語の半分しか語らない。 返品率が残りの半分を明かす。
Excelmaticなら両方を1つのスマートグラフに可視化。
隠れた商品リスクを暴きたい？
データをアップロードして質問するだけ。
