来行业整体规模以低单位数的增速增长。无论是从数据层面还是从消费场景来看，鞋服行业品牌们跑马圈地的增长方式已成过去。面对低速增长的新常态，鞋服企业必须转变经营思路，从增量争夺转向存量经营。

　　在存量时代，鞋服企业必须考量如何通过用户深度运营，提升用户全生命周期价值。然而，在品牌为留存用户、促其复购、实现新客转老客，全渠道发力进行用户的运营动作时，黑产趁虚而入，薅羊毛、会员作弊、黄牛囤货等风险场景频发，不仅蚕食企业营销资源，更扰乱用户运营效果。

　　鞋服企业在做用户运营时，主要围绕两类群体：现有客户和潜在客户。针对现有客户，主要通过策划一些运营活动来增强他们与品牌之间的粘性，希望积累良好的口碑，实现更多的复购和转介绍。针对潜在客户，目标很聚焦，运营的目的就是促进转化，让他们成为客户。

　　因此，企业会围绕拉新获客-激活-留存-收入转化-传播转介绍的用户旅程策划一系列用户运营活动，而在这过程中，黑产也在暗处等待作恶机会，攫取利益。在鞋服行业的主要攻击场景包括：

　　黑产利用机器批量注册、虚拟号码等手段骗取新人礼券，或通过众包平台组织真人“薅羊毛”，导致品牌拉新成本虚高，优质会员占比下降。

　　在裂变助力、签到积分、抽奖等互动场景中，黑产通过自动化工具批量完成任务、伪造助力数据，甚至利用团伙协作刷取高价值奖励，导致正常用户中奖率暴跌，私域活跃度数据失真，会员体系沦为“薅羊毛” 工具。

　　尖货秒杀场景中，黄牛利用脚本外挂抢购限量商品，通过二级市场高价倒卖，破坏价格体系；商品促销时，黑产批量囤积优惠券、恶意拆单，导致库存异常消耗，真实消费者“一券难求”，品牌利润空间被压缩。

　　代购黄牛通过跨渠道套利、批量兑礼等手段侵占稀缺资源，影响品牌全渠道价格管控；部分用户利用“试穿消费” 规则频繁退货，甚至退回残次品，导致物流成本激增、库存周转效率下降。

　　黑产通过伪造设备信息、异地高频转赠等手段实施礼品卡欺诈，或利用撞库攻击窃取用户账户信息。这不仅导致消费者财产损失，还引发了品牌信任危机，对企业的长期发展和品牌形象造成了严重影响。

　　针对鞋服行业痛点，数美科技基于新零售行业的丰富黑产对抗经验，构建覆盖用户全生命周期的风控体系，对六大主要风险场景从输入层、识别层和输出层三个维度进行精准防控，为鞋服品牌提供从风险感知到处置的闭环解决方案。

　　在新人礼风险识别方面，在输入层采集手机号、设备信息、注册 / 领券行为等多维度数据；识别层通过设备指纹、行为时序分析等技术手段区分机器注册、真人羊毛党与优质用户，并输出风险等级标签；输出层则根据风险等级对机器账号实时拦截，对低质真人标记观察，确保新人礼精准触达高价值用户。

　　针对裂变、签到、抽奖等互动场景，数美科技的风控系统能够实时识别自动化脚本、众包团伙作弊等行为，并动态调整奖励发放规则。例如，限制机器账号自动签到积分，对异常助力行为不计入有效排名，从而维护互动场景的公平性和正常秩序。

　　结合设备环境检测、抢购行为序列分析等技术，数美科技能够区分真实用户与黄牛脚本，并支持库存分层管理。在库存紧张时优先保障真人购买，在库存充足时标记风险账号以降低后续营销投入，有效保护品牌的限量商品销售和营销效果。

　　基于全渠道订单数据，构建三层诊断体系（个体黄牛、团伙黄牛、资源风险账号），输出风险标签供营销系统调用，品牌可根据活动目标灵活圈选或剔除黄牛，在营销场景中限制黄牛获取活动高价值礼赠。

　　通过购买频率、退货原因、物流地址等特征建模，评估退货风险等级，并对高频退货用户采取限制购买或加强质检等措施，有效降低恶意退货带来的运营成本和库存周转效率下降问题。

　　实时监测礼品卡购买、转赠、使用全链路，识别异地高频操作、设备异常绑定等风险行为，支持实时拦截、冻结资产与永久封禁，保障消费者财产，提升品牌信任度。

　　（1）风险感知：在风控方案的执行中，感知是洞察风险的第一步。数美科技通过黑产情报 BOT，对黑产活跃的渠道、场景及其作恶模式与规模展开监测，深度掌握黑产动向；同时运用场景风险 POC，精准评估渠道或场景内的黑产占比，科学预估项目投资回报率（ROI），为决策提供坚实的数据支撑。

　　（2）风险识别：识别阶段是精准定位风险的关键。基于海量特征与专家规则建模，紧密结合品牌定位、调性及业务规则定制策略，确保方案高度贴合企业需求；同时依托海量数据与特征训练，借助 Transformer 等前沿算法，实现对风险的精准识别与判断，为后续处置奠定基础。

