En Navidad junto con el aumento de las ventas suele llegar el incremento en el fraude, y precisamente la Navidad es la gran fiesta para los estafadores, que se aprovechan del crecimiento en volumen y tráfico que afrontan las tiendas online para pillarlas con la guardia baja. Según los datos del Retail Report 2019 de Adyen, el rechazo de transacciones por falsos positivos de fraude genera unas pérdidas de 223.900 millones de euros al año a nivel mundial, lo que genera frustración e insatisfacción a los consumidores e importantes perjuicios a los retailes.

La tentación de muchos merchants puede ser endurecer la configuración de riesgo de sus ecommerce, tratando cada transacción como si fuera sospechosa, o aceptar el fraude como efecto colateral inevitable en este período pico y rebajar la configuración de riesgo del comercio.

Dado que cualquier ajuste en ambas direcciones puede tener importantes consecuencias para los ingresos del ecommerce, ¿cuál es la respuesta más adecuada? 3 consejos para frenar a los estafadores:

1. Identificar al comprador: Gracias a los lectores de huella y al enlace de transacciones se puede realizar un seguimiento de los compradores a través de los diferentes dispositivos, redes y personas, construyendo una visión holística del comportamiento tanto de los defraudadores como de los clientes leales. Uno de cada cuatro retailers españoles ha implementado ya tecnologías biométricas del comportamiento para detectar el fraude, y el 31% planea hacerlo en los próximos 12 meses, lo que nos lleva a pensar que estamos en el camino correcto.
2. Detecta comportamientos sospechosos en el checkout: Una buena forma de detectar ataques de bots es realizar un seguimiento hiper-específico del comportamiento durante el checkout. Analizando la forma de teclear, el movimiento del ratón y la velocidad de las interacciones es posible determinar si estamos ante una persona o un sistema automático. De esta forma podemos detectar los típicos «testeos de tarjeta» y otros ataques de alta velocidad que utilizan los estafadores.
3. Ajusta la velocidad de transacción: Para evitar el riesgo de identificarlos como estafadores y reducir al mínimo los falsos positivos podemos ajustar varios parámetros para anticiparnos a su comportamiento. El sistema RevenueProtect de gestión de riesgo utiliza una combinación de los datos y la tecnología de Adyen para construir perfiles inteligentes de riesgo. Estos perfiles están diseñados para encontrar el equilibrio óptimo entre la prevención del fraude y la experiencia de pagos sin fricciones. Esto incluye el algoritmo ShopperDNA, el motor Risk Rules Engine -totalmente personalizable- y herramientas analíticas de comportamiento.