반품 및 환불 보고서 작성 방법: 종합 가이드

한 쇼핑몰에서 반품률이 12%라고 보고합니다. 하지만 그중 3분의 1은 실제로 제품이 반품되지 않았습니다.

이는 데이터 오류가 아닙니다. 환불이 반품으로 기록될 때 발생하는 현상이며, 대부분의 플랫폼이 바로 이런 방식으로 집계합니다.

이 차이는 사소한 말장난처럼 들릴 수 있지만, 운영 부서의 누군가가 이 수치를 바탕으로 창고 용량을 계획하는 순간 매우 중요한 문제가 됩니다.

이 가이드에서는 반품 및 환불 보고서에 포함되어야 할 내용과 이 두 단어가 왜 서로 다른 사건을 나타내는지 설명합니다. 이어서 월별 비교를 조용히 망가뜨리는 날짜 문제와 내보낸 데이터를 활용해 보고서를 작성하는 방법을 다룹니다.

반품 및 환불 보고서에 반드시 포함되어야 할 내용

한 화면에 다섯 가지 요소가 함께 표시되어야 하며, 비율은 그중 하나일 뿐입니다.

환불 금액, 환불된 주문 수, 대상 기간, 나눗셈에 사용된 분모, 그리고 전체 환불과 부분 환불의 비율입니다.

플랫폼에서 사유 코드를 수집하고 있다면 이를 추가하세요. 비율은 문제의 규모를 알려주고, 사유는 구체적으로 어떤 문제가 발생했는지 알려줍니다.

처음에는 배송비와 세금을 제외하세요. 이 두 가지는 보통 별도로 추적되며, 이를 섞어 쓰면 나중에 수치를 대조하기가 불가능해집니다.

반품과 환불은 서로 다릅니다

플랫폼 문서에서는 이 점을 이례적일 정도로 명확하게 설명하고 있으므로, 정확한 문구를 읽어볼 가치가 있습니다.

WooCommerce의 analytics documentation에서는 이 둘을 직접적으로 구분합니다. 이 문서에 따르면 "환불(refund)은 고객에게 돈을 돌려주는 거래를 설명합니다."

이 정의의 나머지 절반이 더 중요합니다. 반품(returns) 지표는 "환불이 전체 환불이든 부분 환불이든, 그리고 상품이 실제로 반품되었는지 여부와 관계없이" 환불된 금액을 기록합니다.

따라서 파손된 제품에 대해 실제로 반품된 물건이 없더라도 고객 서비스 차원에서 지급한 크레딧은 반품으로 집계됩니다. 가격 조정도 마찬가지입니다.

이 한 문장 때문에 커머스 분석에서 얻은 반품 수치를 창고 팀에 실제 반품 예측치로 그대로 전달해서는 안 되는 것입니다.

배송비와 세금도 제외됩니다. 환불된 배송비와 환불된 세금은 환불 수치에 포함되지 않습니다. 대신 배송비 및 세금 수치에서 음수 값으로 표시됩니다.

날짜 문제

이 문제는 단일 셀이 아니라 트렌드 라인 자체를 변화시키기 때문에 상황을 더 악화시킵니다.

WooCommerce는 환불을 "(주문이 발생한 날짜가 아니라) 반품이 발생한 날짜에 음수 값으로" 기록합니다.

이것이 월별 비교에 어떤 영향을 미칠지 생각해 보세요. 2월 주문에 대한 3월 환불은 3월 데이터에 반영되며, 2월 매출은 결코 수정되지 않습니다.

이제 두 달 모두 서로 반대 방향으로 약간씩 왜곡됩니다. 2월은 실제보다 실적이 더 좋아 보이고, 3월은 발생시키지 않은 비용을 떠안게 됩니다.

이에 대해 논리적으로 타당한 두 가지 해결책이 있으며, 문서상으로 하나를 선택해야 합니다.

환불 날짜를 기준으로 보고하고 해당 보고서를 현금 흐름 관점(cash view)으로 표시합니다. 이는 은행 계좌 및 플랫폼 데이터와 일치하지만, 코호트 분석과는 절대 일치하지 않습니다.

또는 각 환불을 원래의 주문 날짜로 다시 배정합니다. 이렇게 하면 판매 기간별로 정확한 현황을 파악할 수 있지만, 보고서를 발표한 후에도 지난달의 수치가 변경될 수 있음을 의미합니다.

둘 중 어느 것도 틀린 방법은 아닙니다. 진짜 문제는 어떤 방식을 사용했는지 밝히지 않고 보고서를 발표하는 것입니다.

분모 선택하기

반품률을 구하려면 나누는 수(분모)가 필요하며, 흔히 사용되는 세 가지 분모는 각각 다른 수치를 만들어냅니다.

분모	비율이 의미하는 바	가장 적합한 용도
해당 기간의 주문 수	환불이 발생한 주문의 비율	고객 서비스 업무량
배송된 수량	반품되는 상품의 비율	창고 및 재입고
순매출액	취소된 매출의 비율	재무 및 마진

보고 대상에 따라 선택하세요. 재무 검토에서는 금액 기준의 수치를 원하고, 운영 검토에서는 수량 기준의 수치를 원합니다.

