Returns
Manajemen Penipuan Pengembalian
Lindungi profitabilitas dengan mengurangi penyalahgunaan kebijakan, mendeteksi dan mencegah aktivitas mencurigakan secara otomatis dengan alur kerja. Dapatkan visibilitas ke dalam perilaku pelanggan dan atasi pembeli yang sering berbelanja dan perbedaan berat.
Identifikasi otomatis potensi penipuan dengan menganalisis perilaku pembeli
Segera atasi penipuan pengembalian dengan alur kerja otomatis
Telusuri lebih dalam riwayat pengembalian pelanggan individu
Deteksi penipuan menyeluruh melalui integrasi yang mulusSegera Hadir
)

)

Lindungi pendapatan dan optimalkan operasi dengan alur kerja anti-penipuan
Pedagang menghadapi kerugian pendapatan dan biaya tambahan karena penyalahgunaan kebijakan pengembalian, termasuk pengembalian barang bekas, kotak kosong, atau produk yang salah. Masalah ini sulit dideteksi sebelumnya, sehingga mengakibatkan waktu pemrosesan yang lebih lama. Dengan solusi antipenipuan AfterShip, Anda dapat melindungi pendapatan dan mengurangi biaya operasional dengan selalu selangkah lebih maju dari penipuan pengembalian. Alur kerja otomatis kami memungkinkan inspeksi antipenipuan tepat waktu dan memicu tindakan untuk mengurangi penyalahgunaan kebijakan. Saat permintaan yang mencurigakan terdeteksi, sistem akan menandainya atau menambahkan pelanggan ke daftar blokir. Integrasi yang mulus dengan deteksi penipuan bertenaga AI dan mitra 3PL memastikan pemantauan menyeluruh untuk potensi insiden penipuan mulai dari pembayaran hingga pengembalian.
Bagaimana Fellow menghentikan penyalahgunaan kebijakan pengembalian menggunakan alur kerja anti-penipuan
)

"Kami telah memperhatikan beberapa pelanggan yang mencoba mengakali kebijakan pengembalian barang kami. AfterShip Returns telah mendukung kami dalam menangani penipuan dengan daftar blokir otomatis, menandai pesanan yang mencurigakan, dan tidak membuat label pengembalian barang secara otomatis."
Stephen Davis Hernandez
Manajer Produk Digital - Operasi/Logistik
Identifikasi otomatis potensi penipuan dengan menganalisis perilaku pembeli
Dengan menganalisis perilaku pembeli secara otomatis, Anda dapat mengungkap pola dan anomali yang mengindikasikan penipuan, seperti pengembalian 'lemari pakaian' dan 'kotak kosong'. Lacak jumlah permintaan pengembalian, alasan spesifik pengembalian, dan label barang yang digunakan oleh pelanggan selama periode tertentu. Kemudian, lanjutkan analisis Anda dengan mengidentifikasi perbedaan berat antara paket yang dikembalikan dan barang asli, dan evaluasi rentang waktu antara titik pemeriksaan pengiriman pengembalian pertama dan tanggal permintaan atau persetujuan pengembalian.
)

)

Segera selesaikan penipuan pengembalian dengan alur kerja otomatis
Tangani pengecualian pengembalian dengan cepat untuk secara proaktif melindungi bisnis Anda dari kerugian finansial. Setelah pelanggan atau permintaan pengembalian diidentifikasi sebagai berpotensi penipuan berdasarkan analisis perilaku, alur kerja kami akan secara otomatis memicu tindakan antipenipuan, seperti menandai permintaan pengembalian yang mencurigakan untuk peninjauan manual atau menambahkan pelanggan individu ke daftar blokir.
Drill down into an individual customer's returns history
Atasi pengembalian yang curang dengan cepat dengan menolak permintaan berdasarkan data historis. Lihat semua data permintaan pengembalian historis dari pelanggan tertentu di halaman detail RMA dengan menetapkan periode permintaan pelanggan.
)

)

End-to-end fraud detection through seamless integrationComing Soon
Integrasikan dengan platform deteksi penipuan bertenaga AI dan 3PL untuk menerima penilaian risiko penipuan saat pembayaran dan saat permintaan pengembalian. Berkolaborasi dengan 3PL atau mitra gudang untuk pemeriksaan barang dan gunakan API untuk transmisi data yang lancar guna memicu tindakan antipenipuan. Saat pengembalian ditandai sebagai penipuan, AfterShip akan memperbarui platform deteksi dengan keputusan pedagang, meningkatkan akurasi deteksi penipuan.
:fill(transparent))
)