Resumen de riesgos:
Fast fashion

Panorama actual del fraude

La “fast fashion” está lista para una nueva era de oportunidades. Aunque la industria enfrenta turbulencias por los aranceles y el fin del vacío legal del régimen de minimis, estos cambios en el comercio representan una oportunidad para que los actores de la “fast fashion” innoven y mejoren la experiencia del cliente, asegurando que los clientes fieles se sientan más valorados que nunca.

La moda, en su conjunto, es un segmento riesgoso dentro del comercio electrónico. Si bien es menos vulnerable al fraude que las industrias digitales, sigue presentando riesgos significativamente más altos en comparación con la mayoría de los otros sectores minoristas. Dentro del segmento de moda, “fast fashion” se destaca lidiando con su grupo único de desafíos y tácticas de fraude.

Por ejemplo, ofrecer políticas de devolución flexibles y competitivas es esencial porque la lealtad a la marca es muy vólatil, pero el abuso de esas políticas es muy costoso a nivel operativo para los comerciantes. Además, los nuevos clientes son un segmento de crecimiento crucial en la industria; Sin embargo, también representan un riesgo de fraude superior al promedio.

Dilemas como estos están por todas partes en la moda. A medida que el mercado se expande y diversifica, los comportamientos de compra cada vez más diversos dificultan a los comerciantes la detección de patrones no tan comunes. Y en regiones como Asia, el fraude en el sector se está volviendo más sofisticado, especialmente en comparación con otras subindustrias.

Desafíos clave:

Además de métodos de fraude más comunes, como abuso de contracargos o disputas, el equipo de investigación de Riskified ha identificado incrementos y recibido informes de nuevas tácticas de fraude que apuntan a los comerciantes de “fast fashion”, incluyendo:

• Picos estacionales: las campañas estacionales y las festividades impulsan picos en la demanda que los estafadores aprovechan, creando desafíos operacionales y pérdidas para los comerciantes.
• Abuso de devoluciones y “wardrobing”: comprar, usar y devolver productos para obtener un reembolso completo genera pérdidas de inventario, márgenes más bajos y sobrecarga operativa, ya que los comerciantes de “fast fashion” tienen dificultades para manejar tantas devoluciones.
• Combinando compras digitales y físicas: los estafadores sofisticados aprovechan las medidas que clasifican los pedidos físicos y las cuentas antiguas como más seguras. Para evadir los sistemas de detección de fraude, añaden deliberadamente productos físicos de bajo valor a sus pedidos de bienes digitales de alto riesgo (como tarjetas de regalo). Esta combinación aprovecha la percepción de que los pedidos físicos y las cuentas antiguas son inherentemente más seguras, lo que les ayuda a evitar sospechas y a llevar a cabo sus ataques.
• Direcciones de envío comercial: Los estafadores usan correos electrónicos antiguos y hacen coincidir las direcciones de facturación con las de las tarjetas de crédito, mientras envían los pedidos a hoteles cercanos. Esta táctica probablemente busca justificar desajustes geográficos entre direcciones de facturación y envío, imitando comportamientos legítimos al entregar a ubicaciones comerciales donde recoger el producto parece más fácil.
• Conocimiento del fraude al alcance de todos: hasta los estafadores con menos experiencia tienen ahora un acceso sin precedentes a recursos en línea de autoservicio, guías y servicios de reembolso, lo que agrava el problema para las empresas, incluso más allá de las redes de fraude profesionales.

Tendencia principal a monitorear: “wardrobing”

Comprar, usar y devolver artículos para un reembolso completo se conoce como “wardrobing”. El fraude también puede implicar comprar artículos para presumir en redes sociales como TikTok o YouTube antes de devolverlos (una tendencia referida como “hauls“). Para los minoristas, este tipo de abuso de políticas puede generar pérdidas de inventario, reducción de márgenes y una costosa carga operativa al tener que gestionar muchas devoluciones.

Estas cantidades de devolución y reembolso de mercancía agravan el ya elevado costo de las devoluciones (dos tercios de los minoristas recuperan menos de la mitad del valor total de un artículo devuelto) y complican los esfuerzos de los comerciantes de “fast fashion” para adquirir y retener buenos clientes al ofrecer políticas de devolución generosas.

Es una cruel ironía que aquello que contribuye a una excelente experiencia del cliente también beneficie enormemente a los estafadores: los reembolsos instantáneos les facilitan salirse con la suya al devolver una caja vacía. (Además, los comerciantes que ofrecen reembolsos instantáneos son especialmente atractivos para los estafadores, quienes comparten activamente esta información dentro de sus redes de fraude). Un largo período de gracia facilita nuevas oportunidades para el “wardrobing”. Políticas flexibles para cambios y reembolsos fomentan reclamos por productos no recibidos (INR) y esquemas de reventa.

Tendencias de riesgo

En esta sección, se analizan las tácticas de fraude habituales, aunque diferenciadas, que Riskified detecta en los pedidos de “fast fashion”. También se ofrece una perspectiva sobre cómo los ciberdelincuentes atacan este valioso ecosistema.

