Rechazos falsos: una guía para comercios de ecommerce

¿Qué es un rechazo falso?

Un rechazo falso es una transacción en línea que es rechazada porque se identifica erróneamente como fraude. Una encuesta de Statista reveló que el 56% de los compradores tuvieron su pago rechazado al comprar en línea. Este fue el valor más alto en comparación con otros países como China o el Reino Unido.

Los rechazos falsos suelen ocurrir cuando una empresa intenta ser cuidadosa con el fraude; Pero rechazar en exceso buenos clientes tiene un costo muy alto. Se estimaba que los rechazos falsos generarían US$157 mil millones en pérdidas (Nuvei) solo para comercios en EE. UU. en 2023. A nivel mundial, se esperaba que los rechazos falsos superaran los $443 mil millones (Aite-Novarica), superando con creces la pérdida proyectada de $48 mil millones a nivel global por el fraude en tarjetas de crédito en comercio electrónico (Statista).

Por supuesto, el rechazo en exceso no solo hace que los vendedores dejen dinero sobre la mesa, sino que también pueden dañar las relaciones con clientes leales, impactando de forma negativa su valor en el futuro. Los rechazos falsos pueden costarles clientes a las empresas: el 41% de los consumidores a nivel mundial dicen que no volverán a comprarle a una marca después de un rechazo falso.

Motivos comunes de los rechazos falsos

Tradicionalmente, los equipos de revisión manual de fraude han usado un enfoque basado en reglas para decidir sobre los pedidos. Esto significa que determinan ciertos factores que podrían indicar fraude frente a legitimidad, basándose en los detalles del pedido. Una vez que estos factores se convierten en reglas de decisión, algunos clientes serán rechazados erróneamente porque no se ajustan a este rígido criterio. Algunos de los motivos más comunes para los rechazos falsos se pueden resumir de acuerdo con perfiles específicos de consumidores, como se detalla a continuación:

5 tipos de consumidores que pasan por rechazos falsos

• El que compra o envía desde la oficina: si bien este comportamiento ha disminuido después del COVID-19, muchos clientes prefieren recibir paquetes en la oficina, especialmente en áreas urbanas. Este tipo de comprador suele sufrir rechazos falsos porque la dirección IP y la dirección de envío no coinciden con la dirección de facturación.
• Personas expatriadas: las personas que viven en países extranjeros son a menudo objeto de rechazos falsos, si todavía utilizan una tarjeta de crédito de su país de origen. Como las tarjetas de crédito internacionales suelen verse como un riesgo, alguien que hace un pedido en una tienda de Colombia con una tarjeta cuyo BIN es mexicano puede ser rechazado automáticamente.
• El turista: viajeros extranjeros que realizan pedidos en línea mientras viajan para comprar productos a un costo más bajo, a menudo experimentan rechazos falsos. Además del problema de la tarjeta de crédito internacional, estos clientes pueden ser vistos como si estuvieran realizando un pedido “transfronterizo” y eso también se considera un riesgo en la detección de fraudes.
• El estudiante universitario: Muchos estudiantes van a la universidad con las tarjetas de crédito de sus padres. Cuando comienzan a pedir cosas en línea para que se envíen a los dormitorios, esto puede generar no solo un desajuste entre la facturación y el envío, sino también un desajuste entre el nombre del cliente y el titular de la tarjeta de crédito. El patrón de muchos pedidos bajo diferentes nombres realizados desde diferentes direcciones IP que se entregan a la misma dirección de envío puede parecer fraude.

Estrategias para prevenir rechazos falsos

Probablemente, todos han exhibido en algún momento de su vida uno o más de los comportamientos descritos arriba. Dado lo comunes que son estos casos, uno pensaría que las soluciones de prevención de fraude podrían manejar mejor estos escenarios. Aun así, el comerciante puede perder hasta el 5.5 % de sus ingresos anuales debido a este error (según la investigación de Riskified), lo que hace que reducir los rechazos falsos se convierta en una prioridad máxima. Aquí hay algunas estrategias que puedes implementar para prevenir rechazos falsos:

• Actualiza tus reglas de decisión automática: algunas de estas reglas rechazan automáticamente un pedido cuando hay discrepancias entre la dirección de facturación y la de envío, pero en los cuatro casos de clientes esto sucedía y aun así los clientes eran legítimos. Reglas como estas no tienen en cuenta los diversos cambios en el comportamiento del consumidor y generan altas tasas de rechazos falsos.
• Utiliza análisis de comportamiento: el comportamiento de un cliente durante una sesión de compras puede ser un gran indicador de legitimidad. Los estafadores tienden a ir directamente al pago, mientras que los clientes legítimos se toman su tiempo para buscar y comparar productos. Estos tipos de indicadores pueden enriquecer tu proceso de decisión y reducir los rechazos falsos.
• Limita las listas de bloqueo: los comportamientos de los consumidores cambian constantemente, por lo que poner cualquier tipo de variable de comportamiento o ubicación en una lista de bloqueo puede limitar tu capacidad para aprobar más pedidos seguros. Por ejemplo, antes el envío exprés se veía como un riesgo de fraude muy alto, pero cerca de fechas clave se volvió una práctica común entre clientes de última hora que quieren recibir sus compras rápido.
• Adopta el aprendizaje automático: los analistas humanos pueden no ser tan efectivos para discernir patrones de fraude en el panorama general. Sin embargo, una solución de fraude basada en aprendizaje automático está equipada con una rica historia de miles de puntos de datos, incluidos IP y dispositivo, para refinar la decisión basada en las combinaciones de datos más influyentes de un pedido en cualquier momento. El resultado es una comprensión más precisa y adaptativa de los patrones de compra.
• Evalúa la identidad digital: con una comprensión más completa de la identidad digital, puedes evaluar el riesgo de manera individual y distinguir más que solo nombres y direcciones. La tecnología favorecida por IA como Identity Explore te ayudará a ampliar tu visión de la identidad del cliente más allá de un solo perfil, dándole a tu equipo de fraude acceso a miles de datos que toman en cuenta transacciones, cookies, correos electrónicos y números de teléfono. Con esta información en tiempo real, las empresas pueden diferenciar a los buenos clientes de los malos al momento de pagar.