解决方案 · 财务、风险与合规
展示退货成本：按原因、品类、品牌和渠道统计的退款金额和退货率，并给出改进建议。
本演示使用一家虚构门店的数据（商品、订单、门店和政策），您可以放心提出真实问题。在您的工作区中，它将基于您自己的数据运行。
试试示例问题，或用任何语言写下您的问题：
回复由 AI 基于演示数据生成；显示的工具和数字均来自这些数据。
财务、风险与合规
汇总最近一期与上一期的销售额、件数和结构对比。
根据最新月度经营数据更新收入预测，并说明变化原因。
将日常语言描述的报表需求转化为数据查询和清晰的表格。
标记异常退货模式，如频繁退货用户和重复的退货原因，供人工审核。
按国家对照常见的消费者保护规则，检查您的退货、保修、配送和定价政策。
查找您持有的某位顾客的数据，并准备对访问或删除请求的回复。
检查零售数据中的缺失、重复、孤立记录和异常值，并告知数据负责人需要修复的内容。
解释两个时期之间营收变动的原因：销量、价格和品类结构，并列出最大驱动因素。
在广告和商品宣传上线前，审核其依据是否充分以及消费者保护方面的风险。
对照你的标准条款审核供应商和服务合同条款，并标出有风险的条款。
检查商品文案中的环保宣传（环保、可持续、有机）是否有依据，以及是否存在“漂绿”风险。
根据历史数据、季节性和你的增长目标，按月份和品类编制销售预算。
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