Este Acelerador para Monitoramento de Fraudes de Devolução aproveita os dados de vendas e devoluções no varejo para monitorar a atividade de devoluções em todos os produtos e todos os locais das lojas para identificar possíveis fraudes. O painel usa tendências históricas para prever a atividade de devolução e identifica claramente as áreas que estão fora desses valores esperados. Dados acionáveis ​​fornecem aos gerentes os insights de que eles precisam para tomar medidas corretivas para evitar perdas adicionais e garantir a conformidade dos funcionários.

[Conecte-se com a Cleartelligence para saber mais.](https://www.cleartelligence.com/tableau-aceelerator-return-fraud-monitoring)

### Responda às principais perguntas de negócios
- Quais foram as devoluções reais em um determinado período e como isso se compara às devoluções esperadas? 
- Existem devoluções em excesso, o que pode significar fraude, ocorrendo em qualquer local de loja ou grupo de locais? 
- As devoluções em excesso são mais prevalentes em determinados produtos ou grupos de produtos? 
- Quais dias e horários da semana são as devoluções mais comuns? 
- Quais funcionários estão processando mais devoluções? 
- Quanto das devoluções são confirmadas como inválidas (fraude de caixa aberta) ou potencialmente inválidas (devolvidas sem recibo)?

### Monitorar e melhorar KPIs
- Vendas totais 
- Devoluções totais 
- Devoluções esperadas 
- Devoluções em excesso 
- Devoluções em excesso por local 
- Devoluções em excesso por categoria de produto 
- Devoluções em excesso por produto 
- Distribuição de devoluções por hora e dia 
- Distribuição de devoluções por funcionário 
- Porcentagem de devoluções por tipo de devolução

### Atributos de dados obrigatórios
- Número do associado (cadeia de caracteres) 
- Categoria do produto (cadeia de caracteres) 
- ID do produto (cadeia de caracteres) 
- Nome do produto (cadeia de caracteres) 
- Subcategoria do produto 
- Status de devolução (cadeia de caracteres) 
- ID da loja (cadeia de caracteres) 
- Local da loja (cadeia de caracteres) 
- Tempo (Hora) 
- Data de transação (data e hora) 
- Tipo de transação (cadeia de caracteres) 
- ID da transação (Inteiro) 
- Quantidade de devolução (Inteiro) 
- Vendas (Decimal) 
- Quantidade de vendas (Inteiro)

### Criar sua fonte de dados
A fonte de dados para a análise do Monitoramento de fraude de devolução é composta por uma única tabela transacional com todas as compras e devoluções do armazenamento de dados operacionais de um varejista. Os registros são agregados por transação e produto, portanto, para cada produto em uma única transação, há uma linha de dados.

Você precisará consultar o esquema apropriado em seu próprio armazenamento de dados para analisar esses KPIs para seu próprio negócio.

Devoluções e Compras são identificadas por um campo chamado TransactionType. 

Outros atributos incluídos na fonte de dados incluem o ID da transação, ID do produto, Nome do produto, Categoria do produto, Segmento do produto, ID da loja, Local da loja, Data da transação, Período da transação, ID do cliente, Nome do cliente, ID do pedido e Associado da loja. 
Existem duas medidas exclusivas para Devoluções: Status de Devolução e Quantidade Devolvida. Existem duas medidas exclusivas para Vendas: Quantidade de vendas e Vendas.

Existe uma tabela secundária, com uma relação definida em Período, que inclui o total de horas trabalhadas por Funcionário de Loja por Período.


Return Fraud Monitoring

Monitora as devoluções da organização de varejo em relação a fraudes