A cada dia, a facilidade de fazer compras online conquista mais pessoas. Neste cenário, o machine learning e a análise de dados despontam como ferramentas indispensáveis para o crescimento do comércio eletrônico, principalmente para proteger os e-commerces.
É que, com o aumento das compras online, além das novas possibilidades de conquistar um novo público e vender mais, o comércio eletrônico também acaba se tornando um alvo mais vulnerável para as fraudes.
Assim, é indispensável buscar pela implementação de mecanismos eficientes que atuam para detectar comportamentos suspeitos, permitindo aos varejistas agir rapidamente para combater pedidos fraudulentos e evitar prejuízos.
O que é machine learning?
Machine learning ou aprendizado de máquina, como pode ser traduzido, é uma vertente da Inteligência Artificial (IA), que proporciona aos sistemas a capacidade de aprender a tomar decisões com base em dados.
Dessa forma, quando um sistema possui essa tecnologia, automaticamente, conseguirá identificar padrões, oferecer respostas e decidir sobre determinadas questões, evoluindo sua capacidade e resultados, de forma autônoma.
Além de poder analisar e deliberar sobre processos, o machine learning faz com que o sistema siga aprendendo continuamente a cada novo processamento de dados.
Os tipos de machine learning
Subconjunto da Inteligência Artificial, o machine learning é uma tecnologia dividida em quatro tipos, cada uma com objetivos específicos, porém, tendo como ponto central o intuito de trazer para os sistemas a capacidade de aprendizado.
1. Aprendizado supervisionado
Os algorítimos presentes no sistema são treinados a partir de exemplos chamados de dados rotulados.
Neste modelo de machine learning, a interferência humana ocorre apenas na inserção desses dados, para direcionar o que deve ser considerado “certo” e o que é preciso ser classificado como “errado”.
A partir disso, o sistema será capaz de fazer comparações e trazer respostas baseadas nos exemplos recebidos.
2. Aprendizado não-supervisionado
O sistema dotado de machine learning age totalmente de forma independente, sem a necessidade de dados rotulados de exemplo para fazer comparações.
Assim, ele faz, sozinho, a identificação de padrões de certo e errado nos dados processados.
3. Aprendizado semi-supervisionado
O sistema consegue lidar com dados rotulados ou não-rotulados, sendo uma modalidade de machine learning adotada em ocasiões em que o custo para rotular dados pode ser muito elevado.
4. Aprendizado por reforço
Esse tipo de machine learning opera pela lógica da “tentativa e erro” para aprender quais são as melhores ações a serem tomadas.
É uma modalidade em que o aprendizado se baseia na experiência do processamento de informações, fazendo com que o sistema aprenda com seus próprios erros e adquira a habilidade para tomar decisões de forma autônoma.
O machine learning no e-commerce
Na prática, um sistema dotado de machine learning se torna capaz de “pensar” como um ser humano, desenvolvendo a habilidade de saber como se comportar em diferentes situações e como reagir a comandos.
Por exemplo, se um cliente tiver alguma dúvida e solicitar uma informação, de modo autônomo, o sistema de suporte alimentado por machine learning saberá qual será a melhor resposta a ser dada, devido ao seu aprendizado acumulado a cada processamento de dados.
Dessa forma, quanto mais o sistema processa dados e outros tipos de informações, mais inteligente e capacitado ele se torna.
No e-commerce, essa capacitação dada aos sistemas pelo machine learning tem como consequência a simplificação de processos e otimização de resultados, contribuindo para um melhor desempenho do negócio, de forma geral.
Aspectos como a experiência do cliente, fidelização de clientes e conversão de vendas são apenas alguns exemplos de fatores que podem ser melhorados com o uso do machine learning.
Entendendo a análise de dados
Muito importante para nortear a criação de estratégias tanto em e-commerces quanto em qualquer outro setor, a análise de dados é um procedimento indispensável no dia a dia.
Esse processo consiste na aplicação de técnicas para acompanhar estatísticas, inspecionar, armazenar e monitorar informações e, assim, extrair resultados mensuráveis.
A análise de dados no e-commerce
Quando utilizada para proteção no e-commerce, a análise de dados auxilia na identificação de padrões de comportamento fora do normal em cada transação, o que contribui para o estabelecimento de medidas mais assertivas contra possíveis fraudes.
O machine learning e a análise de dados em prol do e-commerce
Diante do alto número de transações que acontecem diariamente em um e-commerce, analisá-las manualmente para identificar a existência de comportamentos suspeitos é um processo caro, demorado e de baixa eficiência
No entanto, análise de dados com machine learning pode atuar no comércio eletrônico para encontrar padrões fraudulentos com mais agilidade e assertividade a cada compra recebida no site do e-commerce.
O machine learning proporciona a capacidade de tomar decisões baseadas na verificação e cruzamento de milhares de informações, o que torna esse processo mais informado e preciso, gerando melhores decisões.
Ao automatizar este processo com esta ferramenta tecnológica, essas decisões acontecem em tempo real para confirmar a legitimidade de pedidos de bons clientes imediatamente, assim como para bloquear pedidos fraudulentos antes que causem danos para o e-commerce.
Além disso, mais do que identificar condutas fraudulentas, o machine learning e a análise de dados contribuem para a definição de novas medidas antifraude, tendo em vista que as táticas adotadas por fraudadores mudam constantemente.
A importância de aliar o machine learning e a análise de dados no e-commerce
A adoção do machine learning e da análise de dados é indispensável para garantir ao e-commerce mais agilidade na identificação de padrões suspeitos e na implantação de medidas assertivas para prevenir fraudes.
Isso porque quando essas ferramentas atuam de forma integrada criam uma visão aprofundada poderosa para os e-commerces, o que viabiliza não só a simplificação de procedimentos como também a redução de erros de análise que geram prejuízos aos varejistas.
O poder de precisão de um sistema de proteção antifraude potencializado por machine learning será capaz de oferecer decisões financeiramente garantidas, evitando aos varejistas os prejuízos ocasionados por chargebacks, além de reduzir os falsos positivos, preservando e melhorando assim saúde financeira e operativa no comércio eletrônico.
Desta maneira, a melhor forma de aliar o machine learning a análise de dados, na prática, é implantar uma proteção antifraude de última geração que ofereça um combo tecnológico como a plataforma da Signifyd.
Escolha a Signifyd para identificar padrões suspeitos e prevenir fraudes no seu e-commerce
A plataforma antifraude da Signifyd conta com machine learning e análise de dados integradas para garantir rápida identificação de padrões suspeitos e prevenir fraudes no seu e-commerce.
Todo o processo ocorre de modo automatizado, proporcionando decisōes financeiramente garantidas, em tempo real, que protegem a receita do seu e-commerce contra as fraudes, ao mesmo tempo que evolui autônoma e constantemente, adaptando-se para lidar com novas ameaças.
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