以下は日本語訳です（フォーマットと技術要素を保持）：
売上は伸びているのに、返金メールも増えていませんか？心当たりがあるでしょう。 返品はEC事業の頭痛の種で、収益、信頼、睡眠を奪います。
しかし、利益を食い尽くす前に問題商品を特定できたら？
Excelmaticなら、商品別返品率を棒グラフで即座に可視化。数式もストレスも不要です。
返品率が重要な理由
高い返品率は単なる悩みの種ではなく、次の問題を明らかにします：
- 商品品質の問題
- 宣伝と実物の不一致
- 包装や配送の問題
- 不満を持つ顧客層
不良SKU1点か季節的な傾向か、AIチャートで早期に赤信号を発見できます。
サンプルデータ
従来の方法：手作業が多すぎる
Excelでは通常：
- 商品別に注文と返品を集計
- 返品率を計算（返品÷注文）
- 返品率の降順でソート
- 手動でグラフ作成
- ラベルと軸を1つずつ調整
カテゴリ、チャネル、月別にグループ化したい？ ピボット地獄と戦う覚悟が必要です。
Excelmaticの実例：プロンプト＋回答ビジュアル
商品別返品率の棒グラフを表示
どの商品が最も返品されているか一目で比較： このグラフはSKU別の返品率を並べて表示します。
返品率が最も高い商品は？
AIがデータを分析し、即座に返品No.1のSKUを指摘。 ソートも数式も不要です。
商品別の注文数、返品数、返品率を表で表示
詳細が必要？この1プロンプトの表で全商品の返品計算を自動生成。
発見される可能性のある事実
- 1商品が**全返品の30%**を占めている
- 美容カテゴリの返品率が家庭用品の2倍
- フラッシュセール後や繁忙期に返品率が急増
- チャネルX（例：TikTok）＝高変換率＋高返品率
こうした洞察が販売、調達、サポートの方法を変えます。
返品率グラフの主な活用例
- ベストセラーSKUの返品率モニタリング
- 時間経過に伴う傾向（週次/月次）の追跡
- カテゴリ、地域、チャネル別の比較
- 実データを使ったサプライヤー交渉の準備
- 商品タイプ別の内部品質基準設定
手作業 vs Excelmatic AI
| ステップ | 従来のExcel | Excelmatic AI |
|---|---|---|
| 注文/返品のグループ化 | ピボットテーブル | 自動 |
| 返品率の計算 | 行ごとの数式 | 自動 |
| 棒グラフの作成 | 手動挿入+調整 | 即時 |
| カテゴリ間比較 | 手作業の回避策 | プロンプト式 |
| 生成所要時間 | 40–60分 | 1分未満 |
プロのヒント
- 返品率10%超の商品は色分けで強調
- 返品率＋商品評価を組み合わせて深堀り
- 高額商品は収益に対する返品比率で可視化
- 季節やキャンペーンでフィルタリングし急増を発見
最終的な考え
測定できなければ改善もできません。 返品率グラフは、成功要因、失敗要因、損失発生源を教えてくれます。
Excelmaticなら、たった1つのスマートなプロンプトで実現。
