怎么清洗虚假交易：电商风控视角的诊断与实操流程

近7天支付转化率从2.3%突降到0.8%，而访客量没变，这类异常通常不是流量问题，是交易结构被污染。

核心问题分析

虚假交易之所以难清，是因为订单链路看起来“正常”：下单、支付、发货都有记录，但支付时长分布和同一收货地址重复率明显偏离。因为参数没设对，所以系统把异常单当成了真实单。

官方文档说看“异常订单”就够了，但实测中要从交易漏斗反推：点击正常、加购正常、付款异常，问题就锁定在支付侧或下单侧。

实操解决方案

步骤1：锁定异常订单池

• 进入【生意参谋-交易-订单分析】，将时间范围设为近14天。
• 筛选条件设置：支付时长<60秒、同一IP下单数>3、同一收货地址7天内订单数>2。
• 导出订单号后，与风控黑名单库比对。

步骤2：清洗并分层处理

• 对疑似虚假订单打标，并在ERP中设定状态为“待复核”。
• 确认虚假后，统一处理为退款或拦截发货，避免形成异常物流轨迹。
• 保留真实单：对支付时长在120-600秒、客单价符合均值区间的订单放行。

步骤3：建立复发拦截

• 在风控规则中设置“单设备日下单>2”的拦截策略。
• 对高风险来源渠道设置观察期，先限量再放量。

细节判断上，点开报表后，直接拉到最底部看“异常退款原因”，如果出现频繁的“买家原因-不想要了”，通常是批量行为。

风险与避坑

误伤真实单是最大风险。官方建议“一刀切”，但实测中保留支付时长正常、地址唯一的订单更稳。清洗前务必先跑一轮灰度验证。

不要直接删单，强行删除会导致平台风控评分异常，后续流量会被压制。

验证指标

• 虚假交易清洗后，支付转化率应回归到历史均值±20%。
• 退款率下降，但客服投诉率不升高，说明清洗没有误伤。
• 流量成本不变，成交成本下降，才算清洗有效。

更多风控策略可参考电商风险控制实操指南，用数据闭环把清洗效果跑出来。