Отчёт по возвратам на Wildberries: разбор и удержания

Определение. Отчёт по возвратам на Wildberries — это сводная и детальная статистика всех возвратных операций по заказам: от причины и инициатора до логистики, удержаний и компенсаций. Для селлеров это инструмент управления маржой и качеством товара, потому что именно возвраты чаще всего «едят» прибыль и искажают картину эффективности рекламных кампаний.

Зачем читать этот раздел. Мы разложим, где искать ключевые поля, чем возврат отличается от отмены и корректировки, как выгружать данные и связывать их с продажами и SKU. Параллельно покажем, как контролировать удержания и автоматизировать ежедневный мониторинг.

Что даст внедрение.

• Понимание структуры отчёта и статусов, снижение «необъяснимых» удержаний.
• Единые правила учёта возвратов в аналитике (сквозная связь заказ → возврат → удержания).
• Быстрые действия по аномалиям: брак, «серийные» покупатели, ошибки логистики.

Ключ к практике. В ответах ниже — пошаговые инструкции, готовые чек‑листы полей и примеры того, как эти данные влияют на решения: пересборку ассортимента, правки карточек и креативов, корректировку ставок и бюджетов.

Часто задаваемые вопросы

• Что такое отчёт по возвратам на WILDBERRIES?
• Где смотреть возвраты в отчётах и какие разделы важны?
• Какие колонки и статусы есть в отчёте по возвратам на Вайлдберриз?
• Как отличить возврат от отмены и корректировки?
• Как выгрузить отчёт по возвратам в CSV/Excel на WB?
• Как связать возвраты с конкретными заказами и SKU?
• Как считаются удержания и компенсации по возвратам на WILDBERRIES?
• Почему не сходятся суммы возвратов и выплаты?
• Как учитывать причину возврата и кто инициатор?
• Как анализировать процент возвратов по категориям на Вайлдберриз?
• Как смотреть сроки возврата и логистику возвратов на WB?
• Как находить «аномальные» возвраты и брак?
• Как учитывать перерасчёты, комиссии и платное хранение?
• Как связать отчёт по возвратам с отчётом о продажах и остатками на Вайлдберриз?
• Как автоматизировать ежедневный контроль возвратов и удержаний на WB?

Что такое отчёт по возвратам на WILDBERRIES?

🧭 Каркас. Отчёт по возвратам фиксирует всю «жизнь» обратной операции: от момента инициирования до зачёта на вашем балансе. В нём содержатся идентификаторы заказа и товара (SKU/баркод), даты и статусы движения (инициирован, в пути, принят, зачислен), причина и инициатор (покупатель/WB), финансовые итоги (удержания, компенсации, логистика), а также склады/регионы, где происходили события. Правильное чтение отчёта позволяет видеть реальную себестоимость по SKU с учётом возвратов и корректно считать метрики (CR, CPO, ДРР, ROMI).

🛠 Как работать.

1. Сформируйте отчёт за нужный период и включите поля идентификаторов: заказ, позиция, SKU/баркод, артикул WB/ваш.
2. Добавьте финансовые колонки: удержания по логистике, комиссию, компенсации, итоговую сумму.
3. Подтяните причины/статусы и инициатора возврата — это база для классификации действий (контент, упаковка, логистика).
4. Свяжите возврат со строкой продажи (через номер заказа + SKU) — без этого легко «потерять» деньги в агрегатах.

📊 На что смотреть.

• Доля возвратов по SKU и по причинам.
• Удержания на 1 возврат и их структура (логистика, дефект, прочее).
• Время оборота возврата (дни) — влияет на платное хранение/заморозку оборотки.

⚠️ Риски.

• Смешение возвратов и отмен: искажает CR и ДРР.
• Игнорирование инициатора: разные действия при «не подошло» vs «брак».
• Отсутствие связи с рекламой: дорогостоящие кластеры могут «сыпать» возвратами.

