이 Return Fraud Monitoring용 액셀러레이터는 소매 판매 및 반품 데이터를 활용하여 모든 제품과 모든 매장 위치의 반품 활동을 모니터링하여 잠재적인 부정 행위를 식별합니다. 대시보드는 과거 추세를 사용하여 반품 활동을 예측하고 예상 값을 벗어난 영역을 명확하게 식별합니다. 실행 방안 데이터는 관리자에게 추가적인 손실을 방지하고 직원의 규정 준수를 보장하기 위해 시정 조치를 취하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.

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### 주요 비즈니스 질문에 대한 답변
- 지정된 기간의 실제 반품은 무엇이며 예상 반품과 어떻게 비교됩니까? 
- 단일 매장 위치 또는 일단의 위치에서 발생하는 부정 행위를 의미할 수 있는 초과 반품이 있습니까? 
- 특정 제품 또는 제품 그룹에서 초과 반품이 더 많이 발생합니까? 
- 가장 많이 반품되는 요일과 시간은 언제입니까? 
- 가장 많은 반품을 처리하는 담당자는 누구입니까? 
- 잘못된 반품(오픈 박스 부정 행위)이나 잘못된 것으로 확인된 반품(수령 없이 반송된 반품)은 얼마나 됩니까?

### KPI 모니터링 및 개선
- 총 매출 
- 총 반품 
- 예상 반품 
- 초과 반품 
- 위치별 초과 반품 
- 제품 범주별 초과 반품 
- 제품별 초과 반품 
- 시간별 및 일별 반품 분포 
- 담당자별 반품 분포 
- 반품 유형별 반품 비율

### 필수 데이터 특성
- 담당자 번호(문자열) 
- 제품 범주(문자열) 
- 제품 ID(문자열) 
- 제품 이름(문자열) 
- 제품 하위 범주 
- 반품 상태(문자열) 
- 매장 ID(문자열) 
- 매장 위치(문자열) 
- 시간(시간) 
- 거래 날짜(날짜/시간) 
- 거래 유형(문자열) 
- 거래 ID(정수) 
- 반품 수량(정수) 
- 매출(실수) 
- 매출 수량(정수)

### 데이터 원본 구축
Return Fraud Monitoring 분석에 사용되는 데이터 원본은 단일 거래 테이블로 구성되며, 여기에는 소매업체의 운영 데이터 저장소에서 가져온 모든 구매 및 반품이 포함됩니다. 레코드는 거래 및 제품별로 집계되므로 단일 거래의 각 제품에 대해 하나의 데이터 행이 있습니다.

이러한 KPI를 자신의 비즈니스에 맞게 분석하려면 자체 데이터 저장소에서 적절한 스키마를 쿼리해야 합니다.

반품 및 구매는 TransactionType이라는 필드로 식별됩니다. 

데이터 원본에 포함된 기타 특성으로는 거래 ID, 제품 ID, 제품 이름, 제품 범주, 제품 부문, 매장 ID, 매장 위치, 거래 날짜, 거래 기간, 고객 ID, 고객 이름, 주문 ID 및 매장 담당자가 있습니다. 
반품에는 반품 상태 및 반품 수량이라는 두 가지 고유 측정값이 있습니다. 매출에는 매출 수량 및 매출이라는 두 가지 고유 측정값이 있습니다.

기간별로 관계가 설정된 보조 테이블이 있으며 기간별로 매장 담당자가 작업한 총 시간이 포함됩니다.


Return Fraud Monitoring

소매 조직의 반품 부정 행위 모니터링