Como a IA impede a fraude no checkout do hóspede e o abuso de devoluções
No varejo de moda, uma nova tendência surgiu no Leste Asiático: anexar enormes etiquetas de segurança em neon, tamanho A4, na parte externa das roupas. O objetivo é simples: evitar o "wardrobing", que é a compra de um item para ser usado uma única vez (como uma sessão de fotos nas mídias sociais ou uma saída à noite) e depois devolvê-lo como "novo". Alguns varejistas até mesmo recorreram à adição de garrafas de água pesadas ou selos plásticos complexos para criar uma barreira física a essa prática.
Embora essas medidas gerem manchetes interessantes, elas representam uma ação desesperada para o problema. As ações são reativas, degradam a experiência de desembalagem premium para os clientes honestos e, o mais importante, não conseguem deter os fraudadores de devoluções mais sofisticados que sabem como trabalhar com o sistema.
Na Prime AI, acreditamos que não é possível resolver um problema físico sem antes entender os dados digitais que o impulsionam. Nossa análise recente para um cliente em um período de 24 meses expôs a escala chocante do problema do "Retornador em Série":
- Um pequeno segmento de apenas 95 clientes foi responsável por 5.1% do total de reembolsose, ao mesmo tempo, contribuir com nada em relação ao total de vendas.
Não se trata apenas de clientes que cometeram um erro de tamanho. São indivíduos que abusam sistematicamente das políticas de devolução, e as etiquetas gigantes de neon não os impedirão se souberem como explorar as vulnerabilidades do sistema.
Os dados reais por trás da crise
A brecha no checkout do hóspede
Um dos desafios mais significativos para os varejistas modernos é Fraude por meio de checkout de convidado. Quando um varejista tenta reprimir os retornadores em série sinalizando contas ou banindo endereços de e-mail, os fraudadores experientes simplesmente mudam de ideia. Eles usam:
- Checkouts de convidados: Ignorar totalmente o histórico da conta para aparecer como um comprador novo e anônimo.
- Vários aliases de e-mail: Usando truques como "[email protected]" para criar identidades aparentemente exclusivas.
- Cartões de crédito virtuais: Alterar os métodos de pagamento com frequência para não ser detectado.
A vulnerabilidade central é a falta de "continuidade de dados" nos checkouts dos hóspedes. Se a sua estratégia de prevenção depende de um ser humano que verifica manualmente uma planilha do Excel com os Top Returners, você está perdendo o 95% de atividades fraudulentas que acontecem sob o disfarce de compras anônimas de hóspedes.
Quais varejistas você pode testar hoje
Antes de implementar uma solução abrangente de IA, há etapas que os varejistas podem seguir para entender melhor o escopo do problema e começar a coletar dados.
Aqui estão algumas ideias para você testar por conta própria ou a Prime AI pode fazer isso por você:
- Analise as devoluções por tipo de checkout: Segmente seus dados de devolução para ver se os checkouts de convidados têm uma taxa de devolução desproporcionalmente alta em comparação com as contas registradas. Procure padrões nos motivos de devolução: as reclamações de "item com defeito" são mais altas para os hóspedes?
- Rastreamento de "velocidade" e agrupamento: Mesmo sem uma conta, você pode monitorar grupos de ordens que contêm a mesma variável, um endereço IP em um curto período de tempo, enquanto nomes e e-mails diferentes são usados. Há muitas outras variáveis que nos permitem detectar agentes mal-intencionados.
- Implementar fricção direcionada: Considere adicionar uma pequena quantidade de atrito para as sessões de checkout de alto risco dos clientes. Por exemplo, se o pedido de um hóspede contiver vários tamanhos de itens de alto valor. O Prime AI pode ajudá-lo a evitar esse tipo de reembolso antes que ele ocorra.
- Verifique se há brechas em sua política de devolução: Analise sua apólice pelos olhos de um fraudador. Existem ambiguidades ou termos generosos que são fáceis de explorar?
Use a IA principal para estabelecer a continuidade dos dados e impedir fraudes
Embora esses testes manuais possam fornecer insights iniciais, eles não são uma solução dimensionável. Os modelos de detecção de fraude prosperam com base na continuidade, no histórico, nos padrões e nas conexões dos dados. É aí que entra a inteligência artificial avançada da Prime AI.
A Prime AI vai além de sistemas simples baseados em regras. Nossa plataforma usa IA sofisticada para:
- Estabeleça a continuidade dos dados entre as sessões de convidados: Ao analisar milhares de pontos de dados além do e-mail e do nome, nossa IA pode vincular checkouts de hóspedes aparentemente não relacionados para identificar o mesmo indivíduo subjacente.
- Detectar padrões sofisticados de fraude: Identificamos padrões comportamentais complexos indicativos de fraude, como wardrobing, bracketing com intenção de retornar e abuso sistemático de políticas, mesmo quando ocultos por trás de checkouts de convidados e cartões virtuais.
- Tome medidas proativas e direcionadas: Em vez de punir todos os clientes com etiquetas físicas ou políticas restritivas, o Prime AI permite que você tome medidas direcionadas contra fraudadores identificados, como o bloqueio de dispositivos, métodos de pagamento ou endereços de remessa específicos, sem afetar a experiência de seus clientes fiéis e honestos.
Comece a usar os dados para proteger seu resultado final. Solicite uma demonstração hoje mesmo para saber como nossas soluções baseadas em IA podem ajudá-lo a identificar e interromper o abuso de devoluções e o checkout de hóspedes.
