Nivel 2 · Mide la tasa de devolución en SQL

Qué estás revisando, y por qué

Antes de calcular una tasa, mira a qué pertenecen las devoluciones. Cada fila de devolución apunta a una línea de pedido, y cada línea pertenece a un pedido con un estado. Si las devoluciones se comportan de forma muy distinta según el estado, una sola tasa para todo lo ocultaría.

Para contar juntas las líneas devueltas y las no devueltas, conserva todas las líneas con un LEFT JOIN:

FROM order_items AS i
JOIN orders AS o ON o.order_id = i.order_id
LEFT JOIN returns AS r ON r.order_item_id = i.order_item_id

Las líneas sin devolución reciben NULL en todas las columnas de r. COUNT(*) cuenta todas las líneas, COUNT(r.return_id) cuenta solo las devueltas, y su cociente es la tasa de devolución. El resultado del paso 1 muestra los pedidos reembolsados en 96.6% y los completados en 3.3%: dos procesos distintos, y por eso el resto del caso usa solo pedidos completados.

La tasa y el dinero

El paso 2 mantiene el mismo JOIN, añade products para la categoría y filtra a pedidos completados y cantidades reales. De una sola consulta salen dos medidas:

• la tasa de devolución, COUNT(r.return_id) * 100.0 / COUNT(*), que le dice a Atención al Cliente dónde está el trabajo;
• la proporción de reembolso, SUM(r.refund_amount) * 100.0 / SUM(net revenue), que le dice a Finanzas adónde va el dinero.

SUM(r.refund_amount) suma solo las líneas devueltas, porque las demás son NULL y SUM las omite. Ambos porcentajes se calculan con totales sin redondear y se redondean al final.

Motivos como columnas

El paso 3 parte de returns, ya que solo las líneas devueltas tienen un motivo, y convierte cada motivo en su propia columna con agregación condicional:

SUM(CASE WHEN r.reason = 'damaged' THEN 1 ELSE 0 END) * 100.0 / COUNT(*) AS damaged_pct

COUNT(*) aquí son las devoluciones de la propia categoría, así que cada fila suma 100%.

Cómo leer el resultado

category	return_rate_pct	refund_share_pct	motivo principal
Textiles	4.7	5.1	changed_mind 57.9%
Furniture	4.4	4.7	damaged 46.0%
Lighting	3.8	4.3	damaged 38.3%
Kitchen	2.0	2.5	changed_mind 40.6%

Aparecen dos problemas distintos. Textiles regresa porque los clientes cambian de opinión: el color, el tacto o la talla no son los esperados. Furniture y Lighting regresan rotos. Esos casos necesitan soluciones diferentes.

Errores comunes

• Un JOIN interno con returns conserva solo las líneas devueltas y cada tasa se vuelve 100%.
• COUNT(*) / COUNT(*) entre enteros puede truncar en algunas bases de datos; * 100.0 lo mantiene decimal.
• Algunos reembolsos por cambio de opinión en Furniture y Outdoor son 15% menores que el valor de la línea: un cargo por reposición. Compara los reembolsos con las ventas, no con los valores de las líneas devueltas, cuando hables del dinero perdido.