不正注文の検知・転売防止
- 転売目的と思われる注文が多数見つかっている
- 受注件数が伸びてきており、全部の注文を目視チェックする時間が取れない
- 不正の手口が巧妙になってきており、気付けずに見逃しているケースもあると思う
CASE 01 | 新規注文の信頼度をチェックする
例えば、フリーダイヤルの電話番号を使っていないか、郵便番号と住所が一致しているか、など、新規注文自体の情報そのものが「信頼できるかどうか」をチェックすることができます。
・存在しない住所、もしくは存在するが範囲が広いなど、特定しきれない住所ではないかのチェック
・郵便番号と住所の差分チェック
・姓名の長さチェック
・姓名がローマ字やカタカナで構築されていないかのチェック
・電話番号が一般的に使われる正しい形式化のチェック
CASE 02 | 新規注文と、過去注文の重複度をチェックする
不正パターンの一つに、１世帯1回限りの商品を、名前だけ少し変えて同じ住所に配送させるなどのパターンがあります。このように、過去の注文と同一の住所、氏名、電話番号で新規受注が入った場合、不正の可能性ありとして検出することができます。
・指定した期間分の過去注文（例：過去30日間分など任意に指定可能）との突合が可能
・名前が完全一致しているかのチェック
・電話番号が完全一致しているかのチェック
・住所が完全一致しているかのチェック（ハイフンや漢数字の置換は可能）
CASE 03 | ブラックリストとの類似度をチェックする
「信頼度チェック」「重複度チェック」で検出された不正疑いの注文や、これまでに蓄積されたブラックリストなどをデータベース化して、そのブラックリストとの「類似度」をもとに、不正注文を検出することができます。
・ブラックリストに登録された注文と比較して「何％似ているか」という基準で検出が可能
・名前が類似しているかのチェック
・電話番号が類似しているかのチェック
・住所が類似しているかのチェック（ハイフンや漢数字の置換は可能）
化粧品企業様転売目的で、電話番号を変更したり、住所の番地以降を漢数字にしたり、マンション名の記載を変えたりなどの手口で、初回注文を繰り返す人がおり、毎日のチェックに1時間以上かかっていました。
でも、ロボットでチェック作業が自動化されたことで、不正と検出された注文のみを確認すれば良くなったため、作業時間はが10分程度に短縮され、朝の忙しさが緩和されました。また、売上ロスの削減にもつながっています。
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