Como a IA impede a fraude no checkout e o abuso nas devoluções
No sector do retalho de moda, surgiu uma nova tendência vinda da Ásia Oriental: colar enormes etiquetas de segurança em néon, de tamanho A4, no exterior das peças de vestuário. O objetivo é simples: evitar o "wardrobing", que consiste em comprar uma peça para uma utilização única (como uma sessão fotográfica nas redes sociais ou uma saída à noite) e depois devolvê-la como "nova". Alguns retalhistas recorreram mesmo à adição de garrafas de água com peso ou de selos de plástico complexos para criar uma barreira física a esta prática.
Embora estas medidas façam manchetes interessantes, representam uma ação desesperada para o problema. As acções são reactivas, degradam a experiência de unboxing premium para os clientes honestos e, mais importante ainda, não conseguem travar os mais sofisticados autores de fraudes de devoluções que sabem como utilizar o sistema.
Na Prime AI, acreditamos que não se pode resolver um problema físico sem primeiro compreender os dados digitais que o impulsionam. A nossa análise recente para um cliente durante um período de 24 meses expôs a escala chocante do problema "Serial Returner":
- Um pequeno segmento de apenas 95 clientes foi responsável por 5.1% do total das restituições, contribuindo simultaneamente nada em relação ao total de vendas.
Não se trata apenas de clientes que cometeram um erro de tamanho. Trata-se de indivíduos que abusam sistematicamente das políticas de devolução e as etiquetas gigantes de néon não os vão impedir se souberem explorar as vulnerabilidades do sistema.
Os dados reais por detrás da crise
A lacuna no checkout do convidado
Um dos desafios mais significativos para os retalhistas modernos é Fraude através do Guest Checkout. Quando um retalhista tenta reprimir as devoluções em série, assinalando as contas ou banindo os endereços de correio eletrónico, os burlões experientes simplesmente mudam de estratégia. Eles usam:
- Checkouts de convidados: Contornar completamente o histórico da conta para aparecer como um novo comprador anónimo.
- Múltiplos pseudónimos de e-mail: Utilizando truques como "[email protected]" para criar identidades aparentemente únicas.
- Cartões de crédito virtuais: Alterar frequentemente os métodos de pagamento para não ser detectado.
A vulnerabilidade central é a falta de "continuidade de dados" nas caixas dos hóspedes. Se a sua estratégia de prevenção se baseia na verificação manual por um humano de uma folha de Excel dos Top Returners, está a perder o 95% de atividade fraudulenta que ocorre sob a cobertura de compras anónimas dos hóspedes.
Que retalhistas pode testar hoje
Antes de implementar uma solução de IA abrangente, há passos que os retalhistas podem dar para compreender melhor o âmbito do problema e começar a recolher dados.
Eis algumas ideias para testar por si ou a Prime AI pode fazê-lo por si:
- Analisar as devoluções por tipo de checkout: Segmente os seus dados de devoluções para ver se as caixas dos clientes têm uma taxa de devolução desproporcionadamente elevada em comparação com as contas registadas. Procure padrões nos motivos de devolução: as reclamações por "artigo defeituoso" são mais elevadas para os clientes?
- Rastrear "Velocidade" e Agrupamento: Mesmo sem uma conta, é possível monitorizar grupos de ordens que contêm a mesma variável, um endereço IP, num curto espaço de tempo, enquanto são utilizados nomes e e-mails diferentes. Existem muitas outras variáveis que nos permitem detetar maus actores.
- Implementar fricção direcionada: Considere a possibilidade de adicionar uma pequena quantidade de fricção para as sessões de checkout de clientes de alto risco. Por exemplo, se um pedido de um cliente contém vários tamanhos de itens de alto valor. O Prime AI pode ajudá-lo a evitar esse tipo de reembolso antes que ele aconteça.
- Auditar a sua política de devolução para detetar lacunas: Analise a sua apólice através dos olhos de um burlão. Existem ambiguidades ou termos generosos que são fáceis de explorar?
Utilizar a IA de primeira linha para estabelecer a continuidade dos dados e impedir a fraude
Embora esses testes manuais possam fornecer informações iniciais, eles não são uma solução escalável. Os modelos de deteção de fraude prosperam na continuidade dos dados, histórico, padrões e conexões. É aqui que entra a inteligência artificial avançada da Prime AI.
A Prime AI vai para além de simples sistemas baseados em regras. A nossa plataforma utiliza IA sofisticada para:
- Estabelecer a continuidade dos dados entre sessões de convidados: Ao analisar milhares de pontos de dados para além do e-mail e do nome, a nossa IA pode ligar checkouts de hóspedes aparentemente não relacionados para identificar o mesmo indivíduo subjacente.
- Detetar padrões de fraude sofisticados: Identificamos padrões comportamentais complexos indicativos de fraude, como o wardrobing, o bracketing com intenção de retorno e o abuso sistemático de políticas, mesmo quando escondidos por detrás de checkouts de convidados e cartões virtuais.
- Tomar medidas proactivas e direcionadas: Em vez de punir todos os clientes com etiquetas físicas ou políticas restritivas, o Prime AI permite-lhe tomar medidas direcionadas contra os fraudadores identificados, como o bloqueio de dispositivos específicos, métodos de pagamento ou endereços de envio, sem afetar a experiência dos seus clientes fiéis e honestos.
Comece a utilizar os dados para proteger os seus resultados. Solicite uma demonstração hoje mesmo para saber como as nossas soluções baseadas em IA o podem ajudar a identificar e impedir o abuso de devoluções e o checkout de hóspedes.
