Returns reverse logistics
Skill findscripter/everything-skills/09-verticals/returns-reverse-logistics
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npx -y skills add findscripter/everything-skills --skill returns-reverse-logisticsAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
2 things to look at
- no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
- 1 stars1 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
What its author says it does
Copied from the file, not written here
当处理退货全生命周期（授权、收货验货、定级、处置、退款、欺诈识别、RTV 与保修索赔）时使用；产出 RMA 授权、品级判定、处置路由、欺诈评分、供应商追偿与退款结论；不适用于正向订单履约、运输干线规划或财务对账本身；触发词：退货、退款、RMA、逆向物流、reverse logistics、验货定级、品级 grade、处置 disposition、退货欺诈 return fraud、wardrobing、RTV、保修索赔 warranty claim、清算 liquidation。
The file declares its own license as MIT. That is the author’s claim about this one file, and it is not the same thing as the license GitHub reports for the repository, which is listed with the other numbers below.
SKILL.md
8.6 KB, ~3.1k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it
何时使用
当你需要设计、改进或排查退货与逆向物流流程时使用，覆盖退货授权（RMA）、收货验货、品级判定、处置路由、退款/积分处理、退货欺诈识别、供应商追偿（RTV）与保修索赔。典型场景：
- 跨渠道制定/修订退货政策、定级标准与处置路径。
- 排查高退货率、欺诈模式或退款与核销中的利润流失。
- 为 RMA、验货、RTV、保修流程搭建 SOP、记分卡或自动化流。
不该用的边界：
- 正向订单履约、运输干线/最后一公里规划本身 → 属于正向物流，不在此列。
- 纯财务对账、税务申报、会计分录处理本身（本技能只到「退款金额与处置决策」一层）。
- 召回品、含锂电/化学品的危险品、受监管品（药品/医疗器械）→ 必须走召回/合规专线，不能当普通退货处理。
- 输出不替代环境内的实测与专家复核；缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准时，停下来问清楚。
步骤
退货按以下闭环推进，每一步都驱动下一步的决策：
- 政策评估（受理与否）：按退货窗口、品类、收据/购买凭证、忠诚等级评估是否受理；不达标走例外逻辑（见下「例外判定顺序」）。
- 生成 RMA：受理后下发 RMA 号、退货运输说明、退款时效与品相要求。
- 收货与欺诈评分：到货时跑欺诈评分（0–100），并核验序列号/重量等高风险信号。
- 验货定级：按品类标准做目检/功能测试，定 A/B/C/D 级。
- 处置路由：按「品类 × 品级」决策表选择再上架/开箱/翻新/清算/捐赠/销毁。
- 退款与追偿：处理退款（必要时扣 restocking fee），对缺陷/履约错误发起 RTV 或供应商索赔。
- 触发升级：命中自动升级条件的，按升级链路转交对应团队。
指令
例外判定顺序（退货落在标准政策外时，依次评估）：
- 产品是否有缺陷？是 → 无视窗口与品相直接受理（缺陷是公司的问题，不是客户的）。
- 是否高价值客户（LTV 前 10%）？是 → 按标准退款受理，留存数学几乎总是支持例外。
- 中立旁观者看是否合理？11 月买的冬衣 3 月退（超 30 天窗口）可理解；6 月买泳衣 12 月退则不然。
- 处置结果如何？A 级可再上架则例外成本极低 → 批准；C 级及以下则实打实吃利润。
- 是否制造先例风险？有据可查的一次性例外少有先例；被公开（社媒投诉）的例外必成先例。