그런 다음 주변의 매출 수치에 주의해야 합니다. 이 수치들 역시 정의되어 있기 때문입니다. WooCommerce는 총매출(gross sales)을 환불, 쿠폰, 세금, 배송비를 제외한 '가격 x 수량'으로 정의하고, 순매출(net sales)은 총매출에서 반품과 쿠폰을 뺀 금액으로 정의합니다.

여기서 평균 주문 가치(AOV)는 순매출을 주문 수로 나눈 값입니다. 따라서 다른 곳에서 인용하고 있을 수 있는 AOV에는 이미 환불 수치가 반영되어 있습니다.

이커머스 원시 데이터를 매출 트렌드 보고서로 변환하는 방법에 대한 가이드에서는 동일한 내보내기 데이터의 매출 측면을 다룹니다.

수동으로 작성하는 방법

옵션 1: 두 개의 합계와 하나의 나눗셈

내보낸 데이터를 해당 기간의 환불 기록으로 필터링한 다음, SUMIFS 함수를 사용하여 환불 금액의 합계를 구합니다.

COUNTIFS 함수를 사용하여 영향을 받은 주문 수를 계산하되, 단일 주문에 여러 건의 환불이 포함될 수 있으므로 먼저 주문 식별자의 중복을 제거합니다.

마지막에 나눗셈을 한 번 수행합니다. 두 합계를 모두 시각적으로 유지해야 다른 사람이 작업 내용을 검토할 수 있습니다.

이 방법은 한계가 금방 찾아옵니다. 특정 기간에 대한 단 하나의 비율만 얻을 수 있으며, 어떤 제품이나 사유가 이를 유발했는지는 파악할 수 없습니다.

옵션 2: 환불 건당 한 행씩 작성

환불 건당 한 행씩 표를 구성합니다. 열은 주문 날짜, 환불 날짜, 소요 일수, 환불 금액, 전체 또는 부분 환불 여부, 사유로 구성합니다.

늦은 날짜에서 빠른 날짜를 빼서 날짜 간격을 계산합니다. DATEDIF 함수에 대한 Microsoft의 안내에 따르면 "특정 시나리오에서는 잘못된 결과가 계산될 수 있습니다."라고 경고합니다.

이제 보고서를 제품별, 카테고별, 채널별, 사유별 또는 환불 지연 시간별로 세분화하여 분석할 수 있습니다.

지연 시간 열은 과소평가되기 쉽지만 매우 유용합니다. 구매 후 40일이 지난 시점에 환불이 집중된다면 내구성 문제를 의심해 볼 수 있고, 4일 만에 집중된다면 사이즈나 제품 설명의 문제를 나타냅니다.

한계는 데이터의 양과 조인(join) 작업입니다. 환불 데이터를 주문 내역 및 제품 데이터와 매칭하는 작업은 수식만으로 해결하기에는 너무 복잡해집니다.

옵션 3: 정의 탭 만들기

보고 기준 날짜, 분모, 그리고 배송비와 세금의 포함 여부를 기록해 둡니다.

그런 다음 제외 대상을 기록합니다. 배송되지 않은 취소 주문, 테스트 거래, 차지백(chargeback) 등은 각각 어떻게 처리할지 명시해야 합니다.

차지백은 사람들이 흔히 잊어버리는 부분입니다. 돈은 빠져나가지만 반품 기록은 남지 않아, 두 시스템의 데이터가 영원히 불일치하게 됩니다.

한계는 규칙을 적어둔다고 해서 자동으로 적용되는 것은 아니라는 점입니다. 다음 달에 누군가가 똑같은 필터를 다시 만들어야 합니다.

공통적인 한계. 세 가지 방법 모두 내보낸 파일에 두 날짜가 모두 포함되어 있다고 가정합니다. 환불 날짜만 있는 경우, 해당 파일로는 코호트 뷰를 복원할 수 없습니다.

수동 방식의 한계가 드러나는 지점

첫 번째 보고서는 반나절이면 작성할 수 있습니다. 하지만 네 번째 보고서는 더 오래 걸리는데, 세 가지 요소가 어긋나기 시작하기 때문입니다.

부분 환불이 늘어납니다. 세 번의 부분 환불이 발생한 하나의 주문이 세 개의 행으로 표시되어, 단순히 행 수를 세어 계산한 주문 수가 왜곡됩니다.

제품 카탈로그가 변경됩니다. SKU 이름이 바뀌면 한 제품의 이력이 둘로 나뉘어, 가장 문제가 되는 제품이 리스트 상단에서 사라지게 됩니다.

또한 정의가 소리 없이 변경됩니다. 이번 달에는 더 완벽한 데이터를 만들기 위해 누군가가 환불된 배송비를 포함시키는 바람에 트렌드의 연속성이 깨집니다.

