惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

D
DataBreaches.Net
IT之家
IT之家
The Cloudflare Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
WordPress大学
WordPress大学
N
Netflix TechBlog - Medium
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
P
Proofpoint News Feed
L
LangChain Blog
博客园 - Franky
美团技术团队
J
Java Code Geeks
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
博客园 - 叶小钗
小众软件
小众软件
Y
Y Combinator Blog
B
Blog RSS Feed
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
D
Docker
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Jina AI
Jina AI
罗磊的独立博客
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Vercel News
Vercel News

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
让退货变成营销的机会
蔡锦海 · 2025-03-28 · via 人人都是产品经理

在电商竞争激烈的当下,退货处理不仅是售后服务的关键环节,更是商家实现二次营销的潜在机会。如何巧妙地将退货转化为促进再消费的契机,是商家需要深入思考的问题。

一般用户发起退货,普通的商家受理退货后,统一给用户发送退货邮件,退货完了就结束了。可是,精明的商家会把退货当成一次很好的二次营销手段。

怎么把退货变成二次营销的手段?

1 分层挽留

不用的用户,可以可以采用不同的挽留策略。比如针对低客单的客户,我们就给他补发一张低客单的优惠券,有些是对品质有疑问的,我们可以推荐其他符合用户口味的产品。有些高客单的退货,用户一旦发起退货,能不能有VIP的客服来接待,专门解答客服的各种问题。

分层的核心原则,就是根据用户的差异化的诉求,给与差异化的解决方案,达到最终挽留的目的。

2 换货推荐

买了我们的某某产品要退货,我们还可以推荐相似产品,推荐关联产品。

比如用户买了这个口红不想要了,我们可以推荐其他更符合用户的口红,这里可以利用AI的算法来进行智能推荐。或者推荐口红周边的产品,比如粉底液、护肤品等。

3 制造稀缺性

用户退货,我们还可以再界面上营造一种稀缺性,比如只剩下一件,周边有90%的用户都选择了这个,给用户制造从众的压力。

4 退货补偿

实在挽留不了,用户退货后,我们可以结合不同的场景,给用户发放优惠券。

比如退货后立马弹出满减优惠券,促使用户购买。

比如退款过程中,发放优惠券,促使用户因为优惠券补偿而取消退款操作。

退货退款有时候是用户的一个冲动行为,策略得当,可以很好的降低整体的退货率。

本文由人人都是产品经理作者【蔡锦海】,微信公众号:【锦海说】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。