2024全球网购退换货研究及应对手册

rISKIfied退货、退款与换货:别再为“好顾客” 调研⽅法 01问题现状：⽹购中的退货、退款和换货⾏为6 02顾客们正在为政策滥⽤付出代价16 03幕后真相：为何妥善处理退货退款，会如此困难？20 04基于⾝份的⻛控⼿段，如何减少滥⽤⾏为并带来更佳顾客体验27 退货、退款与换货:2024全球网购退换货研究及应对手册23Riskified与OpiniumResearch合作，采访了⼤型电⼦商务企业及其业务中的反欺诈、⻛险防范和政策滥⽤4和滥⽤的影响*。商家认为他们⽆法控制政策滥⽤论是故意欺诈还是滥⽤索赔。对商家对政策进⾏滥⽤的例⼦，欺诈性索赔与滥⽤性索赔。如果索赔是故意欺骗商家以谋取利益5尤其是在退货、退款和换货政策⽅⾯。即时退货”欺诈更容易逃脱惩罚。较⻓的退货宽限期机会（使⽤⾐物后再寄回拿到全额退款）。宽松的换6仅仅⼀年之后，四分之三的受访商家就收到*“Policyabuseanditsimpactonmerchants:Globalbenchmarks2023.”Riskified,2023.02对于预防措施而言，商家投入的经历与资源还远远不够。03顾客来说–无论他们是好是坏，出于何种目的-都会遭遇退货索赔：商家⾃⾏创造的“怪物”8退货是⃞法掌控的⃞⃞论是否涉及欺诈品，造成的财务伤害反⽽⼩于会退货成本。”“*“Policyabuseanditsimpactonmerchants:Globalbenchmarks2023.”Riskified,2023.9暗⽹、Reddit和Telegram上的论坛蓬勃发展，为新涌现的欺“罪有应得”，并⾼调炫耀⾃⼰的胜利。*⽽），WormGPT等⼀系列恶意新AI⼯具正在加速这⼀活动。这些活*如需深⼊了解线上政策滥⽤诈骗，请查看Riskified的⽹络研讨会“ExposingpolicyabuseontheDarkWeb—stopthethreatatthesource”对消费者⽽⾔是“灰⾊地带”否真那么糟糕。Riskified在2024年对英美消费者的研究*发做这件事”。此外，财务压⼒增加、夏季社交活这种⃞为在⃞上也变得更加正常化⃞例如，许多有影响⃞的*“Consumerattitudestowardpolicyabuse:Aninternationalpulsesurvey.”Riskified,2024.度来看，零售商利⽤Riskified的机器学习功能进⾏的直接分●有政策滥⽤嫌疑的订单有欺诈嫌疑的订单●退款商品和运营的直接成本总额●包括解决滥⽤和欺诈问题所花费的⼈⼒时间机会成本。物流和客⼾服务⼈员投⼊⼤量时●退款●换货02从历史上看，实施退货和退款政策时，不惜⼀务。现在，成本已经变得太⾼，本报告的研您对以下每项的宽限期是多⻓？我们的意思是客⼾必须DaysDays86420和政策滥⽤的可能性，使商家承担的⻛险过⾼有客⼾提供慷慨的政策。另⼀⽅⾯，为“良好Forrester的“顾客⾄上”报告最能体现这种趋势。这种信仰03赔要涉及多个部⻔协作，找出顾客滥⽤政策的证的“滥⽤者”们需要⽤细致的决策应对。在“顾如果您⾯对的是⼀位经常下单购买的常客，那么20!超超过70%22怕给消费者带来“屈辱感”!!23顾顾客关怀24个竞争激烈、利润微薄的⾏业容错空间很⼩。Riskified的研⃞机。⃞险很⃞⃞⃞机和电脑创造了50%的收⼊，但60%6.7%（66亿美元）为欺诈性退货⃞主要区别在于欺诈索赔“25各行业退货处理时，产生的人员成本零售时尚&2604的顾客们。我们知道商家希望有更好的流程，来克服上助下，采⽤基于⾝份探查的⽅法，使这⼀切成为可27“滑动⽐例”基于⾝份的⻛控⼿段，如何减少滥⽤⾏为并28地提供灵活的政策。这将使客⼾体验团队给基于⾝份的⻛控⼿段，如何减少滥⽤⾏为并29“滑动⽐例”基于⾝份的⻛控⼿段，如何减少滥⽤⾏为并300505也在不断演变。“不惜⼀切代价追求灵活性”已在当今竞争激烈的市场中，顾客体验从未如题，并不⼀定要以牺牲顾客体验为代价。事实上，卓越的客⼾体验。事情的关键在于战略性地作出选好消息是，您可能已经拥有所需的⼤量数据，并且02积极主动出击03跨部⻔协作04数据合成05增强灵活性3232令您提供出⾊的购物体验，同时防⽌退放电⼦商务的增⻓潜⼒。全球各头部品牌和有公司，都依赖Riskified的⽅案来确保免受拒付侵害，并进⾏⼤规模打击欺诈和政策滥⽤，提