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Retouren je Kunde

jtl_retouren_je_kunde

Retourennur lesend

Was das Tool macht

Zeigt, welche Kunden auffällig viel zurückschicken - Retourenmenge und -wert je Kunde im Verhältnis zum Umsatz, samt wiederkehrender Muster (immer derselbe Grund oder Artikel). Nutze dieses Tool für 'Wer retourniert am meisten?', 'Retourenquote je Kunde', 'Auffällige Retouren'.

Eingaben

tageoptionalZeitraum in Tagen (Default 180)
topNoptionalLänge der Rangliste (Default 25)

Die Eingaben füllt die KI aus deiner Frage. Du musst dir keine Parameternamen merken.

So wird gerechnet

Der Rechenweg in der Reihenfolge, in der das Tool arbeitet: Abruf, Filter, Berechnung, Ausgabe. Aus dem Tool-Code abgeleitet, damit nachvollziehbar ist, warum eine Zahl so ist. Dieselbe Auskunft liefert das Tool kiuser_tool_logik direkt im KI-Chat.

  1. 1Lädt die Bezeichnungen der Retourengründe und die Retouren der letzten 180 Tage (Default, 7 bis 365) mit Positionen über REST v1.3, höchstens 300.
  2. 2Kunde = Kunden-ID des Retourenkopfs, ersatzweise das Kontaktfeld; angezeigt wird der Kontaktname.
  3. 3Je Kunde: Anzahl Retourenvorgänge, retournierte Menge, Menge je Grund und je SKU.
  4. 4Hauptgrund = Grund mit der größten Menge; Anteil = Menge dieses Grundes / Gesamtmenge × 100.
  5. 5Auffällig: ab 5 Vorgängen mit Hauptgrund-Anteil ab 70 % 'Muster erkennbar', sonst ab 10 Vorgängen 'Viele Retourenvorgänge'.
  6. 6Sortiert absteigend nach retournierter Menge; Ausgabe der ersten 25 (Default) mit den 3 häufigsten Artikeln, dazu bis zu 15 auffällige Kunden.

Annahmen und Grenzen

  • Ein Bezug zu Umsatz oder Retourenwert wird nicht berechnet; verglichen werden nur Mengen und Vorgänge.
  • Die Kundenzuordnung läuft über den Retourenkopf; fehlen Kunden-ID und Kontakt, landen Retouren unter 'unbekannt'.
  • Der Retourenscan ist auf 300 Belege gedeckelt.

So sieht eine Antwort aus

Claude · Retouren je Kunde

In den letzten 180 Tagen gab es 61 Retourenvorgänge von 24 Kunden. Auffällig ist Beispiel Distribution AG: 8 Vorgänge mit 64 Stück, und 87,5 % davon mit demselben Grund – „Gefällt nicht“. Betroffen ist fast immer derselbe Artikel (SKU 100290, 40 Stück). Das sieht nach einem Muster aus, nicht nach Einzelfällen. Entweder passt der Artikel nicht zu diesem Kunden, oder die Produktbeschreibung weckt falsche Erwartungen.

Erfundene Musterdaten. Im Betrieb dieselbe Struktur mit deinen JTL-Daten.

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