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Análisis de riesgo en tiempo real: ¿cómo evitar fraudes sin perjudicar al buen cliente?

Por 3 de outubro de 2016 abril 23rd, 2018 Nenhum comentário

Para la mayor parte de los minoristas online, el camino que un pedido recorre tras la finalización de la compra es muy parecido: la primera cosa que ocurre es la autorización de pago, para ver si la tarjeta es válida y si tiene fondos; a continuación viene el antifraude, que evalúa si se puede despachar el pedido o si merece un análisis manual. En este punto, muchos minoristas también chequean el stock para garantizar que el producto aún se encuentra allí. Si el análisis de riesgo está bien, el comerciante, entonces, dirige la operación al manoseo y despacho. Y ya está, se acabó.

Este es un flujo bastante probado por muchas tiendas y funciona bien para quienes venden productos (físicos) y dependen de una transportadora para retirarlo y transportarlo al destino final. Pero ¿y cuándo la empresa no dispone de ese tiempo para aprobar la compra y despachar el producto al cliente?

empresario

Hablamos aquí de negocios como servicio de entrega de comida, venta de programas informáticos o juegos online, o aun, entregas expresas de productos. En esos casos, la operación tiene que trabajar en tiempo real y las respuestas deben ser precisas e instantáneas: el usuario de juegos no estará dispuesto a esperar horas para probar el nuevo juego que tanto desea bajar y el cliente hambriento no deseará esperar ni un minuto a que la comida caliente llegue a la puerta de su casa.

«Estimado cliente, su exquisita pizza ya ha salido del horno, el queso está burbujeando de tan caliente y la calabresa está crujiente. Pero espere algunas horas por favor mientras confirmamos su pago».

pizza

¿Te lo puedes imaginar?

El comerciante que opera en estas condiciones no tiene el lujo de filtrar los pedidos más difíciles a mano, entonces tiene que elegir: ¿dejar que pasen más fraudes para no impactar a los clientes legítimos o bloquear más ventas y terminar con clientes buenos en la «red»?

¿Qué duele más?

Cabe aquí hacer una observación: si el comerciante se encuentra en esta posición de tener que elegir entre vender más o bloquear, quién deberá apoyarlo en la decisión es su bolsillo, o el «dolor del bolsillo». Si el modelo de negocios se sostiene en márgenes más anchos, tal vez la mejor respuesta sea aprobar más pedidos, ya que el perjuicio será mucho menor, aunque también exista el riesgo de que el volumen de fraudes sea tan grande que fastidie a los adquirentes de tarjetas de crédito. Por otro lado, si el comerciante trabaja con escala o con productos físicos de alto costo, rechazar ventas sospechosas puede ser la decisión más sensata.

Nosotros sabemos, la expresión rechazar ventas causa una gran molestia a los comerciantes, y esa reacción es totalmente comprensible. Significa una facturación a menos, una meta que no es alcanzada, un producto que se queda en el almacén… es una sensación desagradable, sobre todo, debido a la duda sobre si aquel pedido rechazado podría haber sido bueno. Sin embargo, es necesario concienciarse de que no siempre «rechazar una venta» significa «rechazar ganar dinero». A veces, puede significar rechazar un fraude. Se trata de mantener tu negocio saludable y evitar un (enorme) perjuicio.

Hay, sin embargo, un «término medio» entre impedir un fraude y perder un buen pedido tan solo porque parecía fraudulento. Se trata de un resguardo de autenticación: una especie de «segunda oportunidad» para autenticar aquella venta, solicitando algún tipo de confirmación del cliente antes de liberar el pedido. Por ejemplo, en el caso de un servicio de entrega, informar que el pago solo se aceptará en la transacción de tarjeta presente (cuando el entregador lleva la máquina), o entonces solicitar un token enviado por SMS antes de considerar aquel pago aprobado. Sí, es un paso más al concertar la transacción y sabemos de las implicaciones que eso puede causar al flujo del cuello de botella de ventas, pero de todos modos ibas a negar aquella venta, ¿no?

De todas maneras, la empresa no puede limitarse a las herramientas tradicionales de bloqueo de fraude. Hay muchos más datos que se deben tener en cuenta para detectar una compra fraudulenta, y esos datos revelan muchas cosas. Solo que ahí radican dos problemas: algunas de esas informaciones no son «visibles a simple vista»; y los datos deben ser analizados.

El poder de la inteligencia artificial

¿Ya has detectado estándares en las ventas de tu e-commerce, tanto en las legítimas como en las fraudulentas? Si te fijas bien, si las analizas detalladamente, detectarás varios estándares que se repiten en diversos tipos de transacciones, realizadas por los más distintos tipos de consumidores.

Tal vez sospeches de un cliente que nunca adquirió aparatos electrónicos en tu sitio, pero que esta vez compró una computadora portátil que cuesta US$ 3.499,00, pagó al contado y pidió que le entreguen el aparato en otra ciudad, al otro lado del país. ¿Sospechoso? A lo mejor.

Pero ¿y si el cliente permaneció una hora navegando por el sitio, observó diversos modelos, añadió varios productos en el carro, calculó el frete y solo entonces inició sesión para introducir todos los números de la tarjeta de crédito? El riesgo cae bastante, ¿no? Menos mal, porque este solo deseaba darle un regalo de cumpleaños a la hermana, que vive tan lejos. Estafadores no perderían tanto tiempo observando productos y calculando fletes: simplemente elegirían el producto que les interesara, lo añadirían al carro y finalizarían la compra en pocos minutos.

Por ejemplo, en vez de fijarte tan solo en la siguiente información del pedido:

tabla1

Ten en cuenta también la siguiente información:

tabla2

En principio, con un buen conocimiento de matemática y estadística, papel y bolígrafo (o una plantilla de Excel) y bastante tiempo para invertir, puedes crear las reglas que funcionan para evitar fraudes en tu tienda online. Pero hacer que ese modelo se aplique a todas las transacciones y las respuestas sean dadas en tiempo real hace esa tarea humanamente imposible.

Ahí entra la inteligencia artificial, que consigue cruzar todas esas informaciones (y muchas otras más) en milisegundos, sin truncar tu negocio y sin dejar al cliente hambriento esperando aquella pizza caliente. Sin decir que, con todo eso, tus costos con fraudes disminuyen y los beneficios aumentan. Hasta merece la pena pedir una pizza para celebrar, ¿no te parece?

Acerca de Konduto

Somos una startup que desarrolló una tecnología innovadora para impedir el fraude online. Nuestros análisis son completos y no se basan tan solo en la combinación de datos de registro, como el e-mail y el número de identificación. Monitoreamos también el comportamiento de navegación del cliente desde el instante en que este entra en tu página web o aplicación móvile hasta el momento en que finaliza la compra.

La solución antifraude Konduto es más eficiente y con respuesta en tiempo real, para no perjudicar tu operación. Detectamos los pedidos que son realmente sospechosos: de este modo, tú reduces los costos con revisiones manuales al mismo tiempo en que vendes más y sufres menos fraudes.

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Felipe Held

Autor Felipe Held

Maratonista, palmeirense, beatlemaníaco e enciclopédia de piadas do Chaves, Felipe também é Head de Comunicação e Marketing da Konduto. Jornalista pela Cásper Líbero e pós-graduado em marketing pela ESPM, trabalhou em redações esportivas de Gazeta, UOL e Terra antes de entrar para o time do melhor antifraude do e-commerce em 2015. Já entrevistou Pelé, Maria Esther Bueno, Guga, Guardiola e Bernardinho, mas o dia mais incrível da carreira foi quando apresentou o Fraud Day.

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