En estos días en los que las ventas online de los ecommerce se han visto incrementadas, uno de los grandes retos a los que se enfrentan los retailers es el de diferenciar aquellas transacciones fraudulentas de las que no lo son.
Es un proceso complejo que, si no está debidamente optimizado, puede afectar al rendimiento del comercio, reduciendo la tasa de conversión y, por tanto, los beneficios de la empresa.
Cualquier fallo durante el proceso de pago de nuestro cliente puede suponer que decida abandonar su compra. De hecho, tal y como desvelan los datos del Informe Adyen sobre el Retail 2019, siete de cada diez consumidores abandonaron su compra por este motivo, lo que representan unas pérdidas de hasta 291.700 millones de euros para los retailers a nivel mundial. Además, dos de cada cinco decidieron abandonarla porque su tarjeta fue rechazada erróneamente por sospecha de fraude, es decir, lo que se denomina un falso positivo, que se ha convertido en la mayor preocupación de los retailers, ya que no solo conlleva una pérdida de ingresos legítimos, sino que también representa una erosión en la fidelidad de sus clientes. Una situación para la que, además, únicamente se encuentran muy preparados en España el 49% de los retailers.
A día de hoy, según el informe llevado a cabo por Merchant Risk Council, los comercios online declinan una media del 2,5% de las transacciones por sospecha de fraude, pero, ¿cómo podemos detectarlo? ¿Y reducirlo? Veamos:
“Do not honor”, conoce la fuente del error para reducir los pagos fallidos
Para reducir los pagos fallidos es imprescindible conocer la procedencia del error y los motivos por los que ha sucedido, ya que durante el milisegundo en el que se está procesando una transacción pueden ocurrir pequeños errores o desajustes que pueden llevar a colapsar el sistema de prevención de riesgo, de manera que, aunque el pago lo esté realizando la persona adecuada, el cúmulo de errores anteriores pueden llevar al sistema a denegar la transacción.
En ocasiones no es tan sencillo conocer la procedencia del error, y es que, en lugar de que el sistema especifique el porqué del rechazo de la transacción aparece un código señalado como “Do Not Honor”, que en España representa a alrededor del 60% de los pagos rechazados, pero, ¿qué quiere decir exactamente este código? Lamentablemente no hay una única respuesta, pero tras el análisis de las tasas de autorización y de los esquemas de las tarjetas se han descubierto algunas de las posibilidades por las que se genera este código. Así, en la mitad de las ocasiones, se trata de la falta de fondos en la cuenta bancaria, otra posibilidad es que se produzca un error al introducir las credenciales de la tarjeta al pagar, un posible fraude o un error por la utilización de la misma tarjeta en dos ecommerce de forma simultánea.
Tecnología antifraude: evita el error humano aprovechando el machine learning
Cuando nuestro ecommerce se enfrenta a picos de ventas o tiene un volumen considerable de transacciones, es imprescindible contar con unos recursos tecnológicos actualizados que permitan, desde el primer momento, reducir las tareas manuales y automatizarlas, minimizando los posibles errores que puede cometer una persona. Este proceso de automatización de tareas se puede realizar a través de un sistema antifraude inteligente que combine componentes basados en reglas con machine learning.
Este sistema puede convertirse en fundamental de cara a aumentar los índices de autorización y mejorar la experiencia de usuario, ya que, mediante la realización de pruebas y la optimización a nivel de pasarela y adquirencia, aprende en tiempo real a medida que los bancos emisores actualizan sus preferencias consiguiendo optimizar todas las fases de la transacción y, con ello, obtener más ingresos de cada una de ellas.
Además, aunque puede parecer que estos sistemas antifraude inteligentes limitan el control de las transacciones a las empresas, realmente es lo contrario. Estos sistemas se encargan de simplificar la información y automatizar tareas que podrían llevar horas a una persona, como puede ser realizar un análisis del comportamiento de los usuarios, ofrecer un seguimiento de patrones que permita identificar el fraude o crear un perfil de los usuarios fraudulentos. De esta manera se pueden obtener los detalles de cada transacción para reaccionar y actuar de la manera más óptima para el negocio.
Integrar una autenticación sencilla en los pagos cumpliendo con PSD2
Contar con la nueva Directiva Europea de Pagos (PSD2) integrada en el sistema es otra de las maneras de proteger tu negocio de posibles fraudes a la vez que se genera una mejor experiencia de compra.
Esta nueva autenticación puede suponer un punto de fricción para los merchants a la hora de aprobar o desechar las transacciones, ya que no solo se trata de determinar aquellas que son fraudulentas, sino que es fundamental no rechazar aquellas que no lo son.
El fraude es probablemente la mayor problemática a la que se enfrentan los comercios online a día de hoy, de hecho, tal y como asegura nuestro Informe Adyen sobre el Retail, solo el 13% de los retailers españoles se sienten totalmente preparados para combatir el fraude. Por ello, en momentos como este en el que el comercio electrónico está incrementando sus cifras de ventas, es fundamental contar con unos sistemas completamente optimizados que, no solo nos ayuden a detectar aquellas transacciones fraudulentas sino que, además, nos permitan no confundirlas con las correctas creando falsos positivos que afecten tanto a nuestros ingresos como a la percepción y fidelidad de nuestros clientes.
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