Retourenmanagement und Betrugserkennung im Onlinehandel mit KI (Machine Learning)

Retourenmanagement und Betrugserkennung im Onlinehandel mit KI (Machine Learning).

MODUL 01: KOSTENTREIBER RETOUREN UND BETRUG

• Retourengründe und Betrugsmuster im Onlinehandel
• Regelwerke versus ML-Ansätze
• Zielkonflikt: Conversion versus Risiko
• Live-Demo: das Retourenrisiko schon im Warenkorb
• Ihre Ausgangslage: Wie hoch sind Ihre Retouren wirklich?

MODUL 02: RETOUREN REDUZIEREN

• Retourenwahrscheinlichkeit vorhersagen
• Ursachen erkennen: Größen, Beschreibungen, Bilder
• Übung: Sie modellieren eine Retourenprognose
• Der Aha-Moment: der wahre Retourentreiber
• Vom Symptom zur Ursache

MODUL 03: BETRUGSERKENNUNG

• Zahlungs- und Bestellbetrug scoren
• Anomalien im Bestellverhalten erkennen
• Checkout-Optimierung ohne Risikoausweitung
• Übung: Sie bauen ein Betrugs-Scoring
• False Positives und Kundenerlebnis

MODUL 04: UMSETZUNG

• Integration in Shop, Payment und Fulfillment
• Datenschutz und Fairness
• Fallstudie: eine Retouren- und Betrugsstrategie mit KI
• Wirkung messbar machen
• Ihr Fahrplan zu weniger Retouren und Betrug