Qualquer analista de fraude será rápido em notar que a revisão de pedidos e detecção exige certa dedicação. A revisão de pedidos, a faceta mais básica do papel de um analista, é frequentemente um processo em várias etapas.
Essa revisão de pedidos é realizada com o auxílio de algumas ferramentas, como algoritmos de machine learning, e complementada pela própria intuição do analista, possivelmente a ferramenta mais poderosa em seu know-how.
Entretanto, por mais robustos que sejam os modelos orientados por dados, quase sempre haverá um grupo de pedidos onde alguma revisão manual é necessária.
Nem todos os pedidos se encaixam facilmente nas categorias “bons” e “ruins”, legítimas ou fraudulentas. Com isso em mente, a Signifyd criou um guia para te ajudar realizar uma revisão de pedidos de forma eficaz e simples.
Se você é um e-commerce que busca proteção comercial, pode ser que você se interesse em ler o “Guia do Comprador de Proteção Comercial – grátis”.
Este guia aborda a evolução da proteção comercial contra fraude e detalha os componentes integrais de uma solução de proteção comercial. Confira uma prévia do que você encontrará neste guia:
- Um modelo de modelo RFI para alavancar em seu processo de avaliação
- Dicas sobre como construir um caso comercial para uma solução de proteção comercial
- Como avaliar o ROI e compreender as ferramentas utilizadas para proteger contra fraudes e chargebacks
- Como encontrar a solução certa para seu negócio
Tornar a revisão de pedidos do e-commerce mais simples e assertiva é possível
Para simplificar esse processo, é necessário considerar alguns pontos importantes:
Qual o verdadeiro objetivo do analista de fraude?
Os analistas de fraude podem sentir a necessidade de justificar seu papel, abordando a revisão de pedidos com o único objetivo de encontrar fraudes.
No entanto, este não deve ser o objetivo principal do analista, e sim, aprovar e enviar o maior número possível de pedidos, a fim de maximizar a receita.
Logo, isto significa que a prioridade de um analista de fraude deve ser o foco no envio de bons pedidos, não em sua revisão. Embora pareça contraditório, o raciocínio é simples: ao focar primeiro nos bons pedidos, os analistas podem auxiliar o e-commerce a enviar as boas compras, deixando para trás a pequena fração de pedidos questionáveis para revisão.
Em última análise, encontrar fraudes não é o objetivo final, é enviar mais pedidos.
O que um analista de fraude está procurando?
Como mencionado acima, o objetivo do analista é aprovar o maior número possível de pedidos.
Para isto, ele deve procurar provas concretas de que o titular do cartão e a pessoa que faz a compra são a mesma pessoa.
Os analistas de fraude podem fazer isso validando que o titular do cartão está associado a qualquer combinação dos seguintes fatores utilizados na realização do pedido:
- Telefone
- CPF
- Endereço de cobrança
- Endereço de envio
Se algum deles não se alinhar, isto pode ser um sinal de um pedido fraudulento e que esse pedido não deve ser aprovado de imediato.
Dicas e truques de especialistas
Em todas os setores, existem truques do ofício. Abaixo estão algumas dicas de nossos analistas mais experientes e da comunidade mais ampla de analistas Signifyd:
-
Confie em sua intuição
Se um pedido não parece legítimo, geralmente não é. Mesmo os analistas de fraude com maior repertório exitam no momento de enviar ou não enviar um pedido.
Caso isto aconteça, peça a um colega analista que revise mais uma vez. Se houver um histórico de chargebacks associado ao endereço de e-mail usado para fazer o pedido, há uma boa chance de que o pedido atual seja uma fraude.
-
Crie uma história para este cliente
Uma história é uma narrativa possível para a transação. Para ajudar no processo, se imagine como o cliente ao construir a narrativa e a se pergunte:
- Eu ou alguém que conheço faria uma compra que se assemelha a este pedido?
- Existe uma história em que os elementos desse pedido fazem sentido?
- O item que está sendo comprado faz sentido, levando em considerações hábitos em redes sociais e informações do pedido?
Se a resposta for não, então a ordem pode ser fraudulenta.
A idade do endereço de e-mail também é um indicador útil, tanto nos aspectos positivos como negativos.
Use os perfis sociais associados ao endereço de e-mail para ver se você pode descobrir que o cliente X está de fato morando na cidade Y e compraria realmente o produto Z.