💡 Хотите быстрее находить «дорогие» возвраты и закрывать утечки прибыли в отчётах? Подпишитесь на Телеграм‑канал @Astrakov_PRO — получите практические разборы, шаблоны и сигналы, которые делают продажи устойчивее и маржу стабильнее.

Где смотреть возвраты в отчётах и какие разделы важны?

🧭 Ориентиры в ЛК. Источники данных обычно разбросаны: сводный отчёт по возвратам, детализация операций в финансовых отчётах, карточка заказа/поставки, а также отчёты по логистике и хранению. Вам нужно собрать «панораму», чтобы видеть причинно‑следственные связи (причина → удержание → влияние на прибыль).

🛠 Пошагово.

1. Откройте финансовый раздел и найдите сводный отчёт по возвратам за период.
2. Проверьте фильтры: дата операции и дата продажи — используйте оба среза для сверок.
3. Откройте карточку спорных возвратов и сохраните скрин/ссылку на заказ, ТТН, маршрут.
4. Сопоставьте со сводом «Логистика» (стоимость пути туда/обратно) и «Хранение» (платные дни).
5. Для SKU‑аналитики выгрузите отчёт и соедините с каталогом (название, бренд, категория).

📊 Ключевые разделы.

• «Причины/инициатор» — основа для product/контент‑решений.
• «Склады/регионы» — выявляют логистические узкие места и задержки приёмки.
• «Финансы» — итог удержаний/компенсаций, влияющий на юнит‑экономику.

⚠️ Типичные ошибки.

• Смотреть только финансы без причин: лечим симптомы, а не источник.
• Анализ по неделе без SKU — теряются «чёрные дыры» на уровне моделей/размеров.
• Период по дате продажи вместо даты операции — несовпадение с выплатами.

💡 Нужен быстрый способ собрать «всё о возвратах» в одном экране? Подпишитесь на Телеграм‑канал @Astrakov_PRO — дам макеты дашбордов и чек‑листы сверок, чтобы решения принимались на данных и повышали предсказуемость выручки.

Какие колонки и статусы есть в отчёте по возвратам на Вайлдберриз?

🧭 Структура полей. Вариации интерфейса бывают, но ядро похоже: идентификаторы (заказ, позиция, артикулы), даты (продажа, инициирование, получение, зачисление), география (склад/регион), атрибуты возврата (причина, инициатор, статус), финансы (удержания по видам, компенсации, итог), логистика (стоимость перевозок, платное хранение), качество (брак/не брак), служебные (комментарии, номера документов).

🛠 Что включить в выгрузку.

• Идентификаторы: номер заказа, позиция, артикул WB/ваш, баркод, SKU.
• Тайминги: дата продажи, дата инициирования, дата фактического возврата, дата проводки.
• Причины и инициатор: «не подошло», «брак», «не тот цвет» и т. п.; покупатель/WB.
• Финансы: логистика туда/обратно, комиссия, платное хранение, прочие удержания, компенсации.
• Гео: склад приёмки, склад возврата, регион покупателя.

📊 Статусы движения.

• «Инициирован» → «В пути к складу» → «Принят к возврату» → «Проверка качества» → «Зачислен/списан».
• Переходы статусов часто объясняют задержки выплат и всплески удержаний.

⚠️ Грабли.

• Незаполненные служебные поля (нет ТТН/комментария) — сложно доказывать спор.
• Путаница между «дата операции» и «дата продажи» — разъезд с бухгалтерией.
• Игнорирование «платного хранения» — тихий пожиратель маржи.

💡 Ищете, как стандартизировать выгрузку и не терять важные колонки? Подпишитесь на Телеграм‑канал @Astrakov_PRO — пришлю шаблон полей и правила обработки, чтобы аналитика стала сопоставимой между месяцами и категориями.

Как отличить возврат от отмены и корректировки?

🧭 Разводим понятия.

• Возврат — товар был отгружён/получен, затем отправлен обратно. Возникают логистические удержания и возможные компенсации.
• Отмена — заказ не перешёл в стадии исполнения (или клиент не забрал). Здесь другие правила проводок и зачастую иная логистика.
• Корректировка — бухгалтерская операция по исправлению записей (ошибка в сумме/атрибутах). Не путать с реальным движением товара.

