Comment l'IA met fin à la fraude au passage en caisse et aux abus en matière de retour de marchandises
Dans le secteur de la mode, une nouvelle tendance est apparue en Asie de l'Est : l'apposition d'énormes étiquettes de sécurité en néon de taille A4 sur l'extérieur des vêtements. L'objectif est simple : empêcher le "wardrobing", c'est-à-dire l'achat d'un article pour le porter une seule fois (lors d'une séance photo sur les réseaux sociaux ou d'une soirée) et le rendre ensuite comme s'il s'agissait d'un article "neuf". Certains détaillants ont même eu recours à des bouteilles d'eau lestées ou à des scellés en plastique complexes pour créer une barrière physique à cette pratique.
Bien que ces mesures fassent l'objet de titres intéressants, elles représentent une action désespérée face au problème. Les actions sont réactives, elles dégradent l'expérience de déballage des produits haut de gamme pour les clients honnêtes et, surtout, elles ne parviennent pas à arrêter les fraudeurs les plus sophistiqués qui savent comment faire fonctionner le système.
Chez Prime AI, nous pensons qu'il est impossible de résoudre un problème physique sans d'abord comprendre les données numériques qui le sous-tendent. Notre récente analyse pour un client sur une période de 24 mois a révélé l'ampleur choquante du problème des " retours en série " :
- Un minuscule segment d'à peine 95 clients était responsable de 5.1% du total des restitutionstout en contribuant rien par rapport aux ventes totales.
Il ne s'agit pas simplement de clients qui se sont trompés de taille. Il s'agit d'individus qui abusent systématiquement des politiques de retour, et les étiquettes géantes en néon ne les arrêteront pas s'ils savent comment exploiter les vulnérabilités du système.
Les vraies données de la crise
L'échappatoire du paiement par l'invité
L'un des défis les plus importants pour les détaillants modernes est le suivant Fraude via Guest Checkout. Lorsqu'un détaillant tente de réprimer les retours en série en signalant des comptes ou en interdisant des adresses électroniques, les fraudeurs avisés changent tout simplement d'avis. Ils utilisent :
- Contrôle des invités : contourner complètement l'historique du compte pour apparaître comme un nouvel acheteur anonyme.
- Alias de messagerie multiples : Utilisation d'astuces telles que "[email protected]" pour créer des identités apparemment uniques.
- Cartes de crédit virtuelles : Changer fréquemment de mode de paiement pour ne pas être repéré.
La principale vulnérabilité est l'absence de "continuité des données" dans les caisses des clients. Si votre stratégie de prévention repose sur la vérification manuelle par un humain d'une feuille Excel des meilleurs retours, vous passez à côté des 95% d'activités frauduleuses qui se déroulent sous le couvert d'achats anonymes par les clients.
Quels sont les détaillants que vous pouvez tester aujourd'hui ?
Avant de mettre en œuvre une solution d'IA complète, les détaillants peuvent prendre certaines mesures pour mieux comprendre l'étendue du problème et commencer à recueillir des données.
Voici quelques idées à tester par vous-même ou Prime AI peut le faire pour vous :
- Analyser les retours par type de paiement : Segmentez vos données de retour pour voir si le taux de retour des clients est disproportionné par rapport à celui des comptes enregistrés. Recherchez des tendances dans les motifs de retour : les réclamations pour "article défectueux" sont-elles plus nombreuses chez les clients ?
- Piste "Velocity" et Clustering : Même sans compte, vous pouvez surveiller les groupes d'ordres qui contiennent la même variable, une adresse IP, dans un court laps de temps, alors que des noms et des courriels différents sont utilisés. Il existe de nombreuses autres variables qui nous permettent de détecter les mauvais acteurs.
- Mettre en œuvre une friction ciblée : Envisagez d'ajouter un peu de friction pour les sessions de paiement à haut risque. Par exemple, si la commande d'un client contient plusieurs tailles d'articles de grande valeur. Prime AI peut vous aider à prévenir ce type de remboursement avant qu'il ne se produise.
- Vérifiez que votre politique de retour ne comporte pas d'échappatoire : Examinez votre police avec les yeux d'un fraudeur. Y a-t-il des ambiguïtés ou des termes généreux faciles à exploiter ?
Utiliser Prime AI pour établir la continuité des données et mettre fin à la fraude
Si ces tests manuels peuvent fournir des informations initiales, ils ne constituent pas une solution évolutive. Les modèles de détection des fraudes s'appuient sur la continuité des données, l'historique, les schémas et les connexions. C'est là que l'intelligence artificielle avancée de Prime AI entre en jeu.
Prime AI va au-delà des simples systèmes basés sur des règles. Notre plateforme utilise une IA sophistiquée pour :
- Établir la continuité des données entre les sessions des invités : En analysant des milliers de points de données au-delà de l'email et du nom, notre IA peut relier des enregistrements d'invités apparemment sans rapport entre eux pour identifier la même personne sous-jacente.
- Détecter les schémas de fraude sophistiqués : Nous identifions des schémas comportementaux complexes indiquant une fraude, tels que le "wardrobing", la mise entre parenthèses avec l'intention de revenir, et les abus systématiques de politique, même lorsqu'ils sont dissimulés derrière des caisses d'hôtes et des cartes virtuelles.
- Prendre des mesures proactives et ciblées : Au lieu de punir tous les clients avec des étiquettes physiques ou des politiques restrictives, Prime AI vous permet de prendre des mesures ciblées contre les fraudeurs identifiés, comme le blocage d'appareils, de méthodes de paiement ou d'adresses de livraison spécifiques, sans affecter l'expérience de vos clients loyaux et honnêtes.
Commencez à utiliser les données pour protéger vos résultats. Demandez une démonstration dès aujourd'hui pour découvrir comment nos solutions alimentées par l'IA peuvent vous aider à identifier et à mettre fin aux abus de retour et au passage en caisse des invités.
