Come l'intelligenza artificiale blocca le frodi alla cassa degli ospiti e gli abusi sui resi
Nel settore della vendita al dettaglio di moda, una nuova tendenza è emersa dall'Asia orientale: l'applicazione di enormi etichette di sicurezza al neon di dimensioni A4 all'esterno degli indumenti. L'obiettivo è semplicemente quello di evitare il "wardrobing", ovvero l'acquisto di un capo da indossare una sola volta (come un servizio fotografico sui social media o una serata fuori) per poi restituirlo come "nuovo". Alcuni rivenditori sono persino ricorsi all'aggiunta di bottiglie d'acqua appesantite o di complessi sigilli di plastica per creare una barriera fisica a questa pratica.
Sebbene queste misure siano interessanti per i titoli dei giornali, rappresentano un'azione disperata per risolvere il problema. Le azioni sono reattive, degradano l'esperienza dell'unboxing premium per i clienti onesti e, cosa più importante, non riescono a fermare i più sofisticati truffatori di resi che sanno come sfruttare il sistema.
Noi di Prime AI crediamo che non sia possibile risolvere un problema fisico senza prima comprendere i dati digitali che lo determinano. La nostra recente analisi per un cliente, condotta su un periodo di 24 mesi, ha messo in luce la sconvolgente portata del problema del "Serial Returner":
- Un piccolo segmento di appena 95 clienti era responsabile di 5,1% di rimborsi totali, contribuendo al contempo nulla rispetto alle vendite totali.
Non si tratta solo di clienti che hanno commesso un errore di taglia. Si tratta di individui che abusano sistematicamente delle politiche di reso, e i cartellini al neon giganti non li fermeranno se sanno come sfruttare le vulnerabilità del sistema.
I dati reali dietro la crisi
La scappatoia del checkout ospite
Una delle sfide più significative per i moderni rivenditori è Frodi tramite Guest Checkout. Quando un rivenditore tenta di reprimere i resi seriali segnalando gli account o vietando gli indirizzi e-mail, i truffatori più accorti fanno semplicemente marcia indietro. Utilizzano:
- Checkout degli ospiti: Bypassare completamente la cronologia del conto per apparire come un nuovo acquirente anonimo.
- Alias e-mail multipli: Utilizzando trucchi come "[email protected]" per creare identità apparentemente uniche.
- Carte di credito virtuali: Cambiare frequentemente i metodi di pagamento per non farsi notare.
La vulnerabilità centrale è la mancanza di "continuità dei dati" nei checkout degli ospiti. Se la vostra strategia di prevenzione si basa sul controllo manuale da parte di un uomo di un foglio Excel dei Top Returners, vi sfugge il 95% di attività fraudolente che avvengono sotto la copertura degli acquisti anonimi degli ospiti.
Quali rivenditori potete testare oggi
Prima di implementare una soluzione completa di intelligenza artificiale, i rivenditori possono adottare alcune misure per comprendere meglio la portata del problema e iniziare a raccogliere dati.
Ecco alcune idee da testare da soli oppure Prime AI può farlo per voi:
- Analizzare i resi in base al tipo di pagamento: Segmentate i dati sui resi per vedere se i checkout degli ospiti hanno un tasso di resi sproporzionatamente alto rispetto agli account registrati. Cercate modelli di motivi di restituzione: i reclami per "articolo difettoso" sono più numerosi tra gli ospiti?
- Traccia "Velocità" e raggruppamento: Anche senza un account, è possibile monitorare i gruppi di ordini che contengono la stessa variabile, un indirizzo IP in un breve lasso di tempo, mentre vengono utilizzati nomi ed e-mail diversi. Esistono molte altre variabili che ci permettono di individuare i cattivi attori.
- Implementare l'attrito mirato: Considerate la possibilità di aggiungere una piccola quantità di attrito per le sessioni di checkout degli ospiti ad alto rischio. Ad esempio, se l'ordine di un cliente contiene più taglie di articoli di valore elevato. Prime AI può aiutarvi a prevenire questo tipo di rimborso prima che si verifichi.
- Controllate la vostra politica di restituzione per individuare eventuali scappatoie: Esaminate la vostra polizza con gli occhi di un truffatore. Ci sono ambiguità o termini generosi che possono essere facilmente sfruttati?
Utilizzare Prime AI per stabilire la continuità dei dati e fermare le frodi
Sebbene questi test manuali possano fornire indicazioni iniziali, non sono una soluzione scalabile. I modelli di rilevamento delle frodi si basano sulla continuità dei dati, sulla storia, sui modelli e sulle connessioni. È qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale avanzata di Prime AI.
Prime AI va oltre i semplici sistemi basati su regole. La nostra piattaforma utilizza una sofisticata intelligenza artificiale per:
- Stabilire la continuità dei dati tra le sessioni degli ospiti: Analizzando migliaia di dati al di là di e-mail e nome, la nostra intelligenza artificiale è in grado di collegare checkout di ospiti apparentemente non correlati per identificare la stessa persona.
- Rilevare modelli di frode sofisticati: Identifichiamo modelli comportamentali complessi indicativi di frode, come il wardrobing, il bracketing con l'intenzione di restituire e l'abuso sistematico delle politiche, anche se nascosti dietro le casse degli ospiti e le carte virtuali.
- Agire in modo proattivo e mirato: Invece di punire tutti i clienti con cartellini fisici o politiche restrittive, Prime AI vi permette di intraprendere azioni mirate contro i truffatori identificati, come il blocco di specifici dispositivi, metodi di pagamento o indirizzi di spedizione, senza impattare l'esperienza dei vostri clienti fedeli e onesti.
Iniziate a usare i dati per proteggere i vostri profitti. Richiedete una demo oggi stesso per scoprire come le nostre soluzioni basate sull'intelligenza artificiale possono aiutarvi a identificare e fermare gli abusi sui resi e il checkout degli ospiti.