🛠 Практика сверки.

1. Свяжите события с исходной продажей (номер заказа + SKU).
2. Проверьте цепочку статусов: если не было «выдачи/получения», перед вами отмена.
3. По корректировкам ищите служебные комментарии и документы — без них спорить сложно.
4. Сопоставляйте удержания: у отмен обычно другая логистическая формула, чем у возврата.

📊 Срезы для анализа.

• Доля возвратов vs отмен по категориям.
• Топ причин возвратов и «дорогие» причины по удержаниям.
• Влияние на CR/ДРР: возвраты снижают фактическую эффективность трафика.

⚠️ Ошибки.

• Считать отмены как возвраты — завышаете «брак» и теряете реальные источники проблем.
• Не фиксировать доказательства (фото/видео упаковки, замеры) — теряете шанс на компенсацию.

💡 Хотите вычленять «ядро проблемы» — где возврат, а где отмена/корректировка? Подпишитесь на Телеграм‑канал @Astrakov_PRO — получите чек‑лист сверок и шаблон апелляции, чтобы отстаивать деньги и держать стабильную маржу.

Как выгрузить отчёт по возвратам в CSV/Excel на WB?

🧭 Задача. Получить «плоскую» таблицу, которую можно стыковать с продажами, логистикой и остатками. Важно заранее включить необходимые поля и сохранить фильтры (период, склады, категории), чтобы выгрузка была воспроизводимой.

🛠 Шаги выгрузки.

1. Откройте раздел возвратов и задайте дату операции (для сверки с выплатами) и при необходимости — дату продажи.
2. В настройках колонок включите идентификаторы, статусы, причины, инициатора, финансовые поля и географию.
3. Нажмите «Выгрузить» → CSV/Excel. Сохраните пресет колонок и название файла по стандарту (например, returns_YYYYMMDD.csv).
4. Импортируйте файл в вашу таблицу/BI и соедините с заказами по ключу заказ+SKU.

📊 Контроль качества.

• Проверяйте дубликаты строк и пустые поля.
• Сверяйте итог удержаний по выгрузке с финансовым отчётом периода.
• Делайте тестовую выборку 20–30 строк и вручную проверьте соответствие карточкам заказов.

⚠️ Что пойдёт не так.

• Фильтр по «дате продажи» вместо «даты операции» — расхождение с выплатами.
• Неполный набор колонок — невозможность классифицировать возвраты.
• Несогласованный формат дат/ID — падают автоматические связки.

💡 Нужен готовый шаблон выгрузки с формулами для быстрой сверки? Подпишитесь на Телеграм‑канал @Astrakov_PRO — пришлю файл‑рыбу и инструкцию подключения, чтобы вы реже теряли деньги и чаще принимали правильные решения.

Как связать возвраты с конкретными заказами и SKU?

🧭 Картина процесса. Возврат всегда рождается из конкретного заказа: у него есть номер, дата отгрузки, способ доставки и SKU/баркод. В аналитике важно «прошивать» цепочку: показ → клик → заказ → возврат → удержания. Тогда виден истинный вклад трафика и слабые места карточки/логистики.

🛠 Как сделать.

• Экспортируйте «Возвраты» и «Продажи» за один период, приводите к единому ключу: order_id + sku (или barcode).
• Добавьте справочник SKU (артикул продавца ↔ номенклатура 1С).
• Постройте связку «возврат → исходный заказ» по полям возвратного документа (номер заказа/УПД, дата, SKU).
• Для частичных возвратов храните количество и суммы на уровне позиции.

📊 Что смотреть.

• Доля возврата по SKU/модели/размеру.
• Лаг между продажей и возвратом (в днях).
• Канал трафика исходного заказа (по UTM/отчёту WB) и его CR в возврат.

⚠️ Ошибки.

