Returns
Управление возвратом мошенничества
Защитите прибыльность, сократив злоупотребления политикой, автоматически обнаруживая и предотвращая подозрительную активность с помощью рабочих процессов. Получите видимость поведения клиентов и устраните частые покупки и несоответствия веса.
Автоматически выявляйте потенциальное мошенничество, анализируя поведение покупателей
Мгновенно устраняйте мошенничество с возвратами с помощью автоматизированных рабочих процессов
Подробная информация об истории возвратов отдельного клиента
Сквозное обнаружение мошенничества посредством бесшовной интеграцииСкоро
)

)

Защитите доходы и оптимизируйте операции с помощью рабочих процессов по борьбе с мошенничеством
Торговцы сталкиваются с потерей дохода и дополнительными расходами из-за злоупотребления политикой возврата, включая возврат использованных товаров, пустых коробок или неправильных продуктов. Эти проблемы может быть трудно обнаружить заранее, что приводит к увеличению времени обработки. С решением по борьбе с мошенничеством AfterShip вы можете защитить свой доход и сократить эксплуатационные расходы, оставаясь на шаг впереди мошенничества с возвратами. Наши автоматизированные рабочие процессы позволяют своевременно проводить проверки на предмет мошенничества и инициировать действия по минимизации злоупотребления политикой. При обнаружении подозрительного запроса система помечает его или добавляет клиента в черный список. Полная интеграция с обнаружением мошенничества на основе ИИ и партнерами 3PL обеспечивает комплексный мониторинг потенциальных случаев мошенничества от оформления заказа до возврата.
Как Fellow остановил злоупотребления политикой возврата, используя рабочие процессы по борьбе с мошенничеством
)

«Мы заметили, что некоторые клиенты пытаются обмануть нашу политику возврата. AfterShip Returns помог нам бороться с мошенничеством с помощью автоматизированных списков блокировки, помечая подозрительные заказы и не создавая автоматически этикетки для возврата».
Стивен Дэвис Эрнандес
Менеджер по цифровым продуктам — Операции/Логистика
Автоматически выявляйте потенциальное мошенничество, анализируя поведение покупателей
Автоматически анализируя поведение покупателей, вы можете обнаружить закономерности и аномалии, указывающие на мошенничество, такие как возвраты «из-под одежды» и «пустых коробок». Отслеживайте количество запросов на возврат, конкретные причины возвратов и бирки товаров, используемые покупателями в течение определенного периода. Затем проведите анализ дальше, определив расхождения в весе между возвращенными посылками и исходными товарами, и оцените временные рамки между первой контрольной точкой возврата и запросом на возврат или датой одобрения.
)

)

Мгновенно устраняйте мошенничество с возвратами с помощью автоматизированных рабочих процессов
Быстро устраняйте исключения возврата, чтобы заблаговременно защитить свой бизнес от финансовых потерь. После того, как клиенты или запросы на возврат будут идентифицированы как потенциально мошеннические на основе анализа поведения, наши рабочие процессы автоматически активируют действия по борьбе с мошенничеством, такие как пометка подозрительных запросов на возврат для ручного просмотра или добавление отдельных клиентов в черный список.
Drill down into an individual customer's returns history
Быстро устраняйте мошеннические возвраты, отклоняя запросы на основе исторических данных. Просматривайте все исторические данные о запросах на возврат конкретных клиентов на странице сведений о RMA, установив период запроса клиента.
)

)

End-to-end fraud detection through seamless integrationComing Soon
Интегрируйтесь с платформами обнаружения мошенничества на базе ИИ и 3PL, чтобы получать оценки риска мошенничества при оформлении заказа и при запросах на возврат. Сотрудничайте с 3PL или партнерами по складу для проверки товаров и используйте API для бесперебойной передачи данных для запуска мер по борьбе с мошенничеством. Когда возвраты помечаются как мошеннические, AfterShip обновит платформы обнаружения решением продавца, что повысит точность обнаружения мошенничества.
:fill(transparent))
)