Por
Tom Canabarro
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Como um antifraude pode aumentar o faturamento do e-commerce na Black Friday?

A resposta está nos falsos-positivos...

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A Black Friday é uma ação recente na nossa cultura, mas rapidamente se tornou a principal data do comércio eletrônico brasileiro, quando lojas virtuais conseguem atingir picos altíssimos de vendas. Em 2017 não será diferente, e a expectativa do mercado é muito positiva: de acordo com um levantamento da Associação Brasileira de Comércio Eletrônico (ABComm), estima-se que o e-commerce terá aumento de 12% este ano, em comparação ao ano anterior, e faturamento de R$ 59,9 bilhões.

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Para esta data, lojistas apostam em diversas alternativas para maximizar as vendas e aumentar a receita em seus e-commerces. Estas ações normalmente estão relacionadas à publicidade e ao marketing, mas raramente toca-se em um tema importantíssimo para quem vende on-line: como uma solução antifraude pode melhorar o faturamento de uma loja virtual?

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A resposta para esta pergunta está nos falsos-positivos: pedidos feitos por clientes legítimos, mas que acabam sendo barrados por suspeita de fraude. Quando maior este indicador, mais dinheiro o lojista abriu mão em razão de uma análise de risco excessivamente criteriosa.

Segundo um estudo que realizamos em 2016, o índice de tentativas de fraude na Black Friday do ano passado foi de 2,9% - ou seja: a cada 34 pedidos feitos no e-commerce brasileiro, 1 era realizado por criminosos utilizando cartões de crédito clonados. Um sistema antifraude deve barrar todas estas vendas de origem fraudulenta, mas sem interferir nas transações legítimas, correto? Só que como?

As melhores análises de fraude são aquelas que coletam o máximo possível de informações de um comprador – não apenas os dados cadastrais básicos, como nome, e-mail, CPF, data de nascimento e endereço de entrega. Há centenas de outras variáveis que podem ser utilizadas para calcular o risco de um pedido.

Quantos cartões de crédito diferente este cliente já usou? Quanto tempo ele permaneceu no site ou aplicativo antes de fechar aquela compra? Ele comparou preços, verificou outros produtos similares? E mais, muito mais. O grande diferencial das melhores soluções antifraude do e-commerce é o monitoramento do comportamento de navegação e compra do cliente, coletando diversas informações que anteriormente eram ignoradas na análise de risco, mas que sempre disseram muito sobre o real interesse de um cliente – ou fraudador.

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É claro que a Black Friday, por se tratar da principal data do comércio eletrônico no mundo inteiro, acabou se tornando um grande chamariz para a ação de criminosos cibernéticos. Mas o lojista não deve encarar este problema como um impeditivo para as vendas. Contar com uma ferramenta antifraude, que não se limite a barrar transações suspeitas mas que esteja engajada em maximizar o resultado financeiro do e-commerce, é uma dica crucial para quem quer ter sucesso na campanha de vendas que se aproxima.

A função de um sistema antifraude não é barrar o máximo de transações suspeitas que conseguir, esta visão é incompleta. O escopo da ferramenta deve ir além: um sistema de risco tem a obrigação de otimizar a conversão de um lojista, negando compras suspeitas mas sem que isso, de maneira alguma, afete as compras legítimas.

Se o seu índice de cancelamentos de pedidos for muito superior à média de tentativas de fraude do mercado (dependendo, evidentemente, do risco do segmento do seu negócio), provavelmente o seu e-commerce está com tanto medo de sofrer prejuízos com chargebacks que está deixando de ganhar dinheiro com vendas. E é claro que não queremos que isso aconteça, não é mesmo?

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Sobre a Konduto

Somos uma empresa que desenvolveu uma tecnologia inovadora para barrar fraudes no e-commerce. Analisamos como um cliente se comporta desde o primeiro momento em que acessa o seu site até o instante em que a compra é concluída e geramos em tempo real uma recomendação sobre aquela transação.

Além dos dados cadastrais, nosso sistema também reúne outras informações básicas como fingerprint e geolocalização, dentre outras, e passa todos estes dados por um filtro de inteligência artificial. A venda é analisada em menos de 1s, sem prejudicar ou causar transtorno à operação do lojista. Nosso algoritmo de machine learning aprende com cada análise e evolui com o passar do tempo, reduzindo cada vez mais o número de fraudes.

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