• Склейка только по артикулу без order_id (ведёт к дублям).
• Игнор частичных возвратов (искажает маржу).
• Смешивание дат продажи и зачёта возврата.

💡 Хотите быстро находить убыточные SKU по возвратам и режущие маржу источники трафика — соберите простую связку «заказ ↔ возврат» и фильтры по причинам. Подпишитесь на Телеграм-канал @Astrakov_PRO, там регулярно выкладываю готовые шаблоны и чек-листы, которые помогают стабилизировать выручку и управлять маржинальностью.

Как считаются удержания и компенсации по возвратам на WILDBERRIES?

🧩 Логика расчётов. При возврате формируются удержания: логистика туда/обратно, обработка, платёжные комиссии; возможны компенсации (например, брак от покупателя). Конечная сумма зависит от правил категории и маршрута заказа.

🛠 Разберите структуру.

• Разделяйте удержания: «доставка к клиенту», «обратная логистика», «обработка возврата», «комиссии платёжей/эквайринга».
• Фиксируйте признак «кто виновник»: покупатель/продавец/служба доставки.
• Храните тарифный справочник по периодам (тарифы меняются).

📊 Контрольные отчёты.

• «Возвраты» с разложением сумм по типам удержаний.
• P&L по SKU: валовая прибыль минус возвратные издержки.
• Бенчмарк «удержания / цена продажи» по категориям.

⚠️ Грабли.

• Считать только «обратку», забыв логистику «туда».
• Не учитывать перерасчёты задним числом.
• Игнорировать признак невыкупа как отдельную механику.

💡 Нужен быстрый способ понять, где «утекает» маржа при возвратах — разложите удержания на компоненты и настройте алерты по порогам. Подпишитесь на Телеграм-канал @Astrakov_PRO, получите рабочие формулы и примеры дашбордов для управленческого контроля.

Почему не сходятся суммы возвратов и выплаты?

🔎 Причины расхождений. Разные даты признания (операции vs выплаты), частичные возвраты, перерасчёты тарифов, округления и задержки обновления отчётов. Плюс — компенсации и штрафы проходят в иных разделах.

🛠 Как свести.

• Стандартизируйте «дату событий»: используйте «дата операции» для аналитики и отдельный отчёт по выплатам — для движения денег.
• Делайте «мостик» (reconciliation): начальный остаток + продажи – возвраты – удержания ± перерасчёты = выплата.
• Отмечайте «статус возврата»: инициирован/принят/зачтён.

📊 Проверки.

• Сверка агрегатов по дате операции vs дате выплаты.
• Выборка топ-20 возвратов с наибольшими расхождениями.
• Карта причин: перерасчёт, лаг, частичный возврат, комиссия.

⚠️ Риски.

• Сведение по «дате отчёта», а не по «дате операции».
• Игнор статуса проведения коррекции.
• Отсутствие таблицы маппинга кодов операций.

💡 Ищете, как убрать «черные дыры» между возвратами и выплатами — внедрите мостик-сверку и единые правила дат. Подпишитесь на Телеграм-канал @Astrakov_PRO, там даю пошаговые инструкции, чтобы сохранить прозрачность и управляемость денежного потока.

Как учитывать причину возврата и кто инициатор?

🧭 Зачем это нужно. Причина определяет, что менять: упаковку, размерную сетку, фото/описание, логистику. Инициатор (покупатель/продавец) влияет на распределение издержек и сценарий апелляции.

🛠 Имплементация.

• Введите справочник причин (не подошёл размер, дефект, долгие сроки, «не соответствие ожиданиям»).
• Для каждой причины — ответственный «владелец гипотезы» (контент/качество/логистика/маркетинг).
• На уровне SKU фиксируйте долю каждой причины и динамику по неделям.

📊 Метрики.

• Return Rate по причине.
• Impact на CR/ДРР/маржу.
• Лаг до возврата по причине (например, «не подошёл размер» возвращают быстрее).

⚠️ Частые ошибки.

