根据最新研究，2024年美国零售业的退货总额预计将达到6850亿美元。其中，超过15%的退货涉及欺诈或不当索赔，导致行业总损失高达1030亿美元。在接受调查的150名零售业高管中，约85%的人表示已调整退货政策以应对日益增长的欺诈问题。 然而，收紧退货政策也带来了新问题。例如，“无收据不退货”的规定促使一些欺诈者通过先进的数字技术、人工智能等手段伪造收据，甚至批量生成虚假退货信息。此外，还有人利用被盗的信用卡数据下真实订单，进一步加剧了“欺诈即服务”这一趋势的威胁。 与此同时，严格的退货政策对消费者忠诚度产生了负面影响。调查显示，55%的消费者表示不会选择退货政策过于严苛的零售商购物，而近三分之一的消费者在经历糟糕的退货体验后干脆停止购买。 面对这一困境，数据驱动的零售分析被视作解决方案。它不仅能够帮助零售商更灵活地识别欺诈行为，还能为消费者提供个性化的退货体验，在保障安全与提升客户满意度之间找到平衡点。