随着互联网电商的快速发展和用户规模的不断扩大，各类业务和活动层出不穷，平台对客户价值的识别需求日益强烈。电商平台常面临包括刷单、恶意退款、营销薅羊毛等一系列欺诈行为，这些行为会直接影响平台的用户体验和盈利。因此，风控团队需要识别隐藏在正常用户群体中的风险用户，为后续的风险行为分析和规则优化奠定基础。

在现有电商平台的风险识别方法中，通常采用规则检测法和行为识别法来锁定风险用户，但这些方法在电商场景中存在诸多缺陷：

规则检测法：根据风险检测对象设置规则和阈值，捕捉明显的风险行为。该方法易造成误判，规则难以涵盖多样的用户行为，往往只能检测出极端异常的行为，且无法记录风险用户的完整特征。

行为识别法：通过分析与风险用户存在行为关联的其他用户，但此方法需要大量已标记的坏样本（即被识别并处罚的风险用户）作为输入。实际应用中往往缺少足够的坏样本，导致漏判现象严重。

基于上述方法的不足，本文提出通过用户价值分析来识别电商平台的风险用户，以提高识别效率。

用户价值是指用户在其生命周期内，通过直接交易、口碑传播等方式，为平台带来的所有贡献。用户价值是电商平台和用户之间的重要联系纽带，基于用户价值的风险识别模型能够帮助电商平台从正常用户群体中挖掘风险用户，并进一步分析其行为模式，以减少不必要的损失，保障平台的可持续发展。

1、价值分析识别方法概述

上图展示了基于用户价值分析的电商风险用户识别方法，包括以下步骤：

步骤1：构建用户价值分析体系。通过计算用户的收益（如支付金额、推荐返利）减去用户成本（如物流支出、促销支出）来衡量用户价值。

步骤2：设计用户价值评估指标。包含用户的消费价值（如支付金额）和衍生价值（如推荐他人购买），以及用户成本（如物流支出、营销成本）。

步骤3：计算用户生命周期价值。基于交易数据和运营成本计算用户的价值，使评估结果更加客观。

步骤4：根据用户价值分析体系，计算全体用户的价值，并计算贡献率。贡献率可用于衡量用户对平台的盈利贡献。

步骤5：对用户价值相关数据进行聚类分析。按投入产出比例将用户分为高投入-低产出、低投入-高产出等类型。

步骤6：筛选低贡献率的用户。设定高投入-低产出的用户为风险用户。

步骤7：对低价值用户进行二次聚类分析，进一步细分风险类型。

步骤8：根据风险场景对低价值用户进行分类，如刷单套利、优惠券滥用等。

步骤9：对未匹配预设风险场景的用户进行重点监控，利用社交图谱分析其行为关联。

步骤10：最终确认风险用户。

2、电商平台典型风险场景的应用实例

以下举例说明基于价值分析的风险识别方法如何应用于电商平台的具体风险场景：

刷单套利识别：低价值用户的成本大多集中在平台返利、优惠券支出。通过限制其优惠获取渠道，分析是否存在套利行为。

优惠券滥用：对低价值群体的消费行为进行聚类分析，识别大量使用平台优惠券的账户，进一步监控其行为模式。

恶意退款用户：对消费后频繁申请退款且退款比例较高的用户进行风险监控，以减少不当退款对平台的影响。

通过这些措施，电商平台能够从风险场景中识别出潜在的风险用户，并根据其行为特征优化平台规则。

基于价值分析的方法在电商平台实际应用中，不依赖坏样本即能够识别大量潜在风险用户。在抽样测试中发现，限制高风险用户的营销激励渠道后，平台的刷单行为下降了30%，返利套利行为减少了50%。由此证明，价值分析法能够有效补充传统方法的不足。