À primeira vista, a prevenção de fraudes pode parecer estritamente ligada à segurança e distante da satisfação do cliente. Alguns varejistas chegam a encarar esses dois pilares como um trade-off delicado, acreditando que recusas indevidas ou atrasos no processamento de pedidos são o preço inevitável de uma segurança impenetrável. Outros podem arriscar uma postura mais permissiva em busca de uma jornada sem atritos — o que parece ideal até que esse “cliente” se revele um fraudador.
Afinal, não há experiência de compra pior para o consumidor do que ter um pedido retido ou recusado sem motivo aparente (o que chamamos de falso positivo).
Com estratégias inteligentes de proteção, a segurança não compromete a jornada. Pelo contrário, ela aprimora a experiência do usuário para que se torne fluida, eficiente e totalmente segura em todos os pontos de contato.
O que é prevenção de fraudes na experiência do cliente?
A prevenção de fraudes na experiência do cliente (CX) refere-se às estratégias que os varejistas utilizam para se protegerem contra ataques e abusos, garantindo que a jornada de compra do consumidor legítimo não seja prejudicada. Em suma, trata-se de aprimorar a experiência do usuário, integrando segurança de alta performance sem adicionar fricção.
Uma proteção eficaz em CX utiliza aprendizado de máquina (ML) avançado, capaz de analisar um volume de dados significativamente maior e com mais agilidade do que a revisão manual ou sistemas baseados apenas em regras rígidas.
Tipos de fraude na experiência do cliente
As estratégias dos fraudadores para atacar varejistas de e-commerce são variadas e, com frequência, altamente sofisticadas. Abaixo, descrevemos três das táticas de fraude em CX mais comuns no mercado:
Apropriação de contas (Account Takeover – ATO)
Neste cenário, o fraudador assume o controle de uma conta legítima. Isso pode ocorrer via engenharia social (onde a vítima é induzida a revelar dados), phishing de credenciais ou credential stuffing (uso de ferramentas automatizadas para testar dados vazados anteriormente). Uma vez que o invasor obtém o acesso, ele realiza compras em nome do titular, gerando prejuízos financeiros e operacionais para o varejista.
Roubo de Identidade
Novas contas são criadas utilizando identidades e dados roubados de terceiros. Além disso, contas existentes podem ser comprometidas por meio de ataques de força bruta, um sistema automatizado de tentativa e erro que busca quebrar senhas e acessar informações confidenciais para realizar transações fraudulentas.
Fraude de pagamento
Dados de cartões de crédito legítimos geralmente são obtidos por meio de vazamentos de dados de e-commerces ou comprados na dark web e em fóruns clandestinos. Essas informações são, então, utilizadas para realizar pedidos em lojas online.
Por que a experiência do cliente é fundamental na prevenção à fraude?
As taxas de abandono de carrinho devido a atritos no checkout são elevadas. (De acordo com a Opinion Box, 78% dos clientes brasileiros abandonam seus carrinhos sem finalizar a compra). Da mesma forma, os consumidores dificilmente perdoam se sua segurança for comprometida. Sem dúvida, as expectativas de consumo estão cada vez mais altas.
Não considerar a experiência do cliente na estratégia de prevenção a fraudes — sem mencionar a falha em evitar uma violação de segurança — traz desafios significativos para os varejistas:
Impactos financeiros da fraude na jornada do cliente
A fraude na experiência do cliente custa caro. Um pedido fraudulento resulta não apenas na perda da venda e do produto, mas também no prejuízo operacional. Além disso, o consumidor lesado dificilmente voltará a comprar em sua loja, o que significa que o Customer Lifetime Value (CLV) se dissipa rapidamente.
Com o aumento de vazamentos de dados em larga escala, os compradores online estão mais preocupados do que nunca com o uso indevido de suas informações pessoais. Marcas que não atendem às expectativas de segurança ou que se tornam vulneráveis a golpes sofrem danos severos à reputação e à confiança do público.
Erosão da confiança do cliente
Reconstruir a confiança depois que um cliente vêcobranças fraudulentas em seu extrato ou tem um pedido recusado indevidamente por medo de fraudeé quase impossível. Por outro lado, as marcas que constroem confiança ao longo do tempo aumentam o LTV (Lifetime Value) de seus clientes.