• Всё сводят к одной «общей» причине.
• Не связывают причину с UGC/фото/атрибутами.
• Не закрывают цикл гипотез (нет ретеста после фикса).

💡 Хотите системно резать возвраты — заведите матрицу «причина × действие × срок» и отслеживайте эффект. Подпишитесь на Телеграм-канал @Astrakov_PRO, получите шаблоны для быстрой настройки и контрольных списков командных задач.

Как анализировать процент возвратов по категориям на Вайлдберриз?

🗺 Сравнение по нише. Уровень возвратов сильно различается: одежда/обувь выше из-за размеров, электроника — из-за брака/комплекта, декор — из-за ожиданий. Важно нормировать по цене, типу доставки и региону.

🛠 Что делать.

• Стройте бенчмарки: категория → подкатегория → бренд/ценовой сегмент.
• Нормируйте на чек, сезон и тип доставки (курьер/ПВЗ).
• Выводите heatmap «SKU × неделя» для отслеживания всплесков.

📊 Ключевые срезы.

• Return Rate по подкатегории.
• Доля возврата по причине внутри категории.
• Вклад возвратов в ДРР/маржу.

⚠️ Ошибки.

• Сравнение «всех со всеми» без нормировок.
• Игнор сезонности (например, рост возвратов после распродаж).
• Выводы по слишком короткому окну данных.

💡 Нужен быстрый способ понять, где ваша категория «теряет» деньги — сравнивайте себя не со средним по рынку, а с ближайшим под-классом и чек-сегментом. Подпишитесь на Телеграм-канал @Astrakov_PRO, там делюсь рабочими таблицами для бенчмаркинга и быстрой диагностики.

Как смотреть сроки возврата и логистику возвратов на WB?

⏱ Почему важен тайминг. Чем длиннее плечо возврата, тем позже закрывается кассовый разрыв и выше издержки. Сроки зависят от географии, способа доставки, загруженности складов.

🛠 Пошагово.

• Фиксируйте даты: покупки, выдачи, инициирования возврата, приёмки на складе, зачёта.
• Стройте воронку «инициирован → в пути → принят → зачтён».
• Добавьте географию и тип доставки.

📊 Что анализировать.

• Медианный лаг возврата (в днях).
• Доля «длинных» возвратов > X дней.
• Вклад длительных возвратов в кассовые разрывы.

⚠️ Подводные камни.

• Считать среднее вместо медианы (чувствительно к выбросам).
• Не различать «невыкуп» и «возврат после выдачи».
• Игнорировать региональные пики загрузки.

💡 Ищете, как ускорить оборот и снизить кассовые разрывы — контролируйте лаги возвратов и устраняйте узкие места по гео. Подпишитесь на Телеграм-канал @Astrakov_PRO, получите чек-лист оптимизации и пороги алертов для дашборда.

Как находить «аномальные» возвраты и брак?

🧪 Диагностика. Аномалия — это всплеск возвратов по SKU/размеру/партии, выбивающийся из рядов. Источник — дефект партии, новый поставщик упаковки, некорректные атрибуты, несоответствие фото.

🛠 Методика.

• Контрольные карты: сигналы трёх сигм по недельной доле возвратов.
• Фильтр «новые SKU/партии» и «после изменения упаковки».
• Проверка UGC: жалобы, одинаковые формулировки причин.

📊 Отчёты.

• Топ-10 SKU по приросту возвратов WoW.
• Карта «партия/дата поставки → возвраты».
• Матрица «причина × SKU × партия».

⚠️ Ошибки.

• Ручной просмотр без статистических порогов.
• Отсутствие поля «партия/серия» в карточке.
• Неоформленные фото-стандарты при возвратах дефекта.

💡 Нужен быстрый способ ловить всплески брака — заведите статистические пороги и карточку расследования аномалий. Подпишитесь на Телеграм-канал @Astrakov_PRO, там делюсь шаблонами и процессами, которые экономят недели и сохраняют маржу.

Как учитывать перерасчёты, комиссии и платное хранение?

