双11过去了双12还远吗
刚过完双11,各位读者们都剁手了吗?作为一个良心且干货满满的风控自媒体账号,今晚我们不抄购物车🛒作业,在双12到来之前聊聊刷单这个话题。当前电商领域可粗糙的分为两大阵营,如下图所示:
本文着眼于综合型电商,以某东平台男装鞋类销量第一店铺为案例,详细剖析一下如何完成机刷流程。话不多说,详看正文👀
某东的休闲皮鞋👞榜是如何刷单的
在某个月黑风高的夜晚,我们意外发现了某个后台页面…
点开一看,赤果果的词汇摆在面前,本少女的老脸瞬间就红了,内心的os都是,“啥玩意,ghs啊!”
随着对该平台的深入分析,逐渐发现,这并不是一个黄♂色平台,而是一个撸货刷单的后台,业务也不是只有飞机杯而已,其业务还覆盖了某东平台衣服、鞋子等多个业务,是个极其专业的刷单平台。
刷单就刷单呗,评价语也过于露骨,不知道某东的内容审核同学怎么看?
此外,后台还留存着所有刷单记录,其大量刷单的货品中,居然对应的是某东销量第一的男鞋店铺。。。
2.1 平台如何运作
该平台集注册、登录、下单、生成代付链接、评论于一身,依托于lua脚本,在11台Android设备上全自动化执行此流程,是德芙那味儿了(丝滑流程
今天我们不ghs,就单纯从业务层面分析下这个刷单平台。想要自动化执行这些流程完成刷单,单11台设备可是不行的,需要很多设备之外的资源,接下来我们就抽丝剥茧,一层一层分析。
2.2账号准备
众所周知,账号是下单必备的资源。而在这个刷单平台,账号主要为两种,QQ号码和手机号码。QQ号码可以从租号平台租,在分析过程中我们发现部分QQ号目前已经被南山必胜客爸爸封禁(爸爸不愧是爸爸,手速就是快
手机号码的渠道来源众多,有众包、拦截卡、接码平台等。从后台数据分析来看,有注册时间、下单时间等字段,且存在不同账号的密码一致的情况(众包的可能性不大)。辣么问题来了,这么多账号密码设置的都一致,为何没有进行任何风控?在线呼叫某东平台的风控同学📢
2.3IP资源
IP层面,机刷的小伙子是个聪明人,熟知拦截策略, 将号码归属地与IP归属地保持一致,成功绕过IP维度的基础风控。
2.4评价语料
上文我们提到,这个刷单平台承接的业务包含鞋子、衣服、飞机杯等不同类目,自然也是为刷手评价订单准备了极其丰富的评价语料库。下面👇随机截几个图给大家展示展示:
这个”非常时期”就很精髓了,一看就是疫情期间的单子。
皮鞋商品页面的“穿着特别舒服,鞋底软,穿了大概一个星期了,鞋子也没有什么磨损,不打脚,穿着时尚”在后台也有迹可循。
文字中依然能够看出,疫情并没有阻止黑产小哥接单。
评论过于露骨,还是挑点和谐的给大家看看吧…
2.5设备管理
根据其设备管理页面来看,该平台所使用的均为Android设备,机器一共11台。
然后根据文件目录,我们推断其利用Android辅助功能,实现注册、下单、代付、评论等一系列功能。
话说,这个后台过于露骨,我们要是“不小心”点了删除咋整(手动狗头
刷单翻车案例
订单里清楚地写着“中性笔”,9.9元,一盒12支,属于到店消费类订单…
但打开该商品评价页面,清一色全是衣服类目评论。。某东这翻车现场。。。。建议未来可以做一下商品评论和商品类目关联分析。
商家介绍也很有意思,“旗舰店”,“通讯”,“圆珠笔”,在下实在没办法将这些词关联到一起去。。
一盒笔原价9.9,使用8元优惠券,实际付款只需1.9,店铺订单量高达8.5万条。若这8元的券属于平台补贴券,订单价格总计60多万,可太香了🍋
物流信息不对称
由于平台后台存储了账号的用户名和密码,我们轻而易举登录成功了一个账号。好家伙,刷了三单了。。。。🤔️🤔️🤔️🤔️
随便点开一个订单,这位同学的订单收货地址是山东省淄博市
可是实际的京东物流信息是从合肥发货,并在合肥完成签收
店家发货地是福建,收货地是山东,怎么就发货地和收货地都是合肥呢?老板,你给我解释解释什么叫惊喜?
刷单的由来
刷单是电商行业的衍生词,必然是紧紧捆绑着电商行业,依托于电商平台发展。从刷单这一行业产生至今,除了规模逐渐壮大外,也已经分工明确化、体系完整化、营收稳定化,是很多大学生、宝妈、打工仔赚外快的不二选择。
相信有过网购经验的读者,或者开过店的卖家都知道刷单的“重要性”。普通用户在购买商品时,搜索出来的第一页商品,往往是优先加购。用户对店铺的评估,会围绕退款率,订单成交量,店铺星级,评价展开。
卖家想报名参与双11,618,聚划算,秒杀等各类平台活动,需要完成平台的资质审核。而这些审核通常是需要店铺一定时间内的订单量达到某个数量,对店铺粉丝量,店铺星级等方面都有所要求。
刷单的分类
目前的刷单方式主要有两种,肉刷和机刷。肉刷比较好理解,采用的方式即为全部真人操作,与正常人下单流程无异,签单后根据商家要求进行评价,成单量取决于刷手数量。机刷则是全自动化或半自动化刷单,而刷单能否成功也取决于电商平台风控水位,平台对于作弊工具及资源的检测能力影响了机刷的质量,且需要准备账号、IP、设备、评价语料库等资源,定制化开发周期长,成本高,但是流程走通后成单量较稳定,维护成本低。我们在前文中提到的即为机刷。
风控建议
针对当前刷单行业现状,我们提出以下防控建议:
商家端
- 1.建立商家端风险画像,从内部业务数据入手,如商家下单账号密码重复率过高、下单地址聚类明显、商品与评价物品类型不一致、物流与实际下单地址不一致等,针对店铺流量异常、交易方式异常等行为进行监控分析并沉淀为风险画像
- 2.外部情报数据持续监控,从外部特定数据渠道补充商家端信息,作为辅助判断商家刷单的线索
客户端
- 1.设备维度风险识别,对于设备环境异常及使用作弊工具的设备进行风险拦截
- 2.账号维度建立消费者画像,从用户真实行为入手建立全平台维度行为指标,如用户平均下单时长、消费画像、地址离散度等维度,沉淀标签数据
- 3.情报数据反哺业务数据,对于外部情报中的暗号数据、刷单数据可作为辅助线索及时与业务数据结合分析
刷单常用词汇附录
下篇文章我们将从机刷与肉刷的区别、新崛起类电商平台抖音|快手平台刷单方式、刷单内部团队分工等维度入手,详细介绍刷单行业现状。敬请关注。
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