我被薅了 7000 万,怎么办

理想主义者 自媒体 2024-09-29 181 0

沉寂已久的交易市场终于有了动静,一来就是大交易。被交易的不是传闻中的英格拉姆,而是唐斯。这笔交易的主要框架是森林狼拿唐斯换来了兰德尔和迪文岑佐。双方做这笔交易的逻辑很好理解:尼克斯失去了哈尔滕施泰因,米切尔-罗宾逊赛季初要养伤,兰德尔地位愈发鸡肋且提前续约谈判不顺利,尼克斯搭上迪文岑佐送走兰德尔升级内线。

在电商的激烈竞争中,商家为了吸引顾客,常常通过促销活动来提升销量。然而,促销活动的设计复杂,稍有不慎就可能导致巨大的经济损失。本文通过一个真实的案例,讲述了一家店铺因价格设置错误在短短20分钟内损失高达3000万的故事,并深入探讨了如何通过风控措施来预防此类事件的发生。

“老板,我们爆单了!”

“卖了多少?”

“20分钟,卖了7000万的货…”

“赚了多少?”

“亏了 3000 万…”

8月28日,小天鹅东山专卖店,一个6人小团队店铺。

由于设错价格,在短短20分钟,被下了4万单,损失高达 3000 万。

因价格设置错误被薅羊毛的案例还很多。

8 月 21 日,嘉华食品旗舰店因价格设错,将原价 39.9 元的产品设为 价 1 元,短短几个小时,下单近 600 万份,造成数亿元经济损失。

为什么价格错误这么多?因为年轻人不敢消费了。

电商 为了稳住自身规模体量,便引诱商家们一起做促销。

你把价格打下来,我把消费打上去,yeah……

但不 的直接进行价格打折促销,商家不得亏的肾出血。

怎么办?当然是把活动 “头晕化”。

头晕到买家以为赚了,实际也就比楼下便利店稍微便宜;

更 的是,让商家以为自己设的活动价格,也赚了,嘿……

为了吸引消费者,电商推出五花八门的促销活动, 券、满减、折扣等手段层出不穷。

如果不是真的摸透规则,运营同学是很容易设错价格。

稍有不甚,便会造成数以千万的巨额损失。

商家无法承担损失,便不会发货履约,没了几十万的保证金;

相应的, 和品牌,也减少了可信度。

言归正传,这毕竟是一篇风控帖。

网上虽然有很多风控方 ,但更多是讲如何识别羊毛党。

回到价格本身,应该如何去设计风控方案?

顾名思义,商家设置的商品价格要控制在一个合理的区间;

如何实现?

如果简单将商品分为非标款、日常款、尖货;

日常款,即常见款,自然有其他家的商品价格可参考;

根据 SKU 去读取其他商家设定的价格;再为此设定一个浮动区间;

非标款,可以根据历史订单的发售、成交价,基于成交历史极值设定一个浮动区间,理论上品类不同,比例不同;

尖货,例如一双普通耐克鞋,价格在1000左右,但是同品类的定制款,价格可能上涨至 10000,甚至更高;

此时依赖于 的品类运营同学,基于经验为该 SKU 设定一个区间;

同时需叠加该 SPU 的历史价格来做兜底限制(万一运营也错了呢!!!);

有了区间,那么设置的价格不在该区间内,在进行拦截提醒;

虽然在设置价格时做了风险拦截,但实际是否真的合理,并非 100%;

回顾案件本身,他们的特性在于短时、极高频下单;

因此,在下单节点,还需看商品订单的成交流速;

这里的流速,分为成交的速度、成交的低价占比;

成交的速度,这个好计算,看 N 分钟内,成交了 M 单;

如果 M/N 的速度,超过了风控阈值,则认为价格存在疑似风险;

成交的低价,这个看订单的成交价,与历史成交价的偏离程度;

如果偏离程度,超过了风控阈值,则同样认为价格存在疑似风险;

往往 会将疑似风险,生成一个确认单,给到商家运营进行确认;

同步将商品进行隐藏,待确认单确认后在决策是否继续上架;

除了简单的设置错价格,更大的风险在于商品规格变更,价格没变;

例如 100g 的精华液,价格 100 元;

改成了 200g 的精华液,但价格没有变更,还是 100 元;

那真是加量不加价!

因此在规格属性发生变更时,除了进行提醒之外,仍需要重走一遍出价逻辑;

争取将错价杀死在摇篮里。

除了价格,还能为商家做些什么。

回顾案件本身,下单的用户又是谁?

我被薅了 7000 万,怎么办

普通人,谁家没事,屯那么多个冰箱,一个放东西,一个陪着开嘛。

基本是黄牛为主,通过大量囤货,在利用价差进行获利。

明确用户和手法,就方便后续制定风控方案了。

首先,是针对黄牛用户的限购。

顾名思义,就是一个人最多买几单。

这里不仅仅是限制用户账号能购买几单,而是要限制这个人能购买几单。

一个黄牛手上握着成百上千个账号,可以不断切换账号进行下单。

此时就需要将用户的所有信息进行图谱化,通过关系图谱的方式来挖出账号之间是否为同一个人。

在基于这个人的关联账号,去计算下单总数,从而进行限制购买。

其次,是开放商家取消黄牛订单。

黄牛的手法,千奇百怪,通过关系图谱的方式,可以做到精准打击。

但实际场景中,仍然存在较多漏过风险,比如相似收货地址;

地址,往往集中在一个小区或者一栋楼,直接拦截不免会伤害正常用户;

因此, 可以将相似收货地址的订单,进行归拢;

给到商家进行确认,是否为黄牛订单;

相应的,商家取消订单,不应该视为不履约等情况,可千万别去扣减信用分啥的。

上面讲的,更多还是站在 保护商家的视角。

切到商家视角,如何提升自身运营力,不犯错,这是值得思考的地方。

例如:

电商,这片看似波澜壮阔的”蓝海”,实则暗流涌动,危机四伏。

商家如何在这片 中破浪前行?

如何为商家进行保驾护航?

用户又该如何在享受便利的同时保持理性?

这些都是需要深思的问题。

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