NIVELES DE RIESGO AÑO TRAS AÑO POR SUBINDUSTRIAS DE LA MODA

Altibajos del riesgo estacional

El equipo de investigación de Riskified identificó que el riesgo percibido promedio en el “fast fashion” en realidad disminuyó un 10 % en 2024 en comparación con el año anterior, pero el riesgo continuó siendo dinámico. La investigación mostró que el riesgo se concentra fuertemente al inicio de la temporada alta previa a las fiestas, con un aumento interanual en el fraude.

Conservando el primer lugar

Dentro del “fast fashion”, que incluye tanto prendas como accesorios, la categoría de productos de bolsos (carteras, bolsos de mano, bolsos grandes, etc.) es la de mayor riesgo, con aproximadamente cinco veces el riesgo promedio de otros productos. La ropa es la categoría menos riesgosa y más popular.

COMPARACIÓN DE NIVELES DE RIESGO POR CATEGORÍAS DE PRODUCTOS

Riesgos y desafíos en entregas rápidas

La categoría de entrega rápida presentó de forma consistente el mayor nivel de riesgo durante el último año, con casi tres veces más riesgo que los envíos regulares y 2.5 veces más que los envíos internacionales. Mientras que el riesgo asociado a los envíos prémium se mantiene constante durante el año, las otras categorías muestran un comportamiento más volátil. Por ejemplo, el envío internacional es más riesgoso de lo habitual de septiembre a febrero y el envío regular aumenta su riesgo a partir de marzo.

En el caso del “fast fashion”, la entrega rápida generalmente no es la opción predeterminada y conlleva un cargo adicional para el comprador. Riskified encontró que este tipo de pedidos suele tener niveles más altos de intentos de fraude. Esto probablemente se deba a que los estafadores al utilizar tarjetas de crédito robadas, no se vean afectados por el costo adicional. La entrega rápida también reduce el tiempo disponible para que los vendedores cancelen un pedido en caso de un contracargo o queja del cliente, aumentando las probabilidades de que el estafador reciba el artículo. La entrega más rápida no solo garantiza que reciban el producto antes, sino que también permite una reventa más ágil y un retorno de ganancias con mayor velocidad.

NIVELES DE RIESGO EN LAS CATEGORÍAS DE ENVÍO

Combinando compras digitales y físicas con ataques de apropiación de cuenta (ATO)

Las empresas de “fast fashion” suelen considerar que las cuentas de nuevos clientes son las de mayor riesgo, pero las apropiaciones de cuentas (ATO) de clientes más antiguos merecen tener la misma atención. Curiosamente, Riskified descubrió que las cuentas con una semana de antigüedad son más riesgosas que las creadas el día de la transacción. Esta tendencia ha venido creciendo en la industria durante los últimos dos años.

En vez de usar solo cuentas recién creadas que podrían levantar sospechas, los estafadores “preparan” las cuentas simulando el comportamiento habitual de clientes legítimos durante un período prolongado. Una vez que un estafador toma el control de una cuenta madura, suele combinar la compra de artículos físicos pequeños con compras digitales de mayor valor, como tarjetas de regalo, ya sabiendo que los pedidos físicos suelen considerarse más seguros.

Este enfoque doble y bien calculado les permite evadir la detección durante los controles de prevención de fraude. Al integrarse en lo que parece ser una actividad normal del cliente, intentan pasar desapercibidos mientras evitan las medidas de seguridad creadas para proteger a los negocios y a sus clientes. Esta táctica en evolución destaca la importancia de mantenerse atento, incluso con cuentas que pueden parecer menos sospechosas debido a su antigüedad o el historial de pedidos. Además, muestra la sofisticación que tienen los estafadores al entender y explotar las tácticas de prevención.

Estrategias comprobadas

Las empresas de “fast fashion” necesitan estrategias de prevención de fraude precisas e inteligentes que cuenten con políticas amigables para el cliente y reduzcan al mínimo la carga operativa.

Automatizar la prevención de fraude

Los comerciantes de “fast fashion” pueden reducir el costo financiero y operativo del abuso de devoluciones y del “wardrobing” al utilizar IA para diferenciar con mayor precisión entre clientes fraudulentos y legítimos en el punto de compra. Con mayor automatización y precisión, los comerciantes pueden concentrarse en ofrecer grandes experiencias al cliente y devoluciones flexibles sin preocuparse por una avalancha de devoluciones abusivas.

Adoptar soluciones basadas en la identidad

Los estafadores sofisticados son capaces de imitar el comportamiento típico de los compradores para integrarse de forma natural con las transacciones legítimas, lo que dificulta su detección. La tecnología que analiza patrones a escala de red, abarcando varias empresas de “fast fashion” y otros sectores, reconoce estos patrones y evalua con mayor precisión la identidad detrás de comportamientos sospechosos, incluyendo los ataques de apropiación de cuenta (ATO).

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