Returns
Management von Retourenbetrug
Schützen Sie Ihre Rentabilität, indem Sie Richtlinienmissbrauch reduzieren und verdächtige Aktivitäten mithilfe von Workflows automatisch erkennen und verhindern. Erhalten Sie Einblick in das Kundenverhalten und gehen Sie auf Vielkäufer und Gewichtsabweichungen ein.
Identifizieren Sie potenziellen Betrug automatisch durch die Analyse des Käuferverhaltens
Retourenbetrug sofort mit automatisierten Workflows beheben
Detailansicht der Retourenhistorie einzelner Kunden
End-to-End-Betrugserkennung durch nahtlose IntegrationIn Kürze verfügbar
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Sichern Sie Ihren Umsatz und optimieren Sie Ihre Abläufe mit Anti-Betrugs-Workflows
Händler müssen mit Umsatzeinbußen und zusätzlichen Kosten rechnen, wenn sie Rückgaberichtlinien missbrauchen, beispielsweise durch die Rückgabe gebrauchter Artikel, leerer Kartons oder falscher Produkte. Diese Probleme lassen sich im Vorfeld nur schwer erkennen, was zu längeren Bearbeitungszeiten führt. Mit der Betrugsschutzlösung von AfterShip können Sie Ihren Umsatz sichern und Ihre Betriebskosten senken, indem Sie dem Rückgabebetrug immer einen Schritt voraus sind. Unsere automatisierten Workflows ermöglichen zeitnahe Betrugsschutzprüfungen und lösen Maßnahmen aus, um Richtlinienmissbrauch einzudämmen. Wenn eine verdächtige Anfrage erkannt wird, kennzeichnet das System sie oder fügt den Kunden einer Sperrliste hinzu. Die nahtlose Integration mit KI-gestützter Betrugserkennung und 3PL-Partnern gewährleistet eine umfassende Überwachung potenzieller Betrugsfälle vom Checkout bis zur Rückgabe.
Wie Fellow den Missbrauch von Rückgaberichtlinien mithilfe von Betrugsbekämpfungs-Workflows stoppte
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„Wir haben festgestellt, dass einige Kunden versucht haben, unsere Rückgaberichtlinien zu umgehen. AfterShip Returns hat uns dabei unterstützt, Betrug mit automatischen Sperrlisten, der Kennzeichnung verdächtiger Bestellungen und der Nichterstellung automatischer Rücksendeetiketten zu bekämpfen.“
Stephen Davis Hernandez
Digitaler Produktmanager – Betrieb/Logistik
Identifizieren Sie potenziellen Betrug automatisch durch die Analyse des Käuferverhaltens
Durch die automatische Analyse des Käuferverhaltens können Sie Muster und Anomalien aufdecken, die auf Betrug hinweisen, wie z. B. „Wardrobing“ und „Retouren leerer Kartons“. Verfolgen Sie die Anzahl der Rücksendeanfragen, die spezifischen Gründe für die Rücksendungen und die von Kunden über einen bestimmten Zeitraum verwendeten Artikeletiketten. Führen Sie Ihre Analyse dann weiter aus, indem Sie Gewichtsunterschiede zwischen zurückgesendeten Paketen und Originalartikeln identifizieren und den Zeitrahmen zwischen dem ersten Rücksendekontrollpunkt und dem Rücksendeanfrage- oder Genehmigungsdatum auswerten.
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Retourenbetrug sofort mit automatisierten Workflows beheben
Beheben Sie Rücksendeausnahmen schnell, um Ihr Unternehmen proaktiv vor finanziellen Verlusten zu schützen. Sobald Kunden oder Rücksendeanfragen anhand einer Verhaltensanalyse als potenziell betrügerisch identifiziert werden, lösen unsere Workflows automatisch Maßnahmen zur Betrugsbekämpfung aus, z. B. das Markieren verdächtiger Rücksendeanfragen zur manuellen Überprüfung oder das Hinzufügen einzelner Kunden zur Sperrliste.
Drill down into an individual customer's returns history
Gehen Sie schnell auf betrügerische Rücksendungen ein, indem Sie die Anfragen auf Grundlage historischer Daten ablehnen. Zeigen Sie alle historischen Daten zu Rücksendeanfragen bestimmter Kunden auf der RMA-Detailseite an, indem Sie den Kundenanfragezeitraum festlegen.
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End-to-end fraud detection through seamless integrationComing Soon
Integrieren Sie KI-gestützte Betrugserkennungsplattformen und 3PLs, um Betrugsrisikobewertungen an der Kasse und bei Rückgabeanfragen zu erhalten. Arbeiten Sie bei Artikelprüfungen mit 3PLs oder Lagerpartnern zusammen und verwenden Sie APIs für eine reibungslose Datenübertragung, um Maßnahmen zur Betrugsbekämpfung auszulösen. Wenn Rückgaben als betrügerisch gekennzeichnet werden, aktualisiert AfterShip die Erkennungsplattformen mit der Entscheidung des Händlers und verbessert so die Genauigkeit der Betrugserkennung.
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