RTV 追偿 ROI：当 (预期信用额 × 回收概率) > (人工成本 + 运费 + 关系成本) 时追偿。经验阈值：>$500 总是追；$200–500 在供应商有可用 RTV 程序且可批量发运时追；<$200 攒够起运门槛或冲抵下一张 PO，勿单件发运；海外供应商门槛提到 $1,000，处理时间 +30%。
沟通口径：欺诈调查冻结对客户只说"我们需要更多时间处理您的退货"，永远不要对客户说"欺诈"或"调查"；欺诈指标只写进内部记录。退款确认先报数字："您 ${amount} 的退款已退至 [支付方式]，请等待 [X] 个工作日。"
示例
处置路由表（品类 × 品级）：
| 品类 | A 级 | B 级 | C 级 | D 级 |
|---|---|---|---|---|
| 消费电子 | 再上架（先测试） | 开箱 / 翻新机 | ROI>40% 翻新，否则清算 | 拆件 / 电子废弃 |
| 服装 | 吊牌在则再上架 | 重新包装 / 奥莱 | 按重量清算 | 纺织回收 |
| 家居家具 | 再上架 | 开箱打折 | 本地清算（避运费） | 捐赠或销毁 |
| 美妆个护 | 未拆封才再上架 | 销毁（法规） | 销毁 | 销毁 |
| 书籍音像 | 再上架 | 再上架（打折） | 清算 | 回收 |
品级标准（驱动处置）：
- A 级（近新）：原包装完好、配件齐全、无使用痕迹、功能测试通过；按新品或"开箱"再上架，回收 85–100% 原价；目检 45–90 秒。
- B 级（良好）：轻微外观磨损、外包装可能受损、配件齐全、功能完好；以"开箱/renewed"售出，回收 60–80%；可能需 $2–5/件重新包装。
- C 级（一般）：可见磨损划痕；缺配件成本<单价 10%；功能正常但外观受损；走二级渠道（奥莱/市场/清算）售出 30–50%；翻新成本<回收价 20% 时可翻新。
- D 级（残值/拆件）：不可用、严重损坏或缺关键部件；拆件或材料回收 5–15%；不可行则回收或销毁。
欺诈评分模型（每笔 0–100，≥65 转人工复核，≥80 冻结退款）：
| 信号 | 分值 | 备注 |
|---|---|---|
| 退货率>30%（滚动 12 月） | +15 | 按品类基线调整 |
| 高价电子 + 序列号不符 | +40 | 近乎确定的调包欺诈 |
| 产品重量偏离预期>5% | +25 | 调包或缺件 |
| 无收据退货 | +15 | 收据欺诈风险更高 |
| 同周多次退货 | +10 | 与退货率信号叠加 |
| 退货地址≠发货地址 | +10 | 礼品退货除外 |
| 账户开通<30 天 | +10 | 新账户风险 |
自动升级触发（部分）：单件退货价值>$5,000 → 退款前需主管批准；欺诈分≥80 → 冻结退款转欺诈团队；识别为召回品 → 转召回协调员，不走普通退货；同客户 12 个月内第 3 次政策例外 → 经理审批后才批；疑似假货 → 撤出流程、拍照、通知 LP 与品牌保护。升级链路：L1 退货专员 → L2 组长(2h) → L3 退货经理(8h) → L4 运营总监(24h) → L5 VP(48h+ 或单件>$25K)。
注意事项
- 速度 vs 准确度永远在博弈：30 秒目检走量但漏外观瑕疵，5 分钟功能测试全抓但规模化时成瓶颈。电子产品功能测试每件加 2–4 分钟。
- 退货 ≠ 保修：退货是客户在窗口内（通常 30 天，任意理由）撤销购买；保修是在保修期（90 天到终身）内报告缺陷。两套系统、两套政策、两种财务处理。零售商通常负责退货窗口，制造商负责保修期；延保由第三方保修商理赔，零售商只协助不处理。
- 跨渠道退款绑定原始购买价，而非当前货架价——这是价格套利欺诈的主要入口。礼品收据只换货或给店内积分（按购买价），永不退现金。
- 清算别混品类：电子/服装/家居混装托盘按最低品类价成交，严重毁价。
- RTV 别超期：缺陷品 RTV 资格常在收货后 90 天到期，让其滞留仓库等于放弃追偿。
- 退货欺诈每年使美国零售商损失 $24B+，但识别不能给正当客户制造摩擦——关注误报率（合规退货被误标，目标<3%）。
- 关键 KPI：处理时长<48h（红线>96h）、定级准确率>95%（红线<88%）、再上架率>45%、欺诈识别率>80%、供应商追偿率>70%、单件处理成本<$8（红线>$15）。
互见
- first-principles-thinking：处置/例外判定本质是经济性决策，用第一性原理拆解"受理成本 vs 留存价值"。
- sql-query-builder：从 OMS/RMS 拉取退货率、按 SKU 的缺陷数据、序列号比对等做欺诈评分与 RTV 索赔取证。
- csv-data-cleaner：清洗按 SKU 聚合的缺陷/退货明细，供应商索赔时数据质量决定回收额。
本条采编自 sickn33/antigravity-awesome-skills（MIT 许可证）。