Crni petak: Kako se boriti protiv prijevara i biti uspješniji u prodaji

尽管根据自由市场的数据预测前景十分乐观，有85%的人计划购买商品，但黑色星期五始终为零售商敲响警钟。这是因为，Clearsale的一项调查显示，去年该活动期间每小时发生超过400次欺诈尝试，相当于每分钟造成85万雷亚尔的损失。此外，Serasa Experian的一项调查预估，在2024年黑色星期五当天至周末期间，欺诈企图数量将达到8.9万次，相应造成的损失约达5亿雷亚尔。.

尽管大部分欺诈的受害方是终端消费者，但多数情况下最终蒙受损失的却是零售商。这是因为，若其平台发生数据泄露，零售商有责任确保为用户提供安全的购物环境，因此必须赔偿受损的消费者。此外，电商领域最常见的欺诈模式之一是：不法分子购买商品并正常收货后，却声称商家未发货，以此获得退款。这样一来，商家既损失了销售收入，也失去了商品——这些商品会被欺诈者转售。.

通过为用户维持安全的环境，电商平台能够维护其在线声誉，这对于确保客户忠诚度至关重要，因为Opinion Box的一项数据显示，73%的用户在达成交易前通常会仔细调查网店的口碑。此外，《2024电子商务趋势》研究明确指出：92%的人曾因担心欺诈而放弃在线购物。另据EY的数据显示，71%的巴西消费者担心自己的数据在互联网上被窃取。.

那么，零售商应如何防范最常见欺诈手段并确保黑色星期五的成功呢？一种有效的解决方案是采用反欺诈工具，利用人工智能和机器学习增强其系统能力。此类技术能够评估客户多样的交易数据，确定消费模式，并据此构建信息库。如此一来，该系统便能掌握特定消费者的全部在线行为，例如最常用的支付方式、最常搜索的商品、最常访问的地区、偏好的购物日期等。.

因此，若有任何交易偏离该技术设定的常规模式，系统即会判定其可能为欺诈并向零售商发出警报。最值得注意的是，机器学习解决方案能够实现自我优化，因为其评估的交易越多，纳入数据库的信息就越丰富，从而不断提高检测欺诈交易的精准度。借此，该技术甚至能始终跟上最新型的网络欺诈手法。.

举例而言，埃森哲的一项调查表明，采用人工智能和机器学习技术打击欺诈的企业，其因欺诈造成的财务损失最高减少了70%。因此，投资此类解决方案对于保护企业运营并为消费者提供安全的购物环境至关重要。除了最大限度地减少财务损失外，此举还能在黑色星期五这样的高需求时期强化企业声誉，有助于提升品牌在电商领域的成功度和 longevity。.