Unterhaltungselektronik: Mehr Volumen, mehr False Declines

June 20, 2021 Maya Schadeck

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In der neuen Online-Realität kaufen mehr Verbraucher online ein als je zuvor. Neben Mode, Lebensmittel und Haushaltsgeräten ist die Unterhaltungselektronik die größte Branche im E-Commerce auf dem DACH-Markt. Im Jahr 2021 ist ein Umsatz in diesem Segment von gut 22 Mio. Euro zu erwarten. Tendenz steigend! 

In diesem Zusammenhang wird jedoch vor allem ein nahtloses Einkaufserlebnis für die Kunden immer wichtiger. Viele Händler nutzen jedoch immer noch Betrugspräventionssysteme, die regelbasiert sind, welche viele legitime Kunden am Checkout ablehnen, wodurch es zu sogenannten False Declines kommt. Warum ist das so und was können Händler dagegen unternehmen?

Wie kommt es zu False Declines?

Eine Studie von Checkout.com und Oxford Economics zeigt, dass Händlern im Jahr 2020 Transaktionen im Wert von $20,3 Milliarden durch False Declines  verloren haben. Lassen Sie mich erklären, wie es zu diesen Verlusten kommt: von allen Kunden die auf einer Website landen, mit der Absicht sich ein Produkt anzusehen, gehen letztendlich nur 3% zum Checkout. 

Erstaunlicherweise werden jedoch viel zu viele Kunden am Checkout abgelehnt. Bei diesen handelt es sich um legitime Kunden, die sich den Einkauf leisten können und daher besonders enttäuscht sind, wenn ihnen beim Checkout eine Fehlermeldung angezeigt wird. 

Hinter diesen False Declines stecken meist veraltete regelbasierte Betrugspräventionssysteme. Diese Systeme arbeiten allzu häufig mit strikten Regeln und Whitelists, im Zuge derer zum Beispiel ganze Regionen blockiert werden können, wenn diese als risikoreich gelten. Ein weiterer Grund von False Declines sind ungewöhnliche Einkaufsmuster und Unstimmigkeiten von Daten. Darunter fallen zum Beispiel alle Bestellungen, die eine unterschiedliche Rechnungs- und Lieferadresse aufweisen.

Was verlieren Händler?

Nachdem sie einmal am Checkout abgelehnt wurden machen sich die wenigsten Kunden die Mühe beim Kundenservice anzurufen und den Grund für die Ablehnung am Checkout in Erfahrung zu bringen. Die Mehrheit der Kunden bestellt den Artikel daraufhin bei einem Konkurrenten, wodurch dem Händler nicht nur eine einzige Transaktion verloren geht, sondern gleich der gesamte Customer Lifetime Value (CLV) eines guten Kunden.

Für Händler steht jedoch noch viel mehr auf dem Spiel, da verärgerte Kunden ihr negatives Erlebnis im Freundes- und Familienkreis weitererzählen, sowie mitunter auf sozialen Medien posten:

Unterhaltungselektronik False Declines

Bobby hatte seinem Unmut auf Twitter Luft gemacht, nachdem er einen Artikel bei einem Händler online bestellt hatte und abgelehnt wurde. Neben einer verlorenen Transaktion sowie dem CLV wird dadurch auch noch der gute Ruf der Marke in Mitleidenschaft gezogen.

Was können Händler tun?

Händler brauchen Betrugspräventionsysteme auf dessen Entscheidungen sie vertrauen können. Ein Betrugspräventionssystem, dass auf maschinellem Lernen beruht kann genau identifizieren, ob es sich bei einer Bestellung um einen legitimen Kunden handelt, oder um einen Betrüger, der Kundenkonten oder Kreditkarteninformationen sowie Logins für E-Wallets im Darknet erworben hat. 

Diese Technologien können aufgrund dynamischer Features, anstatt von strikten Regeln die IP des Kunden erkennen, von welchem Gerät er sich einloggt, kann die Rechnungs- und Lieferadresse abgleichen, sowie vieles mehr. 

Diese Daten können dann mit der Datenbank abgeglichen werden, worauf das System erkennt, ob das Einkaufsverhalten zum Inhaber der Kreditkarte, des E-Wallets oder des Kundenkontos passt und daraufhin aussagen, ob es sich tatsächlich um den Kunden oder um einen Betrüger handelt. 

Wenn das Modell der Betrugsprävention dementsprechend trainiert ist kann es sich schnell an Veränderungen von Einkaufs- und Betrugstrends anpassen, wie zum Beispiel zuletzt während der Pandemie, als mehr Verbraucher online einkauften und zum Beispiel während der Feiertage viele Gutscheine mit kleinen Beträgen erwarben, was vor der Pandemie ein eindeutiges betrügerisches Verhalten darstellte. 

Unterm Strich

Elektronikhändler verlieren durch False Declines wertvollen Umsatz. Die Genehmigungen legitimer Bestellungen sowie False Declines können durch die Integration eines Betrugspräventionssystems, das auf maschinellem Lernen beruht, auf der Website des Händlers optimiert werden. Dank dieser innovativen Technologien können Händler Genehmigungsraten erhöhen, sorglos ihre Elektronikprodukte verkaufen sowie ihre Gewinne steigern. Möchten Sie mehr erfahren? Dann wenden Sie sich bitte an willkommen@riskified.com.

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