Conecte os dados do pedido
Ao fazer a revisão de pedidos, os analistas de fraude têm que pegar as informações da compra e encontrar maneiras de conectar as informações para pintar um retrato do cliente e do pedido.
Considere as seguintes informações recebidas em um pedido. Abaixo estão listados os campos de dados mais comumente analisados por analistas de fraude:
Informações do portador do cartão:
Nome do portador do cartão: Maria Silva
Endereço para faturamento: Rua José Pereira, nº1
Endereço de entrega: Av dos Vales, nº55, apto 2
Informações do destinatário: Pedro Gomes
Número de telefone: (11) 90000-0000
Endereço de e-mail: [email protected]
Endereço IP: São Paulo /SP
CVV/AVS: Ambos são compatíveis
Considerando as informações acima, lembre-se que seu objetivo é validar que o portador do cartão e a pessoa que faz e recebe o pedido, são a mesma pessoa.
Faça perguntas-chave
- O nome do titular do cartão tem uma conexão com qualquer outro detalhe do pedido, como e-mail, número de telefone ou endereço de cobrança/entrega?
- Você pode acessar contas de redes sociais vinculadas ao endereço de e-mail, e elas estão relacionadas ao portador do cartão ou ao endereço de entrega?
- O e-mail é antigo e vinculado a contas de redes sociais, ou é gerado recentemente?
- O número de telefone é uma linha pré-paga descartável, ou está vinculado à região geográfica e ao portador do cartão?
- Eles estão usando um serviço de hospedagem ou um IP proxy? O endereço IP está associado a uma escola, ensino superior ou empresa onde o titular do cartão também está associado?
- O endereço IP é originário de dentro da área geográfica como endereço de faturamento, ou existe uma grande distância entre os dois?
- Houve pedidos fraudulentos anteriores a partir do endereço de e-mail, número de telefone, endereço de faturamento ou de remessa ou endereço IP (se o mesmo nome ou endereço de remessa estiver sendo usado)?
Uma vez consideradas as perguntas acima, é hora de mergulhar no pedido em si.
Confira as informações sobre pedidos
Tradicionalmente, alguns itens são mais suscetíveis a fraude do que outros. As categorias mais comuns incluem:
- Eletrônicos
- Joias
- Óculos escuros
- Tênis
- Perfume
- Itens de moda
Além disso, tenha em mente que muitas vezes há fraude em itens onde existe um forte mercado secundário, como as rações e itens pet. Por exemplo, se um consumidor compra ração todos os meses, ele está muito consciente do custo exato dessa compra.
Assim, se ele encontrar a mesma marca, em outro e-commerce ou loja física, ele optará pela maior vantagem.
Há uma forte tendência em ter um mercado secundário para itens como fraldas, fórmula para bebês, ração para animais de estimação, etc.
Em resumo, se pergunte isto ao olhar as informações e fazer a revisão do pedido:
- É uma compra típica, como a maioria de seus pedidos? Há uma quantidade ou tamanho maior do que a média?
- Se este pedido não parecer um pedido normal, os itens selecionados são facilmente revendidos? Existe um mercado secundário para os itens selecionados?
Junte as informações e tome uma decisão
É hora de tomar uma decisão. Por fim, confie na história que o pedido conta e use a intuição para avaliar se essa história faz ou não sentido.
Lembre-se, um analista de fraude nunca terá a história completa para cada transação, mas deve ser capaz de coletar informações suficientes para estar razoavelmente confiante na aprovação ou dúvida suficiente para um declínio. Mais uma vez, quanto mais informações puderem vincular o titular do cartão à pessoa que faz a compra, melhor.
Recomendações finais
Embora o objetivo de um analista seja aprovar o maior número possível de pedidos, tome cuidado para não criar razões para que uma compra possivelmente arriscada seja aprovada, simplesmente porque você quer enviá-la.
Em última análise, confie em sua intuição. Se faltarem dados, e seu instinto lhe disser que o a história da compra não fizer sentido, talvez seja melhor cancelar o pedido.
Utilize todos os dados e ferramentas à sua disposição, mas não ignore seus instintos. A combinação da intuição humana com algoritmos de aprendizagem de máquinas é o melhor combate contra as fraudes.
