El Accelerator for Return Fraud Monitoring aprovecha los datos de ventas minoristas y devoluciones para supervisar las actividades de devolución de todos los productos y tiendas para detectar posibles fraudes. El dashboard usa tendencias históricas para predecir las devoluciones e identifica con precisión las áreas que quedan fuera de esos valores esperados. Los datos prácticos proporcionan a los administradores la información que necesitan para tomar las acciones correctivas que eviten pérdidas adicionales y garanticen el cumplimiento de los empleados.

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### Responder a preguntas de negocios clave
- ¿Cuántas fueron las devoluciones reales en un periodo determinado y cómo se comparan con las devoluciones esperadas? 
- ¿Este exceso en las devoluciones, que podría implicar algún fraude, se produce en una sola tienda o en diferentes tiendas? 
- ¿El exceso de devoluciones es más notable en determinados productos o grupos de productos? 
- ¿En qué días y horas de la semana se producen las devoluciones con más frecuencia? 
- ¿Qué asociados procesan el mayor número de devoluciones? 
- ¿Cuántas de las devoluciones se confirman como no válidas (fraudes de caja abierta) o posiblemente no válidas (devueltas sin recibo)?

### Supervisar y mejorar indicadores de rendimiento clave (KPI)
- Ventas totales 
- Devoluciones totales 
- Devoluciones esperadas 
- Exceso de devoluciones 
- Exceso de devoluciones por ubicación 
- Exceso de devoluciones por categoría de producto 
- Exceso de devoluciones por producto 
- Distribución de las devoluciones por fecha y hora 
- Distribución de las devoluciones por asociado 
- Porcentaje de las devoluciones por tipo de devolución

### Atributos de datos requeridos
- Número de asociado (cadena) 
- Categoría del producto (cadena) 
- ID del producto (cadena) 
- Nombre del producto (cadena) 
- Subcategoría del producto 
- Estado de la devolución (cadena) 
- ID de la tienda (cadena) 
- Ubicación de la tienda (cadena) 
- Hora (hora) 
- Fecha de transacción (fecha-hora) 
- Tipo de transacción (cadena) 
- ID de transacción (entero) 
- Cantidad de la devolución (entero) 
- Ventas (decimal) 
- Cantidad de ventas (entero)

### Crear su fuente de datos
La fuente de datos para el análisis de Return Fraud Monitoring está compuesta por una sola tabla transaccional con todas las compras y devoluciones de un almacén de datos operativo de un comercio minorista. Los registros se agregan por transacción y producto, por lo que para cada producto de una transacción existe una fila de datos.

Deberá consultar el esquema adecuado en su propio almacén de datos para analizar estos KPI para su propio negocio.

Las devoluciones y las compras se identifican mediante un campo llamado TransactionType. 

Otros atributos incluidos en la fuente de datos son el ID de transacción, el ID de producto, el nombre del producto, su categoría, su segmento, el ID de la tienda, la ubicación de la tienda, la fecha de la transacción, el periodo de la transacción, el ID del cliente, el nombre del cliente, el ID del pedido y el asociado de la tienda. 
Hay dos medidas únicas para las devoluciones: estado de la devolución y cantidad de la devolución. Hay dos medidas únicas para las ventas: cantidad de ventas y ventas.

Existe una tabla secundaria, con una relación establecida sobre los periodos, que incluye las horas totales trabajadas por cada asociado de la tienda en cada periodo.


Return Fraud Monitoring

Supervisa las devoluciones de la organización de comercio minorista en busca de fraudes