如何识别和控制电子商务中的误报
Posted: Sat Dec 21, 2024 11:01 am
帖子摘要：
- 什么是误报
- 它会造成什么损害
- 如何计算误报率
- 避免此类问题的策略
*与 ClearSale USA 营销经理 Sarah Elizabeth 合影
当他们遇到欺诈引起的问题时，零售商很快就会发现，因 亚美尼亚电话数据 为除了退款之外，来自合法客户的投诉也开始大幅增加，这凸显了一个事实，即有些事情不寻常，因此导致了要求商家迅速采取行动来缓解问题。
然而事实证明，了解每天有多少合法交易被拒绝（一种称为误报的错误）要复杂得多，而且鉴于其对业务健康的重要性，值得特别关注。
未能正确识别误报的公司可能会遭受毁灭性的影响。例如：商家拒绝的有效订单越多，他们损失的收入就越多。
你觉得夸张吗？最近的研究表明，零售商因误报而损失的资金（每年约 1,180 亿美元）比信用卡欺诈造成的损失（平均每年 90 亿美元）还要多。
幸运的是，对于交易者来说，识别和防止误报并不一定很困难。查看一些有帮助的做法。
监控在线提及
由于大约 60% 的被拒绝订单实际上是合法订单，因此误报不仅会导致客户不满意，还会导致客户通过数字方式“尖叫”反对该品牌。通过社交媒体上的少量投诉，不满意的消费者可能会永远破坏商家的声誉。这些客户在社交媒体上发帖，试图找出交易被拒绝的原因，希望得到答案。
为了最大程度地减少帖子可能造成的损害，电子商务企业应注意发送给客户服务部门以及发布在评论网站、论坛和社交媒体网站上的投诉。如果商家发现自己的名字反复出现在投诉旁边，他们首先需要审查欺诈筛查程序，重新检查可能拒绝良好交易的任何风险过滤器，并识别被拒绝交易的任何共同特征。
每种情况分析
企业主可以做的最糟糕的事情之一就是拒绝基于假设和概括的交易。了解订单的背景至关重要（例如送货到帐单地址以外地址的订单），以避免大量误报。
人类秩序分析
在正确评估可疑和高风险订单时，专家的人工审核至关重要。这些评论使商家能够识别真正的欺诈订单，批准更多合法的购买，更好地了解两者之间的区别，并提高未来评论的准确性。
正确计算通过率
支持率并不是每天都能获得的简单指标。每项业务的复杂性和特殊性意味着每项业务都需要不同类型的计算，这在大多数情况下显然不是零售商的专长。
如果商家不知道他们的真实支持率，他们可能会低估他们损失的收入。更糟糕的是：如果他们使用纯粹自动化的欺诈系统来过滤交易，那么几乎可以肯定他们有（而且不知道自己有）严重的误报问题。
避免误报风险的策略
零售商不应接受此类错误作为经常性的业务成本。欺诈预防系统必须具有灵活且不断校准的算法。理想情况下，交易者应该采用使用人工智能标记可疑交易的解决方案，并有机会仔细分析每笔交易。
预防欺诈的多方面方法结合了机器学习和超专业的人工审查，以评估落入所谓“灰色地带”的订单，在该“灰色地带”中，没有关于交易是否存在欺诈的结论性数据。
通过汇集拥有先进技术的专家反欺诈团队，电子商务零售商可以确保将风险降至最低——拒绝尽可能多的欺诈订单，同时批准尽可能多的优质购买。
- 什么是误报
- 它会造成什么损害
- 如何计算误报率
- 避免此类问题的策略
*与 ClearSale USA 营销经理 Sarah Elizabeth 合影
当他们遇到欺诈引起的问题时，零售商很快就会发现，因 亚美尼亚电话数据 为除了退款之外，来自合法客户的投诉也开始大幅增加，这凸显了一个事实，即有些事情不寻常，因此导致了要求商家迅速采取行动来缓解问题。
然而事实证明，了解每天有多少合法交易被拒绝（一种称为误报的错误）要复杂得多，而且鉴于其对业务健康的重要性，值得特别关注。
未能正确识别误报的公司可能会遭受毁灭性的影响。例如：商家拒绝的有效订单越多，他们损失的收入就越多。
你觉得夸张吗？最近的研究表明，零售商因误报而损失的资金（每年约 1,180 亿美元）比信用卡欺诈造成的损失（平均每年 90 亿美元）还要多。
幸运的是，对于交易者来说，识别和防止误报并不一定很困难。查看一些有帮助的做法。
监控在线提及
由于大约 60% 的被拒绝订单实际上是合法订单，因此误报不仅会导致客户不满意，还会导致客户通过数字方式“尖叫”反对该品牌。通过社交媒体上的少量投诉，不满意的消费者可能会永远破坏商家的声誉。这些客户在社交媒体上发帖，试图找出交易被拒绝的原因，希望得到答案。
为了最大程度地减少帖子可能造成的损害，电子商务企业应注意发送给客户服务部门以及发布在评论网站、论坛和社交媒体网站上的投诉。如果商家发现自己的名字反复出现在投诉旁边，他们首先需要审查欺诈筛查程序，重新检查可能拒绝良好交易的任何风险过滤器，并识别被拒绝交易的任何共同特征。
每种情况分析
企业主可以做的最糟糕的事情之一就是拒绝基于假设和概括的交易。了解订单的背景至关重要（例如送货到帐单地址以外地址的订单），以避免大量误报。
人类秩序分析
在正确评估可疑和高风险订单时，专家的人工审核至关重要。这些评论使商家能够识别真正的欺诈订单，批准更多合法的购买，更好地了解两者之间的区别，并提高未来评论的准确性。
正确计算通过率
支持率并不是每天都能获得的简单指标。每项业务的复杂性和特殊性意味着每项业务都需要不同类型的计算，这在大多数情况下显然不是零售商的专长。
如果商家不知道他们的真实支持率，他们可能会低估他们损失的收入。更糟糕的是：如果他们使用纯粹自动化的欺诈系统来过滤交易，那么几乎可以肯定他们有（而且不知道自己有）严重的误报问题。
避免误报风险的策略
零售商不应接受此类错误作为经常性的业务成本。欺诈预防系统必须具有灵活且不断校准的算法。理想情况下，交易者应该采用使用人工智能标记可疑交易的解决方案，并有机会仔细分析每笔交易。
预防欺诈的多方面方法结合了机器学习和超专业的人工审查，以评估落入所谓“灰色地带”的订单，在该“灰色地带”中，没有关于交易是否存在欺诈的结论性数据。
通过汇集拥有先进技术的专家反欺诈团队，电子商务零售商可以确保将风险降至最低——拒绝尽可能多的欺诈订单，同时批准尽可能多的优质购买。