회의 중에만 나타나는 네 번째 비용도 있습니다. 재무 부서의 수치와 왜 다른지 누군가 질문했을 때, 그 원인은 미처 챙겨오지 못한 탭에 적혀 있는 날짜 기준의 차이 때문입니다.

도구 측면에 대한 정리는 AI tools for e-commerce analytics에서 확인하실 수 있습니다.

Powerdrill Bloom으로 보고서 작성하는 방법

1단계: 주문 및 환불 내보내기 파일 업로드

주문 파일과 환불 파일을 함께 업로드합니다. Powerdrill Bloom은 파일이 업로드되는 즉시 열을 분석하므로, 비율을 계산하기 전에 누락된 환불 날짜, 중복된 주문 식별자, 일관되지 않은 SKU 값 등을 미리 찾아냅니다.

2단계: 자연어로 보고서 설명하기

규칙을 직접 구축하는 대신 말로 설명하세요. 보고 기준 날짜, 분모, 배송비 및 세금 포함 여부, 제외 대상을 지정합니다.

then ask the questions that catch the errors. Ask how many orders carry more than one refund. Ask which refunds fall outside the reporting period of their original order. Then ask for the rate by product and by reason code.

3단계: 차트, 보고서 또는 프레젠테이션 덱 내보내기

분모가 포함된 비율, 일 단위의 환불 지연 분포, 또는 수치 옆에 날짜 기준이 명시된 슬라이드를 내보냅니다.

흔히 하는 실수들

반품을 실제 물품 반품으로 취급하는 것. 플랫폼 지표는 상품의 실제 반품 여부와 관계없이 환불된 금액을 집계합니다. 어떤 의미로 사용했는지 명시하세요.

분모 없이 비율만 보고하는 것. 주문 수, 수량, 금액은 각각 다른 결과를 낳습니다. 보고서에 사용한 기준을 명시하세요.

환불 날짜와 주문 날짜를 혼용하는 것. 한 가지 기준을 선택하여 표시하고, 두 기준을 교차하여 비교하지 마세요.

환불된 배송비와 세금을 명시 없이 포함하는 것. 이 두 가지는 보통 별도로 추적됩니다. 이를 포함하면 재무 데이터와의 대조가 불가능해집니다.

주문 수 대신 행 수를 세는 것. 부분 환불은 주문당 여러 행을 생성합니다. 개수를 세기 전에 중복을 제거하세요.

차지백을 무시하는 것. 환불 기록 없이 돈이 빠져나가갑니다. 이 항목을 어디에 표시할지 결정하고 기록해 두세요.

공개된 업계 평균 비율과 비교하는 것. 다른 소매업체들은 서로 다른 분모와 날짜 규칙을 사용합니다. 먼저 자사의 트렌드와 비교해 보세요.

결론

환불 거래와 반품 금액을 구분하고, 날짜 기준을 정하고, 하나의 분모를 선택한 다음, 산출 근거가 된 기준 데이터와 함께 비율을 보고하세요.

비율 자체가 최종 결과물은 아닙니다. 제품별, 사유별, 환불 지연 시간별 세부 분석을 통해서만 상품 등록 정보, 사이즈 표, 또는 공급업체 중 무엇을 개선해야 할지 파악할 수 있습니다.

매달 이러한 세부 분석을 다시 작성하는 데 하루를 허비하고 있다면, 주문 내보내기 파일에 Powerdrill Bloom을 사용해 보세요. CSV AI assistant 및 AI report generator 페이지도 함께 확인해 보시기 바랍니다.

자주 묻는 질문

반품과 환불의 차이점은 무엇인가요?

환불은 돈을 돌려주는 거래를 의미합니다. 반품은 지표로서 상품이 실제로 반품되었는지 여부와 관계없이 환불된 상품 및 서비스의 금액을 기록합니다.

반품률은 어떻게 계산하나요?

환불 건수나 금액을 명시된 기준 데이터로 나눈 후 100을 곱합니다. 기준 데이터는 주문 수, 배송 수량, 순매출액 등이 될 수 있으며, 각각 다른 수치가 도출됩니다.

환불 날짜와 주문 날짜 중 어느 것을 기준으로 보고해야 하나요?

명시만 해준다면 어느 쪽이든 괜찮습니다. 환불 날짜는 플랫폼 및 은행 데이터와 일치하며, 주문 날짜는 각 판매 기간의 실제 현황을 더 정확하게 보여줍니다.

환불된 배송비와 세금도 포함되나요?

일반적으로 환불 수치에는 포함되지 않습니다. WooCommerce는 환불된 배송비와 세금을 대신 배송비 및 세금 수치에 보고합니다.

제가 계산한 수치가 재무 부서의 수치와 다른 이유는 무엇인가요?

가장 흔한 원인은 날짜 기준의 차이이며, 그 다음으로는 배송비, 세금, 차지백의 포함 여부입니다. 수치를 비교하기 전에 먼저 정의를 비교해 보세요.