Estratégias de prevenção de fraudes na experiência do cliente
Muitos varejistas utilizam sistemas baseados em regras, revisão manual ou uma combinação de ambos para prevenir fraudes. No entanto, essas raramente são as melhores soluções para garantir uma experiência do cliente sem atritos.
Sistemas baseados em regras podem sofrer com o acúmulo excessivo de condições (fenômeno conhecido como inchaço do conjunto de regras), causando atrasos no processamento dos pedidos. Frequentemente, essas regras são inflexíveis, o que resulta em falsos positivos).
Por outro lado, o Machine Learning e métodos de segurança mais avançados protegem o consumidor e otimizam a jornada de compra.
1. Implementação de métodos avançados de autenticação
A autenticação baseada em conhecimento (como perguntas de segurança sobre dados pessoais) é frequentemente burlada por fraudadores. Em vez disso, substitua-a por uma autenticação multifatorial (MFA) inteligente. No entanto, é preciso avaliar criteriosamente em quais circunstâncias essa camada extra é necessária. Qualquer verificação adicional adiciona atrito à jornada de compra e pode impactar a satisfação do consumidor.
- Autenticação multifatorial (MFA): Requer uma segunda verificação após o login, geralmente via aplicativos de autenticação ou SMS.
- Verificação biométrica: Utiliza indicadores físicos, como reconhecimento facial ou leitura de impressão digital do dispositivo, para validar a identidade com maior segurança.
2. Otimização com Machine Learning e IA
A Inteligência Artificial e o Machine Learning protegem a jornada do consumidor contra fraudes por meio de métodos sofisticados que não podem ser replicados por revisões manuais ou sistemas baseados em regras.
- Monitoramento em tempo real: As táticas dos fraudadores evoluem constantemente, tornando inviável o acompanhamento por sistemas legados baseados em regras. O Machine Learning em tempo real monitora cada etapa da transação, adaptando-se instantaneamente para detectar novas anomalias e padrões suspeitos, bloqueando até os métodos de ataque mais recentes.
Análise preditiva: Ao analisar dados históricos, monitorar o comportamento e aplicar modelos estatísticos avançados, o Machine Learning é capaz de prevenir fraudes e reduzir atritos, garantindo uma experiência de compra fluida.
3. Criptografia de dados e protocolos de segurança
Quadrilhas especializadas sabem que os varejistas coletam um volume crescente de dados dos clientes. Embora essas informações forneçam insights valiosos para otimizar o atendimento, elas também podem deixar os consumidores vulneráveis a ataques direcionados se não houver a proteção adequada.
Com o uso de criptografia de ponta a ponta e gateways de pagamento seguros, os dados são protegidos contra violações por meio de processos sofisticados de codificação. Isso adiciona uma camada essencial de proteção, garantindo a integridade das informações mesmo em caso de tentativa de interceptação.
Quais são os benefícios da prevenção de fraudes na experiência do cliente?
Em sua essência, a prevenção de fraudes focada na experiência do cliente (CX) consiste em distinguir com precisão entre pedidos fraudulentos e legítimos, proporcionando uma jornada de compra memorável. Um sistema de prevenção centrado no cliente também traz benefícios significativos para os varejistas de e-commerce:
Taxas de conversão
Com o uso de Machine Learning, os falsos positivos são reduzidos e o atrito no checkout é eliminado. Isso resulta em taxas de conversão muito mais altas e sustentáveis ao longo do tempo.
Satisfação do cliente
Ao eliminar recusas indevidas e atrasos no processamento, os consumidores desfrutam de uma experiência de compra sem atritos, o que gera fidelidade e aumenta o LTV (Lifetime Value). Avaliações e recomendações positivas ajudam a consolidar a reputação da marca no mercado.
Redução de chargebacks
As taxas de sucesso na recuperação de valores aumentam, permitindo que os varejistas aprovem mais pedidos com confiança. Além disso, a maior precisão ajuda a construir uma relação de confiança com bancos e instituições financeiras.
Eficiência operacional
Modelos de Machine Learning tomam decisões instantâneas sobre a legitimidade de uma transação. Decisões mais rápidas reduzem o volume de chamados no suporte, liberando o time de atendimento para consultas mais complexas e diminuindo o tempo de espera dos clientes.
Em vez de focar apenas no controle de danos, a energia da operação é redirecionada para o que realmente importa: a experiência do cliente e a otimização da receita.
