Por
Felipe Held
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Análise de risco em tempo real: como evitar fraudes sem prejudicar o bom cliente?

A tecnologia pode ser uma aliada importante do lojista para uma tomada de decisão tão importante

Para a maioria dos varejistas online, o caminho que um pedido faz após a finalização da compra é bem parecido: a primeira coisa que acontece é a autorização de pagamento, para ver se o cartão é válido e tem fundos; depois vem o antifraude, que avalia se o pedido pode ser despachado ou se merece uma análise manual. Neste ponto, muitos varejistas também checam o estoque para garantir que o produto ainda está lá. Se a análise de risco estiver OK, o lojista, então, encaminha a operação para manuseio e despacho. E pronto, acabou.

Já comentamos algumas vezes aqui no blog que essa checagem “cara-crachá” não é mais tão eficiente quanto antigamente, já que a fraude online está cada vez mais inteligente. A revisão manual leva tempo – minutos, horas, e até mesmo dias. Este é um fluxo bastante testado por muitas lojas e funciona bem para quem vende produtos (físicos) e depende de uma transportadora para coletá-lo e transportá-lo até o destino final.

Mas e quando a empresa não tem esse tempo para aprovar a compra e despachar o produto para o cliente?

empresario

Estamos falando aqui de negócios como delivery de comida, venda de software ou jogos online ou até mesmo entregas expressas de produtos. Nesses casos, a operação tem que trabalhar em tempo real e as respostas devem ser precisas e instantâneas: o gamer não vai topar esperar horas para testar o jogo que ele quer tanto baixar e o cliente faminto não vai gostar nem um pouco de aguardar nem um minutinho para que a comida quentinha chegue à porta da casa dele.

“A sua pizza deliciosa já saiu do forno, o queijo está borbulhando de tão quente e a calabresa está até estalando. Mas aguarde algumas horas enquanto confirmamos o seu pagamento”

pizza

Já pensou?

O lojista que opera nestas condições não tem o luxo de filtrar os pedidos mais difíceis na mão, então precisa fazer uma escolha: deixar mais fraudes passarem para não impactar os clientes legítimos ou barrar mais vendas e acabar com clientes bons na “rede”?

O que dói mais?

Vale aqui fazermos uma observação: caso o lojista se encontre nesta posição de ter que escolher entre vender mais ou barrar mais, quem deve ampará-lo na decisão é o bolso – ou a “dor do bolso”. Caso o modelo de negócios esteja sustentado em margens mais gordas, talvez a melhor resposta seja aprovar mais pedidos, pois o prejuízo será muito menor – embora haja também o risco de o volume de fraudes ser tão grande que incomode as adquirentes de cartões de crédito. Já se o lojista trabalha com escala ou com produtos físicos de alto custo, recusar vendas suspeitas pode ser o mais sensato a se fazer.

Nós sabemos, o termo recusar vendas gera um grande desconforto aos lojistas – e essa reação é totalmente compreensível. É um faturamento que deixa de entrar, uma meta que não é alcançada, um produto que fica no estoque… é uma sensação ruim, especialmente por conta da dúvida de que aquele pedido barrado poderia ser um pedido bom. Contudo, é necessário conscientizar-se de que nem sempre “recusar uma venda” significa “recusar ganhar dinheiro”. Às vezes, pode significar recusar uma fraude. Trata-se de manter o seu negócio saudável e evitar um (enorme!) prejuízo.

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Há, porém, um “meio-termo” entre barrar uma fraude e perder um pedido bom apenas porque ele parecia fraudulento. Trata-se de um backup de autenticação: uma espécia de “segunda chance” para autenticar aquela venda, solicitando algum tipo de confirmação do cliente antes de liberar o pedido. Por exemplo, no caso de um delivery, informar que o pagamento só será aceito na transação de cartão presente (com a maquininha levada pelo entregador), ou então solicitar um token enviado por SMS antes de considerar aquele pagamento aprovado. Sim, é um passo a mais no fechamento da transação e sabemos das implicações que isso pode causar para o fluxo do funil de vendas, mas você já ia negar aquela venda mesmo, não é mesmo?

