Cómo deben evaluar el fraude las empresas de ecommerce
“No existe el 0 % de fraude para los comerciantes de nivel empresarial. Su meta debe ser reducir el fraude al mínimo posible y administrar las expectativas de su equipo ejecutivo”.
Rafael Lourenco, vicepresidente ejecutivo y socio de ClearSale
Cuando hablamos con clientes de ecommerce de nivel empresarial, analizamos sus objetivos y puntos de referencia, y establecemos umbrales de expectativas relevantes para advertir a los equipos internos de que su tasa de fraude podría estar acercándose a la “zona de peligro”.
Estos umbrales tampoco son inamovibles, ya que varían según el país y la industria.
- Por ejemplo, en México, donde las tasas de fraude son más altas y las instituciones están menos involucradas en la vigilancia, una tasa de contracargo superior al 0.5 % o un índice de aprobación inferior al 90 % son señales de un problema.
- En Estados Unidos, en cambio, una tasa de contracargo superior al 0.3 % o una tasa de aprobación inferior al 98 % son señales de un problema.
Existen otras razones para elevar tus capacidades en ciencia de datos.
Los datos ofrecen una visión global para las empresas de ecommerce
Las empresas de ecommerce tienden a no compartir datos, por lo que la información de la que disponen suele limitarse a sus propios clientes.
Sin embargo, esto hace que las empresas minoristas corran el riesgo de verse sorprendidas por tendencias de fraude originadas en otras industrias o países. Después de todo, ¿cómo puedes esperar detectar una tendencia de fraude originada en Australia si no tienes clientes allí?
El acceso a datos de distintas industrias y países te permite mejorar tu capacidad de identificar y detener el fraude, no solo en tu reducida sección de clientes de tu mercado específico, sino también en las tendencias que se producen en todo el mundo.
“Informamos a nuestros clientes sobre lo que ocurre en otras partes del mundo, tanto si los afecta directamente como si no. Se enteran de las tendencias y de lo que se está haciendo para abordarlas con éxito”.
Rick Sunzeri, director de Cuentas Empresariales de ClearSale
Los datos identifican el fraude en el ecommerce en el momento en que se produce
Algunos minoristas suponen que una transacción fraudulenta fue un incidente aislado y siguen adelante. Pero los estafadores no son ladrones que esconden una joya bajo la chaqueta y se escabullen por la puerta. Sus ataques son orquestados y multifacéticos. Si hay una transacción fraudulenta, lo más probable es que haya muchas más al mismo tiempo.
Cuando el equipo de una empresa descubre una transacción fraudulenta e impide que se procese, es una pequeña victoria, pero no cuenta realmente a menos que el equipo también descubra al enjambre de otros estafadores que se unieron a la operación.
Los datos facilitan la detección de este tipo de ataques… una vez que tu equipo tenga acceso a los conocimientos necesarios para utilizarlos con precisión.
Los datos son útiles para capacitar a tu equipo antifraude
Tampoco basta con descubrir el fraude mientras se está produciendo y detenerlo. Los equipos antifraude de las empresas también deben adoptar una visión retrospectiva para comprender cuán precisas han sido sus decisiones históricamente, de modo que puedan seguir mejorando.
Esto mejora la madurez de su equipo antifraude, aumenta la precisión en las tasas de aprobación y maximiza los ingresos.
En ClearSale, realizamos análisis por lotes de las transacciones después del procesamiento para determinar si se tomó la decisión correcta. Esto no solo educa al cliente, sino que también le proporciona capacitación y conocimientos que normalmente no tendría… junto con un equipo de científicos de datos que analizan el fraude y los mercados del cliente.
¿Qué hay de las listas de aprobación/denegación?
Una práctica común entre las empresas es denegar o aprobar automáticamente determinadas transacciones de los clientes. No es una práctica que recomendemos.
Por ejemplo, supongamos que tu empresa decide aprobar automáticamente todas las transacciones asociadas a sus ejecutivos. A primera vista, esto parece tener sentido. Después de todo, tus ejecutivos son VIP y no es raro ofrecerles beneficios.
Pero los empleados ejecutivos no son inmunes a los hackeos de datos o a la apropiación de cuentas. En todo caso, podrían incluso ser los mayores objetivos internos de tu empresa debido a sus permisos de acceso a los datos.
Así que, si un estafador se hace con las credenciales de alguno de tus ejecutivos, se llevará el premio mayor. Todas las transacciones serán aprobadas, porque esas listas de aprobación suelen ser independientes de cualquier análisis o revisión de pedidos. Las transacciones de la lista de aprobación se autorizan sin restricciones, y tu empresa no tendrá ni idea de que hay un problema… hasta que el ejecutivo revise la actividad de su cuenta.
Lo mismo ocurre con las listas de denegación. (Tradicionalmente se denominaban “listas negras”, pero ClearSale y otros líderes de la industria del ecommerce se están alejando de este tipo de convención de nombres).
Las listas de denegación se utilizan para rechazar automáticamente las transacciones asociadas a determinados nombres, direcciones, direcciones de correo electrónico y otros factores seleccionados, por diversas razones.
El problema con las listas de denegación es que también se aplican sin análisis o revisión de transacciones, por lo que tu empresa no aprende nada de estas transacciones rechazadas automáticamente: no obtiene información sobre patrones y hábitos. ¿Y si los identificadores están vinculados a un cliente válido cuya información fue robada?
Estás perdiendo datos valiosos que pueden ayudar a informar a tu equipo y a tu proceso.
En lugar de ser un filtro, tus listas deben actuar como una alerta: marcas las transacciones de VIP para su aprobación automática (por si acaso) al tiempo que aplicas el aprendizaje automático para detectar cualquier actividad sospechosa de la que deba alertarse al VIP. Del mismo modo, marcas las transacciones de la lista de denegación para someterlas a un mayor control y recopilación de datos, a fin de asegurarte de que realmente deben rechazarse. Si proporcionas datos a tu departamento de ecommerce, podrás dar un paso adelante para contar con un equipo antifraude sostenible.
