Wie KI Betrug an der Kasse und Rückgabe-Missbrauch stoppt
Im Modeeinzelhandel ist ein neuer Trend aus Ostasien aufgetaucht: das Anbringen von großen, neonfarbenen Sicherheitsetiketten in A4-Größe an der Außenseite von Kleidungsstücken. Damit soll verhindert werden, dass ein Kleidungsstück für einen einmaligen Gebrauch (z. B. für ein Fotoshooting in den sozialen Medien oder einen Abend) gekauft und dann als "neu" zurückgegeben wird. Einige Einzelhändler sind sogar dazu übergegangen, beschwerte Wasserflaschen oder komplexe Plastikplomben anzubringen, um eine physische Barriere gegen diese Praxis zu schaffen.
Diese Maßnahmen sorgen zwar für interessante Schlagzeilen, stellen aber eine verzweifelte Reaktion auf das Problem dar. Die Maßnahmen sind reaktiv, sie verschlechtern das Premium-Unboxing-Erlebnis für ehrliche Kunden und, was am wichtigsten ist, sie können die raffiniertesten Rückgabebetrüger, die wissen, wie das System funktioniert, nicht aufhalten.
Wir bei Prime AI sind der Meinung, dass man ein physisches Problem nicht lösen kann, ohne zuerst die digitalen Daten zu verstehen, die ihm zugrunde liegen. Unsere jüngste Analyse für einen Kunden über einen Zeitraum von 24 Monaten zeigte das schockierende Ausmaß des Problems der "Serienrückläufer":
- Ein kleines Segment von nur 95 Kunden war verantwortlich für 5,1% der Gesamterstattungenund leistet gleichzeitig einen Beitrag nichts zum Gesamtumsatz.
Dabei handelt es sich nicht nur um Kunden, die sich in der Größe geirrt haben. Es handelt sich um Personen, die die Rückgaberichtlinien systematisch missbrauchen, und riesige Neonschilder werden sie nicht aufhalten, wenn sie wissen, wie sie die Schwachstellen des Systems ausnutzen können.
Die wahren Daten hinter der Krise
Das Schlupfloch der Gast-Kasse
Eine der größten Herausforderungen für moderne Einzelhändler ist Betrug über Gast-Kasse. Wenn ein Einzelhändler versucht, gegen Serienrückläufer vorzugehen, indem er Konten kennzeichnet oder E-Mail-Adressen sperrt, schwenken clevere Betrüger einfach um. Sie nutzen:
- Gast-Checkouts: Vollständige Umgehung des Kontoverlaufs, um als neuer, anonymer Käufer aufzutreten.
- Mehrere E-Mail-Aliase: Anwendung von Tricks wie "[email protected]", um scheinbar eindeutige Identitäten zu schaffen.
- Virtuelle Kreditkarten: Häufiger Wechsel der Zahlungsmethode, um nicht aufzufallen.
Die zentrale Schwachstelle ist die fehlende "Datenkontinuität" bei Gästekassen. Wenn Ihre Präventionsstrategie darauf beruht, dass ein Mensch manuell eine Excel-Tabelle mit den Top-Retournierern überprüft, entgehen Ihnen 95% an betrügerischen Aktivitäten, die unter dem Deckmantel anonymer Gästekäufe stattfinden.
Welche Einzelhändler Sie heute testen können
Bevor eine umfassende KI-Lösung implementiert wird, können Einzelhändler einige Schritte unternehmen, um den Umfang des Problems besser zu verstehen und mit der Datenerfassung zu beginnen.
Hier sind ein paar Ideen, die Sie selbst testen können oder die Prime AI für Sie übernehmen kann:
- Analysieren Sie Rückgaben nach Kassenart: Segmentieren Sie Ihre Rückgabedaten, um festzustellen, ob die Rückgaberate bei Gastkäufen im Vergleich zu registrierten Konten unverhältnismäßig hoch ist. Achten Sie auf Muster bei den Rückgabegründen, sind die Reklamationen wegen "defekter Artikel" bei Gästen höher?
- Track "Velocity" und Clustering: Auch ohne ein Konto können Sie nach Clustern von Aufträgen suchen, die innerhalb eines kurzen Zeitraums dieselbe Variable, eine IP-Adresse, enthalten, während unterschiedliche Namen und E-Mails verwendet werden. Es gibt viele andere Variablen, die es uns ermöglichen, schlechte Akteure zu erkennen.
- Gezielte Reibung einsetzen: Ziehen Sie in Erwägung, bei risikoreichen Gastbestellungen eine kleine Reibung hinzuzufügen. Zum Beispiel, wenn eine Gästebestellung mehrere Größen der hochwertigen Artikel enthält. Prime AI kann Ihnen helfen, eine solche Rückerstattung zu verhindern, bevor sie passiert.
- Prüfen Sie Ihre Rückgabepolitik auf Schlupflöcher: Überprüfen Sie Ihre Police mit den Augen eines Betrügers. Gibt es Unklarheiten oder großzügige Bedingungen, die leicht ausgenutzt werden können?
Nutzen Sie Prime AI, um Datenkontinuität zu schaffen und Betrug zu stoppen
Diese manuellen Tests können zwar erste Erkenntnisse liefern, sind aber keine skalierbare Lösung. Betrugserkennungsmodelle leben von Datenkontinuität, Historie, Mustern und Verbindungen. Hier kommt die fortschrittliche künstliche Intelligenz von Prime AI ins Spiel.
Prime AI geht über einfache regelbasierte Systeme hinaus. Unsere Plattform nutzt hochentwickelte KI, um:
- Stellen Sie die Datenkontinuität über Gastsitzungen hinweg sicher: Durch die Analyse von Tausenden von Datenpunkten, die über E-Mail und Name hinausgehen, kann unsere KI scheinbar nicht zusammenhängende Gäste-Checkouts miteinander verknüpfen, um die gleiche Person zu identifizieren.
- Erkennen Sie ausgeklügelte Betrugsmuster: Wir erkennen komplexe Verhaltensmuster, die auf Betrug hindeuten, wie z. B. Wardrobing, Einklammerung mit der Absicht der Rückgabe und systematischen Richtlinienmissbrauch, selbst wenn sie hinter Gastkassen und virtuellen Karten verborgen sind.
- Ergreifen Sie proaktive, gezielte Maßnahmen: Anstatt alle Kunden mit physischen Etiketten oder restriktiven Richtlinien zu bestrafen, können Sie mit Prime AI gezielt gegen identifizierte Betrüger vorgehen, z. B. bestimmte Geräte, Zahlungsmethoden oder Lieferadressen sperren, ohne das Erlebnis für Ihre treuen, ehrlichen Kunden zu beeinträchtigen.
Nutzen Sie die Daten, um Ihren Gewinn zu schützen. Heute eine Demo anfordern um zu erfahren, wie unsere KI-gestützten Lösungen Ihnen dabei helfen können, Retourenmissbrauch zu erkennen und zu unterbinden und Gäste zur Kasse zu bitten.