　　（3）风险分析：分析阶段则聚焦于效果验证与全局把控。明确定义策略与价值验证指标，通过会员、订单等数据分析，验证识别结果的准确性，保障风控实效；利用可视化平台，直观呈现止损与生意提升预期，且能无缝集成至品牌数字化系统，助力企业全面掌握风险与运营状况，实现数据驱动的决策优化。

　　（4）风险处置与运营：运营阶段强调灵活应对与持续优化。采取全场景无感知的灵活处置方式，在保障正常用户体验的同时，以活动规则兜底并适配品牌风格，确保处置合理有效；持续动态观察业务变化，及时调整策略，协助优化营销投放与活动圈层，推动风控与业务增长协同发展，实现长效运营价值。

　　（1）名单策略主要是指设备、IP、账号、手机号 4个维度的黑白名单策略，对于其他平台有过不良记录的设备；虚拟运营商、猫池号码以及在其他平台有过不良历史的号码；代理IP、机房IP，在其他平台有过不良历史的IP；在当前平台有不良历史的账号，采取黑名单拦截策略，无风险的设备、手机号、IP及账号即可暂时加入白名单库。

　　（2）单ID行为判断与团伙挖掘在数美黑库基础上，通过决策引擎的变量、策略引入结合设备属性，逐一审视每个ID/账号的行为。同时，引入无监督算法，通过AI对海量变量进行机器学习和分类，增加了如团伙挖掘等相对高阶的黑产识别和行为预测。

　　关联设备类指的是账号所关联的设备数、手机号数等等，黑产为了减低成本，会用一台设备关联大批量账号，出现短期内一台设备上登陆了多个账号的特征。

　　频度类指的是一个账号反复出现同一个行为，比如优惠券场景，同一账号在一小时之内反复下了几万单，表现出频度异常特征。

　　时域类，包括时序和地域类，正常用户获取任务奖励前通常会有“登录-浏览-做任务”链路，但黑产通过打接口方式可以直接进入任务环节，出现时序异常特征；地域类指的是一个账号在短时间内IP归属地出现在多个省份手机用代理ip能隐藏自己的真实ip吗，明显时空穿越、人身分离，表现出地域异常特征。

　　团伙维度则是单一账号维度的聚类，“坏人总是相似的，好人各有各的好”，如果某个设备短期登录多个账号，已经呈现风险特征，那在同一IP下的其它设备也有风险。比如某一款尖货预约秒杀短期内新增大量预约，且账号下的设备都是相同型号，那也可以判定其具有风险特征。

　　风险标签输出基于名单、用户行为的多维度多层级分析判断，评分模型给出风险评分，输出准确可用的风险标签和处置建议，用于处置中台配置用法。

　　在用户体验层面，数美科技致力于全方位保障消费者的体验与权益。通过精准识别各类风险操作，有效防止黑产干扰正常营销活动，确保消费者能够公平、顺畅地参与品牌互动，如在新人礼赠、尖货秒杀等场景中避免被黑产剥夺应得权益，从而显著提高消费者对品牌的信任度与好感度，为品牌构建良好的用户口碑与市场形象。

　　在增效层面，数美科技助力企业实现营销资源的优化配置。通过深入分析营销活动数据，精准识别低效投放与资源浪费点，将预算重新分配至更具价值的渠道和场景。例如，在互动任务、营销投放等环节，借助对风险与用户行为的洞察，探索出资源投放的最优路径，有效提升投入产出比（ROI），促进销售增长，降低不必要的费用损耗，实现从 “粗放式” 到 “精细化” 营销的转变。

　　在止损层面，数美科技为企业构筑坚固的防护壁垒。强力拦截黑产在礼赠、小样、积分等环节的恶意获取行为，减少资源的无端流失。同时，通过对黑产会员的识别与管控，降低其后续在全渠道触达与运营过程中产生的额外成本，如减少因黑产恶意退货、套利等行为导致的物流损耗、库存积压及客服资源浪费等，切实守护企业的核心利益，保障运营成本可控、效益提升。

　　①代购利用自动化机制批量囤货转售，扰乱了品牌的定价体系，使得常规消费者难以购买到热门商品，严重损害了消费体验。

　　②调包退货及市场投机性退货行为（如买入真退假、行情波动套利）频发，不仅造成品牌资产损失，还增加了与消费者沟通协调的运营成本。

　　③品牌的虚拟商品在市场上流通性较高，容易被黑产利用来实施欺诈行为，给品牌带来信用折损和负面舆情风险。

　　①通过订单数据的深度监测与分析，建立风险评估模型，精准识别代购用户行为模式，为品牌制定定向运营策略提供数据支持。

　　②基于购买退货行为数据的分析，实时检测异常的退货特征，助力品牌优化退货管理流程，降低运营成本。

　　③智能监测消费者在全链路行为（包括登录、支付等环节），实时预警异常行为，有效预防和打击欺诈行为，保障交易安全。

　　（1）痛点挑战：黑产将门店问卷二维码发布至众包平台，组织批量填写虚假好评，导致品牌无法获取线）数美方案

　　在数字化与黑产对抗的双重挑战下，鞋服企业的核心竞争力已从“流量争夺”转向“用户价值深挖”。数美科技深耕业务风控领域，以行业领先的AI技术、全场景解决方案与深度落地经验，助力品牌精准识别黑产、优化资源分配、提升用户价值，让每一分营销预算精准触达真实用户，助力企业在红海市场中实现长效增长。