Как снизить количество возвратов на маркетплейсах: 7 точек контроля, которые работают на практике

Как снизить количество возвратов на маркетплейсах:
7 точек контроля, которые работают на практике

Чтобы снизить количество возвратов на маркетплейсах, анализируют причины
по категориям — ошибки в карточках, несоответствие фото, неточные характеристики, проблемы с размерной сеткой и логистикой. На этапе загрузки товаров важно автоматически проверять атрибуты и контент. Сервисы типа DataBird позволяют находить ошибки ещё до публикации карточек.

Возвраты — это не просто раздражение клиентов, это прямые списания со счёта, понижение рейтинга и падение выдачи. На Wildberries и Ozon карточка, по которой много возвратов, просто перестает показываться в поиске, даже если у товара отличный спрос.
До 35% возвратов на маркетплейсах происходят не из-за товара, а из-за ошибки в карточке.

Например:

Фото не показывает реальный цвет
Нет параметра “полномерка / маломерит”
Клиент не понял комплект (думает, что 2 штуки, а приехала 1)
Характеристика заполнена формально → клиент ошибается с выбором

Причины возвратов по категориям

Основные причины возвратов — несоответствие фото и описания, неверные характеристики (цвет, размер, материал), ошибки в атрибутах, неуказанные ограничения, упрощённое описание комплектации. Также возвраты увеличиваются, если карточка не предупреждает о нюансах, например, маломерка или другой фактический цвет товара.

Контент-причины возвратов:

Фото = ожидание, реальность = другое (WB даже штрафует за “недостоверное изображение”)
Размер — нет точной таблицы → возвраты до 25%
“Материал: текстиль” вместо конкретного состава → покупатель считает, что его обманули
Нет фото упаковки — клиент думает, что товар неполный
Характеристики заполнены формально → клиент не понял, что покупает

Как контент напрямую влияет на возвраты

Маркетплейсы оценивают карточки по “контент-рейтингам” → и рейтинг возвратов — один из критериев.
Простая логика:
Больше возвратов → ниже рейтинг → меньше показов → больше списаний и штрафов.
Поэтому контент = не просто “описание”, а инструмент снижения возвратов.

Как DataBird помогает снижать возвраты:

DataBird автоматически анализирует карточки перед публикацией: проверяет обязательные характеристики, указывает, где нет фото упаковки, подсвечивает потенциально конфликтные атрибуты (цвет, состав, комплектация). Это позволяет исправить карточку до выгрузки и снизить возвраты ещё до продаж

Что делает DataBird:

Подсвечивает карточки с рискованными атрибутами (цвет “бежевый/молочный” → уточнить)
Показывает где нет указания комплектации (например “1 шт”)
Отмечает карточки без таблицы размеров или состава
Фильтрует позиции с повышенными возвратами для исправления контента

7 точек контроля перед выгрузкой

Кейс: как сеть аптек снизила возвраты через корректировку карточек

Когда с аптечной сетью загрузили товары через DataBird, система показала, что 30% карточек не имели указания дозировки и формы выпуска. После исправления возвраты по этой группе упали на 18%, а карточки поднялись в выдаче.

ТОП ошибок, которые увеличивают возвраты на маркетплейсах

На маркетплейсах чаще всего возвраты происходят из-за некорректных карточек: отсутствует фото упаковки, характеристики указаны общими словами, нет описания комплектации, не указано, что товар маломерит или имеет нюансы. Устранение этих ошибок до публикации снижает возвраты на 15–30%.

7 ошибок, которые маркетплейсы не прощают

Ошибка	Что происходит	Последствие
❌ Фото только “фронтальное”, без ракурсов и упаковки	Клиент получает другое визуальное ощущение	Возврат по причине “не как на фото”
❌ Характеристика: “Материал — текстиль”	Покупатель ждет плотный лен, а получает тонкий нейлон	Отказ из-за “не тот материал”
❌ Нет указания комплектации	Клиент думает, что в комплекте 2 шт, приходит 1	Конфликт + минус рейтинг продавца
❌ Не указано “маломерит / большемерит”	Возвраты по одежде до 40%	WB снижает приоритет карточки в выдаче
❌ Описание без предупреждений	Для детских товаров не указано возрастное ограничение	Карточку могут заблокировать полностью
❌ Цвет “натуральный бежевый” вместо “бежевый”	Площадка считает атрибут ошибочным	Карточка уходит в “другое” → не ранжируется
❌ Фото с эффектами, надписями или фильтрами	WB распознаёт “маркировку фото”	Штраф + скрытие карточки

Как DataBird помогает избежать этих ошибок автоматически

Перед отправкой DataBird анализирует карточку по чек-листу контентного качества
Подсвечивает “рисковые” товары, по которым чаще всего растут возвраты
Можно в один клик выгрузить список проблемных карточек для доработки
После изменения — повторная отправка → карточки возвращаются в выдачу

Фраза из фидбэка продавца:
“До DataBird мы узнавали об ошибке, только когда карточку уже сняли с выдачи. Сейчас система подсказывает, где проблемы, ещё до публикации — возвратов реально стало меньше.”

Возвраты = не логистическая проблема, а контентная

DataBird помогает отловить ошибки в карточках ДО публикации, а не после того, как маркетплейс снимет комиссию и понизит рейтинг товара.я.

Протестируйте на своих товарах — попробуйте демо

Следите за нами в Telegram

Присоединиться