统计电商退货数据可以通过以下几个步骤进行：
数据收集
收集退货订单的相关数据，包括订单编号、退货日期、商品名称、退货数量、退货原因、客户名称等。
退货率计算
使用公式“退货率 = （退货订单数 / 总订单数） × 100%”计算退货率。
多维度分析
时间维度：按日、周、月统计退货率，分析退货率的变化趋势，判断是否存在季节性或突发性变化。
商品维度：统计每个商品或品类的退货率，识别退货率高的商品，分析退货原因（如商品描述不准确、质量问题等）。
客户维度：分析不同客户群体的退货情况，如VIP客户、普通客户等，以及客户购买行为与退货的关系。
渠道维度：比较自有平台与第三方平台等不同渠道的退货率，识别特定渠道存在的退货问题。
退货原因分析
将商品退货原因分类汇总，例如质量、尺寸不符、颜色误差等，识别出最常见的退货类型。
使用工具
可以使用数据分析工具（如九数云BI）进行多维度分析，生成可视化报表，直观展示退货数据表现，帮助运营人员快速决策。
关注核心指标
总订单数、退货订单数、退货金额占比、平均退货时间、退货成本总额、退货成本占比等。
数据透视表
使用数据透视表进行多条件统计，例如统计某个商品在特定时间段的退货量，并添加“占比”显示，帮助识别主要退货原因。
纠纷退款率
计算纠纷退款率，即买家收到货后要求退货退款且淘宝判定买家胜诉的比例。
通过以上步骤，可以全面统计和分析电商退货数据，找出退货率高的原因，并制定相应的改进措施，提高客户满意度和运营效率。