Riskified分析指出每四美元的退款中就有一美元出自濫用退款政策行為，因此推出「靈活退款」這項新政策保護功能，在保護商家收益的同時繼續提增顧客滿意度
紐約--(美國商業資訊)--電子商務詐欺和風險情報先驅Riskified (NYSE: RSKD) 今天公布了一份研究分析，指出一個令商家兩難的顧客體驗挑戰正在不斷擴大：商家為打擊濫用退貨及退款政策而緊收控制，卻在無意間對優良顧客造成了受限且令人沮喪的顧客體驗。為了協助零售商應對這道難題，Riskified在它的「政策保護」(Policy Protect) 解決方案中增加了「靈活退款」(Dynamic Returns) 這項新人工智慧退貨決策功能，可視顧客資格即時進行調整決策。
Riskified根據逾百萬份退款申請做出2024年的分析，該分析發現退款金額佔訂單總銷售額的1%-2%，其中近四分之一的退款申請屬於詐欺行為。許多零售商為應對這個不斷高升的詐欺現象而施行限制性策略，像是收取固定退貨費用、縮短可退貨的時限窗口、延遲退款（通常需要10天以上的時間以利倉庫對退回商品進行檢查）。這些措施令優良顧客感到沮喪——如果退款時間超過五天，68%的購物者便不會再度上門（全美零售聯合會 (NRF) 資料）。緩慢的退款程序高居第二大客服諮詢原因，導致營運成本增加（Narvar資料）。
Riskified《Refunduary！如何防止退款政策濫用、保障獲利並提高顧客體驗》(Refunduary is here, How to prevent refund policy abuse, protect profitability, and optimize CX) 報告的資料列出商家在決定是否採取限制行動時感到壓力倍增的原因：
- 歲末購物季是一年當中最難為的時候：11月和12月的訂單產生的退貨申請將近全年退貨申請總數的三分之一，其中過半會延續到1月，使營運團隊不堪負荷。
- 高價訂單是另一個雷區：價格超過2000美元的訂單退貨申請比例較價格低於100美元訂單高出2.5倍；價格高於1000美元訂單的濫用情形較平均值高出33%。過度限制可能會破壞體驗高消費的VIP顧客體驗。
- 不良分子利用法律責任的漏洞（與暗網 (Dark Web) 的例子相同），以「未收到商品」(INR) 為由提出退款是最容易遭濫用的政策，和以「商品不全」(MI) 為由提出退款相比，遭濫用的可能性高出了25%。不過，電子商務訂單送貨數量的上升表示有很多「未收到商品」退款個案是合法的。
- 詐欺者利用申請退款的早期窗口：與平均值相比，在收到商品後七天內提出的退款申請屬於詐欺性退款的可能性高出了20%不止，為那些希望提供守法消費者迅捷服務的商家徒增困擾。
「詐欺退款不僅損害零售商的獲利，還浪費優良顧客的時間和耐性。」Riskified行銷長Jeff Otto說，「退款時間延長數天或數週會令忠誠顧客感到沮喪，可能不會再度上門。Riskified的人工智慧平台加入『Dynamic Returns』功能，可即時評估顧客行為並查看過往消費紀錄，協助商家迅速分辨退款申請屬於濫用還是合法。這樣的精準性使得值得信賴的顧客能夠獲得迅捷解決方案，同時又妥善處理高風險個案，保護商家收益，並維持優良顧客的滿意度和忠誠度。」
為協助零售商詐欺及顧客體驗團隊改善顧客退款申請流程，Riskified在「政策保護」中推出「靈活退款」這項新功能。「靈活退款」根據顧客風險和資格即時客製退款和換貨選擇。商家無需施行全面一統的規則、或是等到倉庫檢查過退貨之後才進行退款，而是利用即時退貨情報評估顧客行為和網絡級訊號，取得所需的身份資料，以評估顧客資格並據之得出相應的處理方式。
一旦顧客提出退貨申請，零售商便可以立刻採取行動：信譽良好的顧客可以立刻獲得退款，無需等待原商品退回即可發貨更換商品，在某些情況下甚至不必退回商品即可獲得退款。這種靈活的處理方式使商家能夠掌握明顯的濫用行為，識別值得信賴的顧客，並妥善處理介於兩者之間的灰色地帶。
使用「政策保護」新「靈活退款」功能的零售商可以立刻核准半數以上的忠誠顧客退款申請。與必需走過傳統退款流程的顧客相比，獲得提前退款的顧客所給的滿意度評分 (CSAT) 高出了20%以上，而且收到核准提前退款的顧客有97%以上確實退回所購商品（觀察一個月所得結果）。
隨著電子商務的持續成長，零售商面臨的壓力越來越大，必須在便利性和控制權之間找到平衡。政策濫用不僅攸關商家收益，更挑戰顧客體驗。商家採用Riskified「政策保護」服務偵測並防杜濫用行為，可以同時並即時確保消費者獲得他們預期的服務，保有顧客的信任。
請前往 Riskified.com深入了解「政策保護」與「靈活退款」。
《Refunduary！》報告研究方法
《Refunduary！》報告根據Riskified對三家主要零售商在2024年全年收到的100多萬份退款申請進行分析。其資料集包括所收到的所有申請，並特別注意「未收到商品」(INR) 和「商品不全」(MI) 兩種狀況。Riskified運用專有的資料科學模型，根據高風險統計模式和行為指標將某些申請標記為高度可疑，對政策濫用行為進行可信賴的評估。請前往此處瀏覽該報告。
關於Riskified
Riskified (NYSE:RSKD) 協助企業制敵機先、因應風險，進而釋出電子商務的成長潛力。許多全球最大品牌和線上售貨的上市公司都依賴Riskified確保防範退單糾紛，大規模打擊詐騙和政策濫用，並提高客戶保留率。Riskified人工智慧詐欺和風險情報平台由龐大的電子商務風險分析師、資料科學家和研究人員團隊開發和管理。該平台分析每次互動背後的個體，以提供即時決策和以身分為基礎的強大見解。進一步諮詢，詳見：riskified.com。
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