Como identificar e controlar falsos-positivos no e-commerce

Resumo do post:

- O que é o falso-positivo 

- Qual é o prejuízo que ele causa

- Como calcular sua taxa de falsos-positivos

- Estratégias para evitar este tipo de problema

*com Sarah Elizabeth, gerente de Marketing da ClearSale USA

Quando têm problemas provenientes de fraudes, os varejistas não demoram muito a saber, pois, além do chargeback, as queixas de clientes legítimos começam a aumentar de forma considerável, o que evidencia o fato de algo estar fora da normalidade e, consequentemente, induz o comerciante a tomadas de ações rápidas para mitigar os problemas.

Acontece, no entanto, que saber quantas transações legítimas são recusadas todos os dias – erro conhecido como falso-positivo – é bem mais complicado, e merece uma atenção especial, tendo em vista a sua importância para a saúde do negócio.

As empresas que não conseguem identificar corretamente falsos-positivos podem sofrer efeitos devastadores. Por exemplo: quanto mais pedidos válidos um comerciante reprova, mais receita ele perde.

Pensa que é um exagero? Estudos recentes mostram que os varejistas perdem mais dinheiro com falsos-positivos – cerca de US$ 118 bilhões por ano – do que o valor perdido com fraudes de cartão de crédito – média de US$ 9 bilhões anuais.

Felizmente para os comerciantes, identificar e prevenir falsos-positivos não tem, necessariamente, que ser difícil. Veja algumas práticas que podem ajudar.

Monitorar menções online

Como cerca de 60% dos pedidos recusados são, na verdade, pedidos legítimos, os falsos-positivos não criam apenas clientes insatisfeitos - eles criam clientes que ‘gritam’ nos meios digitais contra a marca. Por meio de um punhado de reclamações nas mídias sociais, os consumidores insatisfeitos podem arruinar a reputação de um comerciante para sempre. Esses clientes estão postando em mídias sociais para tentar descobrir o motivo pelo qual sua transação foi recusada, esperando obter respostas.

Para minimizar os danos que as postagens podem causar, o comércio eletrônico deve ficar atentos às reclamações enviadas ao atendimento ao cliente e postadas em sites de avaliação, fóruns e sites de mídia social. Se um comerciante perceber que seu nome aparece repetidamente ao lado de reclamações, precisará, antes de qualquer coisa, revisar os procedimentos de triagem de fraude, reexaminar todos os filtros de risco que possam rejeitar boas transações e identificar quaisquer características comuns das transações recusadas.

Análise de cada situação

Uma das piores coisas que os empresários podem fazer é recusar transações com base em suposições e generalizações. Entender o contexto de um pedido é fundamental – como pedidos com entregas em endereços diferentes dos de cobrança, por exemplo – para evitar uma verdadeira enxurrada de falsos-positivos.

Análise humana de pedidos

Quando se trata de avaliar corretamente os pedidos questionáveis ​​e de alto risco, as revisões humanas especializadas são essenciais. Essas avaliações permitem que os comerciantes identifiquem pedidos realmente fraudulentos, aprovem mais compras legítimas, obtenham melhores insights sobre a distinção entre os dois e melhorem a precisão das avaliações futuras.

Calcular corretamente a taxa de aprovação

A taxa de aprovação não é uma métrica tão simples de se obter todos os dias. A complexidade e especificidade de cada negócio faz com que cada um exija uma espécie diferente de cálculo, o que na maioria das vezes, obviamente, não é a especialidade do varejista. 

Se os comerciantes não conhecerem suas taxas reais de aprovação, provavelmente estarão subestimando a receita que estão perdendo. Pior ainda: se eles estão usando sistemas de fraude puramente automatizados para filtrar transações, é quase garantido que eles têm - e não sabem que têm - um problema sério com falsos-positivos.

Estratégias para afastar o risco de falsos-positivos

Varejistas não devem aceitar erros desse tipo como custo recorrente do negócio. Sistemas de prevenção contra fraudes devem ter algoritmos flexíveis e calibrados constantemente. O ideal é que os comerciantes contratem soluções que usam a Inteligência Artificial para sinalizar transações suspeitas ​​e que, a partir disso, exista a oportunidade de analisar cuidadosamente cada uma delas.

Uma abordagem multifacetada para prevenção de fraudes incorpora Machine Learning e revisões humanas ultra especializadas para avaliar pedidos que caem na chamada ‘zona cinzenta’, onde não há, na transação, dados conclusivos sobre a existência ou não de fraude.

Ao reunir uma equipe especializada em combate a fraudes com tecnologia avançada, os varejistas do comércio eletrônico podem ter certeza de que estão minimizando riscos – recusando o maior número possível de pedidos fraudulentos e, ao mesmo tempo, aprovando o maior número possível de boas compras.

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