買い物客の行動を分析して潜在的な詐欺行為を自動識別
自動化されたワークフローで返品詐欺を即座に解決
個々の顧客の返品履歴を詳細に調べる
シームレスな統合によるエンドツーエンドの不正検出近日公開
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不正防止ワークフローで収益を保護し、業務を最適化
使用済み商品、空箱、間違った商品の返品など、返品ポリシーの乱用により、販売業者は収益の損失や追加費用に直面します。これらの問題は事前に検出するのが難しい場合があり、処理時間が長くなります。 AfterShip の不正防止ソリューションを使用すると、返品詐欺の一歩先を行くことで収益を保護し、運用コストを削減できます。自動化されたワークフローにより、タイムリーな不正防止検査が可能になり、ポリシーの乱用を軽減するためのアクションがトリガーされます。疑わしいリクエストが検出されると、システムはフラグを立てるか、顧客をブロックリストに追加します。AI を活用した不正検出と 3PL パートナーとのシームレスな統合により、チェックアウトから返品までの潜在的な不正インシデントの包括的な監視が保証されます。
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買い物客の行動を分析して潜在的な詐欺行為を自動識別
買い物客の行動を自動的に分析することで、「ワードロービング」や「空箱」の返品など、不正行為を示すパターンや異常を発見できます。 返品リクエストの数、返品の具体的な理由、および定義された期間に顧客が使用した商品タグを追跡します。次に、返品された荷物と元の商品の間の重量の不一致を特定して分析をさらに進め、最初の返品出荷チェックポイントから返品リクエストまたは承認日までのタイムラインを評価します。
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自動化されたワークフローで返品詐欺を即座に解決
返品例外に迅速に対処して、ビジネスを経済的損失から積極的に保護します。 行動分析に基づいて顧客または返品リクエストが不正の可能性があると特定されると、当社のワークフローは、疑わしい返品リクエストにフラグを付けて手動レビューを行う、または個々の顧客をブロックリストに追加するなどの不正防止アクションを自動的にトリガーします。
Drill down into an individual customer's returns history
履歴データに基づいてリクエストを拒否することで、不正な返品に迅速に対処します。 顧客のリクエスト期間を設定することで、RMA 詳細ページで特定の顧客の過去の返品リクエスト データをすべて確認できます。
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End-to-end fraud detection through seamless integrationComing Soon
AI 搭載の不正検出プラットフォームおよび 3PL と統合して、チェックアウト時および返品リクエスト時に不正リスク評価を受け取ります。 3PL または倉庫パートナーと協力してアイテム検査を行い、API を使用してスムーズなデータ転送を行い、不正防止アクションをトリガーします。返品が不正であるとフラグ付けされると、AfterShip は販売者の決定に基づいて検出プラットフォームを更新し、不正検出の精度を高めます。
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