⚙️ Финансовая точность. Возвраты часто сопровождаются задним числом: перерасчёт логистики, комиссиям, платному хранению. Без разнесения по типам и периодам маржа «пляшет».

🛠 Практика.

• Введите отдельные статьи: «перерасчёт логистики», «перерасчёт комиссий», «платное хранение».
• Назначьте «дату события» и «дату отражения в учёте».
• Делайте корректирующие проводки в управленческом отчёте.

📊 Контроль.

• Месячный отчёт «перерасчёты по причинам».
• KPI: доля перерасчётов к выручке, средний лаг.
• Алерт, если перерасчёт > X% от логистики.

⚠️ Часто забывают.

• Протаскивать перерасчёты в P&L SKU.
• Обновлять бенчмарки после изменения тарифов.
• Учитывать пиковые сезоны (рост хранения/обработки).

💡 Ищете, как перестать «терять» на незамеченных корректировках — заведите отдельные статьи и сверку по двум датам. Подпишитесь на Телеграм-канал @Astrakov_PRO, получите образцы регистров и формулы для стабильного управленческого учёта.

Как связать отчёт по возвратам с отчётом о продажах и остатками на Вайлдберриз?

🔗 Зачем сквозная связка. Она показывает путь товара и денег: из продажи в возврат, из возврата — назад в остатки/списания. Так видно, где «зависают» единицы и какая часть вернулась к продаже.

🛠 Схема.

• Ключи: order_id, sku, barcode, «дата операции».
• Линки: «Продажи» ↔ «Возвраты» ↔ «Остатки» (резерв/транзит/доступно).
• Флаги: «вернулось на полку», «списано/утилизировано».

📊 Показатели.

• Доля возвратов, вернувшихся в «доступно».
• Срок возращения в сток (дни).
• Потери от утилизации/повреждений.

⚠️ Ошибки.

• Отсутствие статусов (резерв/транзит).
• Игнорирование частичных возвратов.
• Свод по разным временным зонам/датам.

💡 Нужен быстрый способ видеть влияние возвратов на товарный запас — стройте единую модель «продажа ↔ возврат ↔ остатки». Подпишитесь на Телеграм-канал @Astrakov_PRO, там делюсь примерами витрин данных и фильтрами, которые ускоряют анализ.

Как автоматизировать ежедневный контроль возвратов и удержаний на WB?

🤖 Подход. Автоматизация нужна для раннего сигнала: когда доля возвратов/удержаний выходит за пороги, команда успевает исправить карточку, поставку или тарификацию.

🛠 Соберите конвейер.

1. Ежедневная выгрузка «Продажи», «Возвраты», «Остатки» в хранилище.
2. ETL-скрипт нормализует даты, ключи, статусы.
3. BI-дашборды: Return Rate, удержания/ед., причины, лаги.
4. Алерты: телеграм-бот по порогам SKU/категории/причине.

📊 Пороги/алерты.

• Return Rate SKU > Х% WoW.
• Удержания/ед. > порог по нише.
• Доля «неопознанных причин» > Y%.

⚠️ Риски.

• Отсутствие «владельцев» метрик.
• Нет бэкапа/логов ETL.
• Слишком частые алерты → «слепота» к уведомлениям.

💡 Хотите держать возвраты под контролем без ручной рутины — запустите минимальный ETL+BI+алерты и назначьте ответственных. Подпишитесь на Телеграм-канал @Astrakov_PRO, я публикую шаблоны регламентов и метрик, которые помогают удерживать стабильность продаж и маржу.

Уважаемый читатель, понравилась моя статья? Меня зовут Астраков Дмитрий, я основатель WBStat.PRO, автор тренинга «WILDBERRIES – ПРОРЫВ». Хотите узнать, КАК ПОДНЯТЬ ПРОДАЖИ НА WILDBERRIES? Подпишитесь на мой бесплатный Telegram-канал: @Astrakov_PRO – там каждый день выходит самая крутая информация о WildBerries: