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Martes 31 de marzo de 2020
17/12/2019
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Tres formas de combatir el fraude online en esta campaña de Navidad

 

Por Juan José Llorente, Country Manager de Adyen España y Portugal

Con Black Friday y Cyber Monday todavía recientes, los retailers afrontan la campaña de ventas de Navidad con toda su artillería a punto. Tras algunas malas experiencias recientes, y lecciones aprendidas, es el período del año con más ventas probablemente para la mayoría de ellos, con incrementos a veces superiores al 30%.

Sin embargo, junto con el aumento en las ventas suele llegar el incremento en el fraude
, y precisamente la Navidad es la gran fiesta para los estafadores, que se aprovechan del crecimiento en volumen y tráfico que afrontan las tiendas online para pillarlas con la guardia baja. Según los datos del Retail Report 2019 de Adyen
, el rechazo de transacciones por falsos positivos de fraude genera unas pérdidas de 223.900 millones de euros al año a nivel mundial, lo que genera frustración e insatisfacción a los consumidores e importantes perjuicios a los retailes. 

La tentación de muchos merchants puede ser endurecer la configuración de riesgo de sus ecommerce, tratando cada transacción como si fuera sospechosa, con el consiguiente coste que tiene esta estrategia en las tasas de conversión. Muchos retailers ven triplicada su tasa de rechazo durante estas fechas, pasando de una media del 3% de las transacciones a casi un 10%.

La segunda opción es aceptar el fraude como efecto colateral inevitable en este período pico y rebajar la configuración de riesgo del comercio. De esta forma se reducirán los falsos positivos, pero también podemos esperar que las tasas de fraude aumenten, lo que llevará a la pérdida de ingresos de los rechazos y devoluciones de los cargos. 

Dado que cualquier ajuste en ambas direcciones puede tener importantes consecuencias para los ingresos del ecommerce, ¿cuál es la respuesta más adecuada? Nuestra recomendación es optar por una aproximación granular a la defensa contra el fraude, y seguir estos tres consejos para frenar a los estafadores al tiempo que aseguramos una experiencia sin fricciones para nuestros compradores: 

1. Identifica al comprador

Gracias a los lectores de huella y al enlace de transacciones se puede realizar un seguimiento de los compradores a través de los diferentes dispositivos, redes y personas, construyendo una visión holística del comportamiento tanto de los defraudadores como de los clientes leales. De esta forma podemos identificar y bloquear a los primeros mientras permitimos a nuestros clientes comprar sin problemas, incluso cuando su comportamiento aparente ser poco común. 

Uno de cada cuatro retailers españoles ha implementado ya tecnologías biométricas
del comportamiento para detectar el fraude, y el 31% planea hacerlo en los próximos 12 meses, lo que nos lleva a pensar que estamos en el camino correcto. 


2. Detecta comportamientos sospechosos en el checkout

Una buena forma de detectar ataques de bots es realizar un seguimiento hiper-específico del comportamiento durante el checkout. Analizando la forma de teclear, el movimiento del ratón y la velocidad de las interacciones es posible determinar si estamos ante una persona o un sistema automático. De esta forma podemos detectar los típicos "testeos de tarjeta" y otros ataques de alta velocidad que utilizan los estafadores. 

3. Ajusta la velocidad de transacción

El comportamiento de los compradores puede variar durante la campaña de Navidad, ya que generalmente compran con más asiduidad o gastan más por cada transacción. Así que para evitar el riesgo de identificarlos como estafadores y reducir al mínimo los falsos positivos podemos ajustar varios parámetros para anticiparnos a su comportamiento

El sistema RevenueProtect de gestión de riesgo utiliza una combinación de los datos y la tecnología de Adyen para construir perfiles inteligentes de riesgo
. Estos perfiles están diseñados para encontrar el equilibrio óptimo entre la prevención del fraude y la experiencia de pagos sin fricciones. Esto incluye el algoritmo ShopperDNA, el motor Risk Rules Engine -totalmente personalizable- y herramientas analíticas de comportamiento. 



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