Risiko retur bisa terlihat dari ulasan loh, misalnya keluhan yang berulang dari customer. Kamu bisa mulai dengan memetakan kata kunci negatif, melihat pola rating, lalu mengelompokkan masalah untuk memperkirakan seberapa besar potensi retur.
Di artikel Tokpee ini, kita bahas cara menghitung risiko retur berdasarkan ulasan produk dan membahas rumus return rate supaya keputusan bisnismu lebih akurat.
Cara Menghitung Risiko Retur Berdasarkan Ulasan Produk
Sejauh ini, aku juga belum menemukan rumus cepat yang otomatis bisa mengubah review jadi angka risiko retur yang 100% akurat karena tiap kategori produk beda sifatnya. Retur baju sering soal ukuran, retur elektronik sering soal rusak, retur skincare sering soal cocok-tidak-cocok.
Tapi tenang, kita tetap bisa menyusun cara yang cukup objektif untuk mendapatkan gambaran. Anggap ini seperti metode semi-kuantitatif. Kamu mengambil data dari ulasan, susun kategorinya, lalu mengubahnya jadi angka perkiraan yang bisa dipakai untuk membuat keputusan.
Ayo kita cek beberapa cara berikut ini:
Cek Kata Kunci Negatif
Untuk melihat risiko retur berdasarkan ulasan, kamu bisa mulai dari hal paling simpel, yaitu mencari kata-kata komplain yang sering muncul.
Ini penting karena ulasan negatif biasanya memberi petunjuk langsung kenapa orang kecewa dan apa yang membuat mereka menyesal beli.
Kata kunci negatif yang sering muncul dan biasanya relate dengan retur yaitu:
- Ukuran salah / kekecilan / kebesaran
- Barang tidak sesuai (deskripsi atau ekspektasi)
- Rusak / cacat / tidak berfungsi
- Berbeda dengan foto / warna beda / kualitas beda
- Pengiriman lama (sering memicu pembatalan/komplain, walau bukan selalu retur)
- Packaging buruk / penyok / bocor
- Kurang lengkap / part hilang / aksesoris tidak ada
- Bau menyengat / aroma beda (khusus kategori tertentu seperti parfum, fashion, produk rumah)
- Tidak original / diragukan keasliannya (ini paling bahaya untuk reputasi)
- Cara pakai tidak jelas (sering muncul di produk yang butuh instruksi)
Langkah-langkah menggunakannya:
- Ambil 50–100 ulasan terbaru, lebih bagus kalau kamu ambil dari periode waktu yang sama
- Hitung frekuensi kemunculan kata kunci negatif.
- Tandai 3 komplain paling sering, ini biasanya “akar” risiko retur terbesar.
Kalau kamu seller baru dan belum punya review, kamu bisa melakukan hal yang sama di produk kompetitor untuk memprediksi potensi masalah yang akan kamu hadapi.
Cek Melalui Rating
E-commerce punya sistem rating bintang dan bisa sebagai indikator cepat untuk membaca kesehatan produk. Tapi jangan berhenti di angka rata-rata saja.
Berikut beberapa data yang lebih berguna untuk analisis risiko retur:
- Distribusi bintang: apakah bintang 1–2 jumlahnya cukup banyak?
- Pola komplain di rating rendah: bintang 1 biasanya berisi alasan yang jelas.
- Konsistensi: apakah bintang rendah muncul terus, atau cuma sesekali?
Kalau produk punya rating tinggi tapi masih ada komplain berulang tentang kebocoran,berarti masalahnya spesifik. Kamu bisa menyelesaikannya dengan packing lebih aman.
Contoh lain, kalau rating turun karena mendapatkan review “tidak sesuai deskripsi” berulang, itu sinyal bahwa risiko retur bisa tinggi karena ekspektasi pembeli tidak terpenuhi.
Kategorikan Masalah
Nah, setelah kamu punya daftar komplain dan rating, langkah berikutnya adalah mengubahnya menjadi kategori yang bisa dihitung.
Contoh kategori sederhana:
- Kualitas produk (rusak, cacat, tidak berfungsi, cepat rusak)
- Ketidaksesuaian ekspektasi (beda foto, beda warna, bahan tidak sesuai, tidak original)
- Ukuran/varian (ukuran salah, warna salah, salah kirim varian)
- Logistik/packing (bocor, penyok, pecah, pengiriman lama)
- E.Kelengkapan/instruksi (part hilang, tidak ada panduan)
Selanjutnya, kamu hitung persentasenya dari kumpulan ulasan negatif yang kamu kumpulkan. Misalnya, dari 100 ulasan, 20 ulasan mengandung komplain.
