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O verdadeiro custo da fraude online pode surpreendê-lo



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Do ponto de vista de um e-commerce, a fraude online parece ser tão simples quanto devastadora.

Um bandido ou grupo deles, usa credenciais mal obtidas ou identidades roubadas ou fabricadas para encomendar mercadorias, roubando-as assim do varejista. E a um nível elevado, isto é, o longo e o curto do crime. Mas , o efeito econômico é muito mais matizado e muito mais prejudicial.

O vice-presidente de marketing da Signifyd, Stefan Nandzik, conversou na semana passada com a EYStudios Meagan Bryson para examinar mais profundamente o verdadeiro custo da fraude online e algumas das maneiras inovadoras que os varejistas, com a ajuda de empresas como a Signifyd, estão adotando novos métodos para mudar a matemática sobre perdas por fraude.

Primeiro, o problema: Sim, quando os varejistas são atingidos por fraudes, eles estão fora do custo das mercadorias e taxas adicionais relacionadas ao envio e chargebacks. Nandzik explicou que o custo equivale a cerca de 9% da receita em todo o setor. Mas isso é apenas uma facção do que a fraude realmente custa, disse Nandzik a Bryson.

Mercadoria roubada é apenas o começo do custo de fraude online

Considere, por exemplo, o custo de um varejista de aço contra a fraude – os analistas de fraude e as ferramentas de detecção que uma empresa compra para detectar e prevenir fraudes. A Nandzik coloca isso em mais 1,6% da receita. Portanto, agora estamos com 2,5% de faturamento.

Mas isso não é nada.

“Realmente, o maior impacto, quando se trata do custo da fraude, é que, à medida que o processo de fraude amadurece, os varejistas começam a ficar cada vez mais restritivos nos pedidos que aceitam, devido ao medo de fraude”, disse Nandzik durante o podcast do EY Access.

Eles começam a diminuir as encomendas que são realmente boas. Afinal, não se pode receber um estorno sobre um pedido que nunca se envia. Mas a tomada de decisão excessivamente conservadora representa mais da metade do custo da fraude, representando 2,9% da receita. Tudo dito, disse Nandzik, a fraude on-line está custando aos varejistas 5,4% da receita.

E quando você aplica esse custo aos US$ 461 bilhões em gastos anuais de comércio eletrônico nos Estados Unidos, você vê que tais falsas diminuições estão custando aos varejistas US$ 13,3 bilhões por ano.

Não só o custo da fraude é um grande problema, como está crescendo, disse Nandzik. Citando o mais recente do Signifyd’s Ecommerce Fraud Index, ele disse que as perdas por fraude aumentaram em 7% no ano passado.

Dito isso, perguntou Bryson, o que os varejistas podem fazer para se proteger dos crescentes ataques de fraude?

Como implementar uma prevenção eficaz contra fraudes online

Nandzik explicou que alguns varejistas – particularmente os pequenos e novos – geralmente começam monitorando a fraude por conta própria. Alguns adicionarão uma detecção de fraude no comércio eletrônico ferramenta que fornece uma pontuação para indicar se um determinado pedido é provavelmente legítimo ou fraudulento. Mas esse é um modelo antigo. E um que, francamente, provavelmente resultará no problema de um e-commerce recusar pedidos legítimos por medo de fraude.

Há uma maneira melhor – e mais nova – para os varejistas se protegerem. A Signifyd foi pioneira no modelo Proteção Garantida Contra Fraudes , que se baseia em grandes dados, aprendizado de máquinas e conhecimento de domínio. Entre as vantagens do modelo está a grande quantidade de dados comportamentais e de transações que alimentam a máquina inteligente para a tomada de decisão que proporciona uma decisão de sim ou não sobre o envio.

"Temos uma grande abordagem de dados," Nandzik disse, "toneladas de dados digitais, linguagem corporal digital das pessoas – como o comportamento se compara entre bons e maus pedidos? Vemos padrões através dos sites."

Portanto, em vez de basear uma decisão apenas no que acontece no site de um varejista, a abordagem da Signifyd’s considera milhões de transações em milhares de sites para pedidos feitos em mais de 100 países.

O método também aborda os problemas de falsas quedas, aprovando o envio de algumas encomendas que parecem fraudulentas. Se o pedido for realmente fraudulento, essa informação é imediatamente introduzida no modelo de aprendizagem da máquina, que honestifica sua exatidão. Se o pedido não foi de fato fraudulento, essa informação também vai diretamente para a máquina inteligente, o que inocula o sistema de se tornar cada vez mais conservador.

Equilibrando o medo da fraude com a experiência do cliente

O melhor de tudo é que, do ponto de vista de um e-commerce, a proteção garantida contra fraudes vem com uma garantia financeira. Se um pedido aprovado pela Signifyd acabar por ser fraudulento, a Signifyd reembolsará o e-commerce pelo custo dos produtos enviados e quaisquer custos associados, como taxas de envio e fraude.

"É um equilíbrio entre o medo e a conveniência de seu cliente," disse Nandzik.

A abordagem eleva a proteção contra fraudes além de ser simplesmente uma iniciativa de segurança e de ser uma parte de uma estratégia de experiência do cliente varejista. Na era da Amazon, com sua eficiência de atendimento e varejistas nativos digitais, que constroem uma conexão significativa com os clientes, os varejistas não podem se dar ao luxo de atrasar os pedidos para revisões manuais freqüentes e incômodas. Também não podem se dar ao luxo de recusar pedidos de clientes que desejam legitimamente gastar dinheiro em seus sites.

Mais uma vez, parece simples: Facilite a compra em seu site e não insulte seus clientes. Mas, como na maioria das coisas no comércio eletrônico, o conceito pode ser simples, mas uma vez que você se dedica a isso, você vê que a realização da visão não é tão fácil quanto parece.

Foto de iStock

Entre em contato com Mike Cassidy em mike.cassidy@signifyd.com; siga-o no Twitter em @mikecassidy.

 

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Mike Cassidy

Mike é o chefe de narrativa da Signifyd. Ex-jornalista e nerd do varejo, ele cobre o comércio eletrônico e a forma como a tecnologia está transformando o comércio digital. Entre em contato com ele em mike.cassidy@signifyd.com.