De qualquer maneira, a empresa não pode se limitar às ferramentas tradicionais de bloqueio de fraude. Há muito mais dados que devem ser levados em consideração para detectar uma compra fraudulenta – e esses dados falam muito. Só que aí residem dois probleminhas: algumas dessas informações não são “visíveis a olho nu”; e os dados precisam ser analisados.

O poder da inteligência artificial

Será que você já detectou padrões nas vendas que o seu e-commerce faz, tanto as legítimas quanto as fraudulentas? Se você analisar direitinho, estudá-las minuciosamente, vai detectar que vários padrões se repetem para diversos tipos de transações, realizadas pelos mais diferentes tipos de consumidores.

Talvez você desconfie de um cliente que nunca adquiriu aparelhos eletrônicos em seu site, mas que desta vez realizou a compra de um notebook no valor de R$ 6.499,00, pagou à vista e pediu para entregar o aparelho em uma outra cidade, do outro lado do País. Suspeito? Pode ser.

Mas e se ele passou uma hora navegando pelo site, observou diversos modelos, colocou e tirou vários itens no carrinho, calculou frete e só então fez login para digitar todos os números do cartão de crédito? O risco cai bastante, não é? Ainda bem, porque ele só queria dar um presente de aniversário para a irmã dele, que mora tão longe. Já fraudadores não perderiam tanto tempo observando produtos e calculando fretes: eles simplesmente escolheriam o produto que lhes interessasse, colocariam no carrinho e concluiriam a compra em questão de minutos.

Por exemplo, em vez de olhar apenas para as seguintes informações do pedido:

PEDIDO #12345678
Produto: Notebook XPTO ultramoderno
Valor da compra: R$ 6.499,00
Forma de pagamento: Cartão de crédito
Parcelamento À vista
Cartão: Visa 1234 XXXX XXXX XXXX
Cliente: José das Couves
CPF: 123.456.789-00
Endereço: Rua da Batata, número 11 - Cidade A
Entrega: Alameda Girassol, número 99 - Cidade Z

.

Você também pode levar em consideração essas informações:

INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Tempo de navegação no site: 1:41:20
Tempo até fazer login: 1:17:53
Total de páginas visualizadas: 23
Calculou frete? Sim
Última compra realizada: 28 dias trás
Já utilizou este cartão na loja? Sim
Digitou os dados do cartão no checkout? Sim
Reset de senha: 3 vezes (última há 11 meses)
Pedidos com o mesmo IP: 4

.

A priori, com um bom conhecimento de matemática e estatística, papel e caneta (ou uma planilha de Excel) e bastante tempo para investir, você pode criar as regras que funcionam para evitar fraudes na sua loja online. Mas fazer com que esse modelo se aplique para todas as transações e as respostas sejam dadas em tempo real torna essa tarefa humanamente impossível.

É aí que entra a inteligência artificial, que consegue cruzar todas essas informações (e muitas outras mais) em milissegundos, sem truncar o seu negócio e sem deixar o cliente faminto esperando aquela pizza quentinha. Sem falar que, com tudo isso, seus custos com fraudes diminuem e os lucros aumentam. Vale até a pena pedir uma pizza para comemorar, não acha?

Sobre a Konduto

Somos uma startup que desenvolveu uma tecnologia inovadora para barrar as fraudes no e-commerce. Nosso antifraude inteligente monitora o cliente durante toda a jornada de compra em seu site e avalia a transação em tempo real - a nossa resposta é dada em menos de 1s! Nós detectamos somente as compras realmente suspeitas, aprovando mais pedidos e reduzindo os custos de fraude.

Quer saber mais?

Mande uma mensagem para a gente no e-mail oi@konduto.com, teremos o prazer em ajudar!

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Imagens: Dollar Photoclub