Dari 20 komplain tersebut, 8 tentang ukuran, 6 tentang packing, 4 tentang kualitas, 2 tentang kelengkapan.
Berarti, pembagian masalahnya bisa seperti berikut ini:
- Ukuran = 40% dari komplain
- Packing = 30%
- Kualitas = 20%
- Kelengkapan = 10%
Ini belum return rate, tapi ini sudah peta risiko. Dan peta ini membantu kamu menentukan solusi:
- Kalau dominan ukuran → perbaiki size chart, foto real, anjuran tinggi/berat badan.
- Kalau dominan packing → upgrade packing (bubble wrap, double box, segel).
- Kalau dominan kualitas → ganti supplier atau QC lebih ketat.
- Cara Menghitung Risiko Retur dengan Rumus Return Rate
Oke, sekarang masuk ke hitung-hitungan yang benar-benar angka.
Return Rate = (Jumlah Produk Dikembalikan ÷ Total Produk Terjual) × 100
Contoh Kasus Return Rate Parfum
Sekarang kita buat contoh kasus brand parfum. Misalnya dalam 1 bulan:
- Total parfum terjual: 1.200 botol
- Total yang dikembalikan: 36 botol
Maka return rate-nya:
- Return Rate = (36 ÷ 1.200) × 100
- Return Rate = 0,03 × 100
- Return Rate = 3%
Cara bacanya gimana? Return rate 3% artinya dari setiap 100 botol parfum yang terjual, sekitar 3 botol berpotensi kembali.
Lalu, di sinilah ulasan produk memudahkanmu untuk menemukan penyebabnya. Kamu bisa mengaitkannya dengan:
- Apakah 36 retur itu banyak karena botol bocor?
- Karena aroma beda ekspektasi?
- Karena barang rusak saat sampai?
Kalau dari ulasan kamu menemukan kata kunci negatif yang dominan “bocor” dan “packaging kurang aman”, maka solusi paling cepat biasanya bukan ganti produk, tapi memperketat packing.
Kalau dominannya “aroma tidak sesuai”, kamu bisa memperbaiki deskripsi aroma seperti notes, intensitas, cocok untuk acara apa, dan edukasi pembeli supaya ekspektasinya lebih pas.
Tips Menekan Risiko Retur Berdasarkan Ulasan Produk
Kalau kamu sudah paham pola masalah dari ulasan, langkah berikutnya adalah menekan risiko sebelum retur makin jadi kebiasaan.
Dan di titik ini, Tokpee bisa jadi tools yang membuat kamu kerja lebih cepat dan lebih data-driven. Tokpee bukan cuma untuk cari produk laris, tapi juga untuk riset sampai ke tahap analisis, terutama lewat fitur Riset Detail Produk.
Tokpee menekankan satu hal yang menarik: garansi bisa jadi value yang bikin pembeli lebih memilih tokomu. Tapi, garansi juga harus dihitung biar nggak jadi bumerang.
Dengan Tokpee, kamu bisa melihat persentase komplain pada suatu produk sehingga kamu bisa memperkirakan risiko dan menghitung apakah strategi garansi itu aman untuk margin dan operasionalmu.
Praktiknya, kamu bisa pakai Tokpee untuk:
- memilih produk yang risikonya lebih rendah (komplain lebih terkendali),
- menentukan apakah perlu garansi, dan jenis garansi apa yang realistis,
- serta menghindari produk yang kelihatannya laku tapi “biaya tersembunyinya” tinggi karena komplain/retur.
Dan ketika kamu sudah menemukan produk yang aman, Tokpee juga punya fitur lain untuk memudahkan pebisnis e-commerce seperti riset kompetitor, riset pencarian, dan sebagainya. Kamu tidak perlu trial-error terlalu banyak deh!
Kesimpulan
Cara paling masuk akal untuk menghitung risiko retur berdasarkan ulasan produk adalah mengubah review menjadi data. Cari kata kunci negatif, baca pola rating, lalu kategorikan masalah agar kamu tahu sumber risiko terbesar.
Setelah itu, lengkapi dengan angka yang lebih akurat lewat rumus return rate, yaitu (jumlah produk dikembalikan ÷ total terjual) × 100.
Selanjutnya, kaitkan penyebabnya dengan pola ulasan yang kamu temukan. Dan kalau kamu ingin validasi yang lebih cepat sebelum jual atau sebelum kasih garansi, Tokpee bisa membantu lewat Riset Detail Produk untuk melihat persentase komplain sehingga keputusanmu lebih terukur dan tidak cuma berdasarkan feeling!
