Cómo los rechazos automáticos afectan las tasas de aprobación y el ROI

A simple vista, combatir el fraude con tarjetas de crédito debería ser fácil. Después de todo, muchas plataformas de ecommerce ya vienen con filtros antifraude incorporados. Entonces, ¿por qué no usar estas soluciones para identificar y rechazar rápidamente las transacciones potencialmente fraudulentas?

En realidad, esto a menudo resulta en altas tasas de falsos rechazos, menores tasas de aprobación y un impacto directo en tu retorno de inversión (ROI).

Aunque estas revisiones automáticas parecen ahorrar tiempo, dinero y recursos, pueden ser extremadamente perjudiciales para la salud de tu tienda en línea por tres razones clave.

Los filtros antifruade identifican erróneamente pedidos legítimos

Muchos comercios utilizan los filtros antifraude básicos que vienen con su plataforma de ecommerce, creyendo que son suficientes para detener pedidos fraudulentos. Y si un filtro es bueno, ¿más filtros deberían ser mejores, no? Así, los comerciantes apilan filtros uno sobre otro con la esperanza de identificar más transacciones sospechosas.

Pero en lugar de detectar más fraudes, a menudo terminan asumiendo más riesgos. Si no se presta atención al orden en que se aplican los filtros, algunas reglas pueden anularse entre sí, reduciendo la protección y provocando rechazos automáticos o falsos.

Los rechazos automáticos se refieren a sistemas de detección de fraude que rechazan transacciones según criterios preestablecidos, a menudo sin supervisión humana. Aunque prometen eficiencia, no pueden evaluar el contexto ni la intención, lo que lleva a rechazar injustamente muchas compras legítimas.

Otro problema es que estos sistemas no consideran el comportamiento variable de compra del cliente. Por ejemplo, los clientes pueden hacer pedidos en horarios inusuales, enviar productos a múltiples direcciones o comprar desde ubicaciones de alto riesgo. Aunque estos comportamientos puedan parecer sospechosos para un sistema automatizado, muchas veces se trata simplemente de consumidores nocturnos, enviando regalos a familiares o viajando al extranjero.

Imagina a un estudiante universitario haciendo un pedido nocturno de zapatillas desde una red Wi-Fi compartida en el campus. La dirección de envío no coincide con la de facturación y está usando una tarjeta recién emitida. Aunque estos factores podrían activar alertas, son comportamientos perfectamente normales para un consumidor joven y móvil. Sin una detección antifraude más matizada, estos casos legítimos se marcan como fraude, afectando las tasas de conversión y la relación con los clientes.

Lamentablemente, estas soluciones no pueden diferenciar entre uno y otro. Esta falta de adaptación al comportamiento del cliente incrementa los falsos rechazos, reduce las tasas de aprobación y pone en riesgo la rentabilidad a largo plazo.

Los falsos positivos cuestan más que el fraude

Muchos comercios están enfocados en el costo de aprobar transacciones fraudulentas; sin embargo, los datos muestran que rechazar pedidos legítimos puede ser aún más costoso. Las pérdidas por falsos rechazos se estiman en $118 mil millones al año, 13 veces más que las pérdidas por fraude con tarjeta de crédito que se busca evitar.

Los falsos positivos no solo representan ventas perdidas —también degradan el ROI al rechazar buenos clientes y desperdiciar el gasto en adquisición.

Por ejemplo, si un comercio opera con un margen de ganancia del 10%, un pedido rechazado de $200 equivale a $20 de ganancia perdida. Pero también implica invertir más dinero en publicidad para intentar recuperar al cliente —si es que vuelve. Multiplica eso por cientos o miles de rechazos falsos al año y verás cómo el ROI se erosiona rápidamente.

Y según el modelo de negocio y márgenes del comercio, una transacción fraudulenta aprobada por error puede requerir una docena o más de transacciones legítimas para compensarla.

Los falsos positivos alejan a los clientes

Los comercios que utilizan filtros estrictos pueden no mantener alejados a todos los estafadores, pero probablemente sí frustrarán a muchos clientes legítimos. De hecho, los clientes que experimentan un falso rechazo suelen optar por no comprar nunca más con ese comercio.

Ser rechazado en el proceso de pago es insultante —especialmente cuando el cliente sabe que no ha hecho nada malo. Esto genera dudas: “¿Esta tienda realmente quiere mi negocio?” Con tantas opciones disponibles, muchos no le darán una segunda oportunidad al comercio.

Y los clientes insatisfechos suelen ser los más vocales, compartiendo su descontento en redes sociales. American Express encontró que los consumidores cuentan a 9 personas sobre una buena experiencia, pero a 16 sobre una mala —lo que puede dañar seriamente la reputación de una marca.

Incluso los comercios que utilizan desafíos de verificación de identidad basados en datos personales pueden llevarse una sorpresa con su ineficacia. Total Retail informa que alrededor del 25% de los perfiles de clientes están mal emparejados.

Peor aún, los comercios nunca sabrán si rechazaron pedidos legítimos o fraudulentos —hasta que los clientes se quejen en redes o llamen a servicio al cliente. Y para entonces, el daño ya está hecho.

El impacto de los falsos positivos en la fidelidad del cliente

Los falsos rechazos no solo bloquean compras —erosionan la confianza del cliente, reducen el valor del ciclo de vida del cliente (LTV) y perjudican seriamente tu ROI. Estos son algunos datos clave:

• El 40% de los consumidores de la Generación Z no regresará tras un falso rechazo, y el 35% lo compartirá en redes sociales, dañando rápidamente la reputación de la marca.

• El 42% de los compradores boicotearán por completo una marca que rechace su transacción erróneamente, y el 34% presentará quejas públicas en línea.

• En 2023, los comercios estadounidenses perdieron $157 mil millones por falsos rechazos —de los cuales $81 mil millones nunca fueron recuperados.

• Los falsos rechazos cuestan 75 veces más que el fraude confirmado, convirtiéndolos en una de las amenazas ocultas más caras para el ecommerce.

• El 47% de los minoristas afirma que los falsos rechazos tienen un impacto negativo significativo en la satisfacción del cliente, lo que afecta directamente las tasas de conversión y el ROI a largo plazo.

• El 56% de los consumidores estadounidenses ha experimentado un falso rechazo en los últimos tres meses —reflejando la magnitud del problema.

• Los nuevos clientes tienen entre 5 y 7 veces más probabilidades de ser rechazados erróneamente —poniendo en riesgo la inversión en adquisición incluso antes de que empiece la relación.

Cómo ayuda una solución robusta de detección de fraude

La buena noticia es que los comercios no tienen que aceptar los falsos rechazos como un costo inevitable del negocio. En lugar de depender exclusivamente de algoritmos inflexibles, pueden implementar un sistema que identifique transacciones sospechosas y permita revisarlas manualmente.

Un enfoque multicapa para la prevención del fraude combina aprendizaje automático y revisiones humanas para analizar pedidos que caen en esta zona gris. Esta es la única forma de estar seguro de que se rechazan tantos pedidos fraudulentos como sea posible, mientras se aprueban tantos pedidos legítimos como sea posible.

Las altas tasas de falsos rechazos reducen tu tasa de aprobación y afectan directamente tu ROI —por eso, una solución equilibrada de detección de fraude es esencial. Los minoristas en línea no pueden darse el lujo de adivinar cuando se trata de fraude. Un enfoque más inteligente puede reducir los falsos rechazos, mejorar las tasas de aprobación y proteger tu rentabilidad.

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