如何防范退款政策滥用、守护盈利底线、优化客户体验

每年岁末年初，电商商家面临的不仅是汹涌的产品退货和拒付潮所带来的”节日后遗症”。一月同样会迎来大量无需退货的退款申请高峰。

睿思飞（Riskified）数据显示，节日期间（特别是11月和12月）产生的订单，占全年所有退款申请的31%。17 这一激增现象显著加重了客服团队本就繁忙时期的工作负担。事实上，睿思飞发现，在整个网络中，超过55%的一月退款申请都源自节前订单。

这不仅是运营难题，更是一个代价高昂的滥用渠道。

何为退款滥用？

退款欺诈主要表现为”未收到商品”（INR）和”未送达”（DNA）两类索赔。由于这些情况下无需退货，滥用者可以利用商家与快递记录之间的信息差进行钻空子。许多商家缺乏可靠的末端配送可视性，难以反驳虚假的未收货声明，因此商家理所当然地不愿轻易质疑任何诚信客户

睿思飞对部分大型零售商进行了为期一年的数据分析，以量化滥用性INR和缺件索赔及其成本。结果证实，退款滥用绝非简单的运营困扰，而是一个代价高昂且有组织的威胁，暗网社区将繁忙的节日季视为”黄金退款季”，进一步放大了这一问题。

睿思飞分析的关键发现

这是一个数十亿美元的损失类别

在所分析的零售商中，1-2%的总订单价值被申请退款；近四分之一的退款金额来自滥用性索赔。对于大型商家而言，这代表着每年数百万美元的损失，从行业整体来看，这是一个价值数十亿美元的问题。

滥用者利用节日流量掩盖高风险行为

尽管第四季度的索赔率保持稳定，但索赔量却翻倍，因为滥用者试图混迹于大量合法的节日退货中。

第四季度准备期间，10月订单的风险增加10%，而11月和12月的滥用尝试几乎翻倍。

欺诈者更倾向于在节日期间提出索赔，而非在业务淡季，因为本已应接不暇的团队往往为了维持服务水平而默认接受索赔。

滥用行为可预测（因此可预防）

睿思飞数据证实，长期以来被视为”经营成本”的问题，如今已成为可预防的收入漏洞。商家可以监控明确的风险信号，来校准预防策略和摩擦控制。例如：

索赔类型至关重要：INR索赔的滥用可能性比缺件索赔高出25%。暗网论坛特别推荐INR，因为商家难以验证配送情况。

时效是强有力的指标：在订单送达后七天内提出的索赔，其滥用可能性比平均水平高出20%；而在三周后提出的索赔则安全得多。这可能是因为欺诈者密切监控其订单。与普通消费者将购物作为日常生活一部分不同，对许多欺诈者而言，这是他们的主要关注点和生计来源——他们渴望快速获利。

高价值订单带来不成比例的损失：虽然94%的索赔来自500美元以下的订单，但政策滥用者追求最大可能的赔付。2000美元以上的订单产生索赔的可能性是其他订单的2.5倍；500美元以上的订单滥用可能性高出13-27%；超过1000美元的索赔滥用可能性高出33%。

商家如何减少退款欺诈、守护利润空间

采用基于身份的检测：许多滥用者创建多个账户，轮换电子邮件地址、电话号码和其他身份信息以逃避检测。身份聚类工具（如睿思飞Policy Protect）将这些碎片连接成单一档案，揭示那些本应看似无关的重复违规者。

在结账时做出预测性决策：在滥用发生前阻止它，远比事后争议成本更低。在结账时标记具有过往滥用模式的身份模型，使商家能够在发货前拒绝、保留或验证高风险订单。

自动化结账后索赔处理：对退款和INR索赔进行自动化风险评估，使团队能够快速批准可信客户，同时将可疑索赔路由到额外验证。这避免了第四季度/第一季度混乱场景，即溢出的队列导致”默认批准”。机器学习系统能够快速检测模式，并以旺季所需的速度和规模运行。

实施自适应、基于身份的政策：自适应结账系统允许商家对高度可信的客户提供慷慨、无摩擦的退款政策，同时对高风险交易和身份应用更严格的退货窗口、文件要求或人工审核。

加强配送和退货控制，例如：

• 验证退货标签：确保仅处理授权退货。
• 要求送达证明：确认订单已成功送达客户。
• 严格且明确传达的退货窗口：限制退款索赔的时间框架，阻止欺诈尝试。
• 强制退货渠道：简化和监控退货流程，减少滥用机会。

这些措施显著增加了执行INR滥用的难度，在保护商家免受欺诈性退款索赔的同时，为合法客户提供公平透明的流程。

通过阻止退款滥用，提升客户体验和盈利能力

退款政策滥用是一种可预测、有模式且可预防的威胁，其在商家最繁忙时最为猖獗。

鉴于近四分之一的退款价值具有滥用性质，零售商不应再将索赔视为常规运营成本。通过使用基于身份的检测、预测性决策和自动化索赔处理，商家可以保护旺季盈利能力，同时为合法客户提供更优质的体验。