Como a inteligência de dados e a automação transformam a experiência do cliente
Desde o fortalecimento da segurança até o empoderamento do consumidor, adotar o Machine Learning como a força motriz da sua estratégia de prevenção de fraudes causa um impacto transformador na experiência do cliente.
Automação da experiência do cliente
O Machine Learning automatizado reconhece padrões complexos que indicam abuso de devoluções ou outros tipos de fraude, bloqueando tentativas de ataque em tempo real. Isso torna a jornada de compra muito mais fluida para os clientes legítimos — desde o checkout até o recebimento de um reembolso, caso seja necessário.
Tecnologia de detecção de fraudes
A detecção avançada identifica as relações entre sinais complexos e dados biométricos comportamentais que sistemas baseados em regras não conseguem captar. Isso inclui a análise de endereços IP, históricos de transações, comportamento de navegação e padrões de digitação. Assim, transações fraudulentas são impedidas, enquanto as legítimas seguem o fluxo sem interrupções.
Soluções de resolução de identidade
A implementação de sistemas de login seguros demonstra aos clientes que a proteção de seus dados é prioridade para o varejista. Quando aplicadas estrategicamente, soluções avançadas como a autenticação multifatorial (MFA) aumentam a confiança e inspiram fidelidade à marca.
Avaliação de risco em CX
O Machine Learning elimina as suposições e os erros humanos inerentes à revisão manual e aos sistemas legados baseados em regras. 
Como otimizar sua operação com o Machine Learning
A prevenção de fraudes entrega os melhores resultados para as empresas quando atua em harmonia com cada etapa da jornada do cliente, e não como um obstáculo. Quando falamos em experiência do cliente (CX), o fator crítico de sucesso é garantir uma jornada de compra sem atritos.
A Signifyd é uma plataforma de proteção para o e-commerce que blinda os varejistas, garantindo que seus clientes desfrutem de uma experiência de compra capaz de gerar fidelidade. Com soluções como a Proteção Garantida Contra Fraudes, a Signifyd oferece tecnologia avançada para otimizar cada etapa da jornada do consumidor, do login ao checkout.
Perguntas Frequentes
Por que as ferramentas baseadas em regras deixaram de ser eficazes?
Sistemas baseados em regras geralmente não conseguem acompanhar as táticas sofisticadas e em constante evolução dos fraudadores. Além de serem difíceis de manter, eles sofrem com o inchaço do conjunto de regras, o que gera atritos desnecessários e impacta negativamente a experiência do consumidor, causando lentidão no processamento.
Por que a prevenção de fraudes baseada em IA e Machine Learning melhora a experiência do cliente?
Essas tecnologias tornam a jornada de compra mais eficiente para os clientes legítimos. Ao utilizar algoritmos avançados e uma rede global de dados (Commerce Network), o sistema identifica fraudes com precisão e aprova mais pedidos bons, reduzindo drasticamente os falsos positivos e os chargebacks. Isso evita a frustração do cliente, aumenta o LTV (Lifetime Value) e permite que o time de atendimento foque em solicitações estratégicas.
Como os sistemas de IA e Machine Learning impactam a conversão no checkout?
A IA e o Machine Learning aceleram a aprovação de pedidos para clientes legítimos, eliminando os gargalos causados por revisões manuais. Ao cruzar dados de milhares de varejistas, as decisões tornam-se mais precisas, o que reduz as recusas indevidas e, consequentemente, aumenta a taxa de conversão no checkout.
Que sinais os sistemas de IA e Machine Learning utilizam que as ferramentas de regras não conseguem captar?
Diferente das regras estáticas, o Machine Learning aprende constantemente com transações em tempo real e com a inteligência coletiva da nossa rede de varejistas. Os sinais analisados incluem:
- Endereços IP e Geolocalização;
- Device Fingerprinting (Impressão digital do dispositivo);
- Métodos de pagamento e históricos de transação;
- Biometria comportamental (dados de navegação e interação).
Como a IA e o Machine Learning reduzem os falsos positivos?
A redução ocorre por meio de duas frentes principais:
- Análise massiva de dados: O sistema processa volumes gigantescos de informações de diversas fontes para identificar padrões complexos de legitimidade que seriam invisíveis ao olho humano.
- Aprendizado contínuo: A tecnologia se adapta em tempo real, aprendendo com cada nova transação na rede para distinguir um bom cliente de uma nova modalidade de golpe, garantindo aprovações seguras e imediatas.
