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大多數(shù)在線零售商對40%以上的退款無異議,由此導致收入損失和利潤縮水
來源: 文傳商訊  2024-3-27
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防騙及風險情報領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)Riskified (NYSE:RSKD) 今天發(fā)布了《 退款挑戰(zhàn)與如何應對:2024年全球洞察 》,這項研究與Paladin Fraud公司合作,對全球300多名電子商務退款經(jīng)理進行采訪,以了解不斷上升的退款率如何給在線商家造成混亂并侵蝕利潤。調(diào)查顯示,在經(jīng)濟背景持續(xù)不穩(wěn)定、許多企業(yè)都在勉強維持的情況下,商家一些巨大的收入損失其實可以避免,這促使受訪商家表示,需要通過人工智能和自動化來改善部分或全部流程。

退款是持卡人向其支付機構(gòu)而非商家提出消費爭議的一種機制,通常會導致商家撤銷交易。雖然其目的在于保護消費者,但不道德的買方利用這一程序,通過欺騙手段收回錢款的趨勢卻愈演愈烈。管理糾紛成本高昂且復雜,同時糾紛數(shù)量龐大,去年在英美兩國,每四個人中就有三個提出退款(Justt),而這造成了退款亂象,商家因此損失了重要收入。

Riskified退款挑戰(zhàn)報告中的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)包括:

· 退款呈上升趨勢,76%的退款經(jīng)理表示退款數(shù)量逐年增加。

· 商家選擇讓收入下滑,近60%的商家對至少五分之二的退款沒有爭議。

· 交易撤銷僅是冰山一角,55%的商家發(fā)現(xiàn),他們目前的退款管理流程過于耗時、復雜和人工化,增加了成本和利潤侵蝕。

· “友善欺詐”是問題的關(guān)鍵所在,超過73%的商家表示,至少有20%的退款屬于第一方欺詐,這使得爭議更加棘手。

· 超過65%的商家希望在部分或全部退款管理流程中應用人工智能和自動化技術(shù),以幫助追回更多收入并提高效率。

隨著新冠疫情期間網(wǎng)上購物的激增,退款申請開始呈上升趨勢,消費者希望足不出戶就能收回錢款,也不必通過商家的客戶服務。這種模式延續(xù)至了疫情后,但商家管理退款的方式以及整理證據(jù)以駁回欺詐退款要求的流程卻未能與之同步發(fā)展,從而導致了流程的高度人工化、技術(shù)和數(shù)據(jù)孤島以及官僚主義負擔,所有這些都加劇了挑戰(zhàn),并增加了退款成本,且已經(jīng)超出了銷售撤銷本身。

半數(shù)以上的商家認為當前的退款管理流程過于耗時。隨著退款的大量涌入,運營團隊很可能會因為有限的時間、帶寬或難以獲取的數(shù)據(jù)和證據(jù)而錯過最重要的爭議案例,例如至少占退款五分之一的第一方欺詐。

受訪商家普遍認為,他們在追回退款和提高效率方面仍有改進的空間。65%的受訪者認為,自動化和人工智能的應用將對簡化部分或全部流程產(chǎn)生最大影響,半數(shù)受訪者希望能將不同平臺整合至中央一處,來管理所有退款。

Riskified首席營銷官Jeff Otto表示:“商家們在努力營利,但許多商家并沒有意識到重大的技術(shù)進步在退款操作中提供了巨大的追款機會。Riskified的全球商家調(diào)查顯示,絕大多數(shù)欺詐和退款經(jīng)理都認為,他們目前的退款管理流程過于復雜,人工操作無法應對退款量的要求。毫無疑問,這些繁忙的團隊需要人工智能自動化來幫助他們解決更多的退款爭議,并追回更多的收入!

2024年1月,Riskified發(fā)布Dispute Resolve的增強版,這一一體化的退款管理系統(tǒng)能夠幫助退款運營團隊大規(guī)模地自動處理爭議。通過與數(shù)十種支付網(wǎng)關(guān)的無縫集成和人工智能自動化,Dispute Resolve能夠幫助商家提高勝訴率。

關(guān)于該研究

Riskified與行業(yè)顧問公司Paladin Fraud合作,采訪了全球300多家商戶,特別是每天進行退款管理的工作人員,以了解退款挑戰(zhàn)的規(guī)模、商家目前管理退款的方式以及要如何改進流程。參與調(diào)查的公司涉及廣泛的實體和數(shù)字商品垂直領(lǐng)域,包括時尚、旅游、食品(雜貨和外賣)、電子產(chǎn)品和電子市場等?稍L問Riskified.com,閱讀完整報告:《退款挑戰(zhàn):2024年全球洞察》。

關(guān)于Riskified

Riskified(NYSE:RSKD)通過降低風險,幫助企業(yè)實現(xiàn)電子商務增長。許多全球最大的品牌和線上銷售上市公司均依賴Riskified提供可靠的退款保護,大規(guī)模打擊欺詐和政策濫用等行為,并提高客戶忠誠度。Riskified的人工智能欺詐和風險情報平臺由最大的電子商務風險分析師、數(shù)據(jù)科學家和研究人員團隊開發(fā)和管理,可分析每次互動背后的個體,以提供實時決策和基于身份的強大見解。


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