Elma Ocampo
Por qué las reglas de fraude complican la experiencia online
Las reglas están destinadas a romperse, y las reglas de fraude no son la excepción. Los comerciantes las implementaron para tratar de disuadir a los molestos ciberdelincuentes de atacar su negocio, pero los estafadores generalmente encuentran la manera de evitarlas.
Peor aún, las mismas reglas de fraude que fueron diseñadas para facilitar que los clientes legítimos hagan sus compras terminan agregando fricción y provocando el rechazo de las buenas transacciones.
Si los comerciantes optan por agregar filtros de fraude como parte de su solución de prevención de fraude, deben hacerlo sabiendo cómo esto puede afectar negativamente a sus clientes. Estas son algunas de las formas en que estos filtros afectan negativamente la experiencia del cliente en línea.
Los servicios de verificación de direcciones pueden rechazar compras incorrectamente
Los servicios de verificación de direcciones (AVS) comparan automáticamente la parte numérica de la dirección de facturación que un cliente ingresa en una transacción con tarjeta de crédito con la dirección que el banco tiene registrada. Si coinciden, el comerciante puede tener más seguridad de que su cliente es quien dice ser, o al menos que se trata de un usuario autorizado de la tarjeta de crédito. Si no coinciden, el comerciante podría considerar rechazar la transacción.
AVS puede rechazar automáticamente transacciones potencialmente fraudulentas, lo cual es una gran noticia para los comerciantes de e-commerce que buscan reducir sus índices de fraude y contracargos. Desafortunadamente, es probable que las transacciones rechazadas automáticamente resulten en un mayor número de falsos positivos, lo que significa que el comerciante estaría rechazando pedidos legítimos.
Si un cliente ingresa por error un código postal de 10 dígitos en lugar de uno de 5, si olvida ingresar su número de departamento o si comete un simple error tipográfico, es suficiente para que el AVS identifique la dirección como una discrepancia y potencialmente cancele la transacción.
Incluso los clientes que envían un regalo pueden encontrarse con que sus transacciones legítimas se rechazan debido a una discrepancia de AVS.
Los filtros de velocidad pueden detener las compras por impulso
Los comerciantes saben que cuando los estafadores compran datos de tarjetas de crédito de la red oscura, prueban la información de la tarjeta con una compra pequeña. Si la transacción es exitosa, usarán esa tarjeta varias veces rápidamente, a menudo con el mismo comerciante, para obtener el mayor valor posible antes de que algo ocurra.
Para evitar esto, los comerciantes utilizan filtros de velocidad. Estos filtros están diseñados para detectar escenarios en los que un “cliente” intenta realizar varios pedidos en un período de tiempo muy corto. Desafortunadamente, estos filtros a veces también atrapan a clientes legítimos que quieren hacer compras adicionales. Quizá un cliente completa un pedido de una bolsa de lujo de $5,000 dólares. Después de un momento de reflexión, el cliente decide comprar la billetera correspondiente de $1,500 dólares. El cliente vuelve al sitio para hacer esta compra adicional, pero el filtro de velocidad identifica la segunda compra como fraudulenta y bloquea la transacción. Esto genera un cliente insatisfecho que ahora podría decidir comprar en otro lugar y hace que el comerciante pierda una venta lucrativa y una relación con el cliente potencialmente valiosa.
Los filtros de horario de compra pueden castigar a los compradores no tradicionales
El volumen de transacciones fraudulentas a veces alcanza su punto máximo en medio de la noche y luego disminuye durante el día. Por lo tanto, los comerciantes normalmente configuran filtros de horario de compra para identificar transacciones sospechosas durante las horas nocturnas o incluso para bloquear las transacciones por completo durante ciertos períodos de tiempo.
Esto significa que los trabajadores de turno nocturno que intentan hacer sus compras durante un descanso o los noctámbulos que finalmente se deciden a realizar un pedido grande, pueden encontrar sus transacciones rechazadas. El comerciante pierde la venta y el cliente recurre a un competidor para la compra, no sin antes dejar una reseña negativa como resultado de la mala experiencia del cliente en línea.
Las discrepancias con la dirección IP no muestran toda la historia
Algunos comerciantes creen erróneamente que la dirección IP y la dirección de envío de un cliente coincidirán si la transacción es legítima, lo que hace que rechacen cualquiera que no coincida. Pero filtros como estos no pueden ver la historia completa, y su inflexibilidad seguido resulta en una experiencia de compra negativa para los clientes.
Por ejemplo, los viajeros de negocios internacionales pueden hacer pedidos para recibir en su hotel, que podría estar en un país diferente de su dirección habitual de facturación y envío. Los comerciantes que establecen reglas inflexibles pueden encontrar que estas transacciones son rechazadas sin ninguna intervención e investigación humana.
Los filtros de fraude en capas pueden reducir la satisfacción del cliente
Cuando se configuran correctamente, los filtros de fraude pueden ser efectivos para reducir el riesgo de fraude de un comerciante mientras les ofrece a los clientes una experiencia perfecta. Pero si no se implementan de manera correcta, pueden limitar en gran medida el potencial de ingresos de un comerciante y, al mismo tiempo, afectar su experiencia del cliente.
Algunos comerciantes pueden recurrir a reglas de filtros de fraude por capas para cachar más y más sofisticadas transacciones ilegítimas. Esto puede hacer que algunas reglas anulen otras y resultar en que incluso a más clientes se les rechacen sus transacciones buenas falsamente.
Pero un proveedor externo puede ayudarte a configurar y aplicar filtros en capas de manera adecuada para asegurarte que no estés brindando una experiencia del cliente en línea negativa al rechazar transacciones legítimas. Los proveedores externos como ClearSale pueden incluso ayudarte a configurar un sistema de puntuación de fraude para detectar mejor las transacciones fraudulentas.
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