Refus injustifiés : un guide pour les marchands e-commerce

Qu’est-ce qu’un refus injustifié ?

Un refus injustifié est une transaction en ligne rejetée car elle a été identifiée à tort comme frauduleuse. Une enquête de Statista a montré qu’en 2023, 56 % des acheteurs américains ont vu leur paiement refusé lors d’un achat en ligne. Il s’agissait du taux le plus élevé comparé à d’autres pays comme la Chine ou le Royaume-Uni.

Les refus injustifiés surviennent généralement lorsqu’un marchand cherche à se protéger contre la fraude, ce qui est positif. Mais refuser trop de bons clients entraîne un coût élevé. Les refus injustifiés devraient représenter une perte de 157 milliards de dollars (Nuvei) pour les seuls marchands américains en 2023. À l’échelle mondiale, les refus injustifiés devraient atteindre plus de 443 milliards de dollars(Aite-Novarica), bien au-delà des 48 milliards de dollars de pertes projetées liées à la fraude réelle par carte de crédit dans l’e-commerce (Statista).

Bien sûr, refuser trop de transactions signifie que les marchands ne se contentent pas de perdre des ventes, mais risquent aussi d’altérer la relation avec leurs clients fidèles, ce qui réduit leur valeur future à long terme. Les refus injustifiés peuvent faire perdre des clients aux entreprises : 41 % des consommateurs dans le monde déclarent qu’ils ne feront plus jamais confiance à une marque après un tel refus.

Causes fréquentes des refus injustifiés

Traditionnellement, les équipes de vérification manuelle de la fraude ont utilisé une approche basée sur certaines règles pour décider du sort des commandes. Cela signifie qu’ils définissent les critères susceptibles d’indiquer une fraude plutôt qu’une transaction légitime, en fonction des détails de la commande. Une fois que ces critères deviennent des paramètres de contrôle, certains clients se voient refuser leur achat à tort parce qu’ils ne correspondent pas à ces critères trop stricts. Les causes les plus fréquentes de refus injustifiés peuvent être regroupées selon des profils de consommateurs précis, comme indiqué ci-dessous :

5 profils de consommateurs victimes de refus injustifiés

  • Le client/expéditeur de bureau : bien que cette pratique ait diminué depuis la pandémie de COVID-19, beaucoup de clients préfèrent encore recevoir leurs colis au bureau, surtout dans les zones urbaines. Ce profil est souvent victime de refus injustifiés, car son adresse IP et son adresse de livraison ne correspondent pas à son adresse de facturation.
  • L’expatrié : les personnes vivant à l’étranger subissent souvent des refus injustifiés lorsqu’elles utilisent encore une carte de crédit émise dans leur pays d’origine. Les cartes de crédit internationales étant souvent perçues comme risquées, une commande passée chez un détaillant australien avec une carte dont le numéro d’identification bancaire (BIN) est japonais peut être automatiquement refusée.
  • Le touriste :à l’instar des expatriés, les voyageurs étrangers qui passent des commandes en ligne durant leur séjour pour profiter de prix plus avantageux (par exemple, des produits Nike aux États-Unis plutôt qu’en Allemagne, ou des articles Burberry au Royaume-Uni plutôt qu’en Chine) sont fréquemment confrontés à des refus injustifiés. Au-delà de l’utilisation d’une carte de crédit internationale, ces clients peuvent être considérés comme effectuant une commande « transfrontalière », ce qui est également perçu comme un risque dans la détection de fraude.
  • L’étudiant : nombre d’étudiants partent à l’université avec la carte bancaire de leurs parents. Quand ils commencent à passer des commandes en ligne devant être livrées à leur dortoir, cela peut créer non seulement un décalage entre l’adresse de facturation et de livraison, mais aussi entre le nom du client et celui du titulaire de la carte. Un grand nombre de commandes passées sous différents noms, depuis des adresses IP variées mais livrées à la même adresse, peut donner l’apparence d’une fraude.

Maximisez les taux de conversion et d’autorisation

Chaque acheteur est unique, leur parcours paiement devrait l’être aussi. Bloquez la fraude en amont et boostez vos taux d’autorisation et d’acceptation avec des flux de paiement intelligents, adaptés au profil de risque de chaque commande.

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Stratégies pour prévenir les refus injustifiés

Il est probable que chacun ait, à un moment de sa vie, connu une ou plusieurs des situations décrites ci-dessus. Étant donné la fréquence de ces situations, il serait logique que les solutions de prévention de la fraude sachent mieux les gérer. Pourtant, un marchand moyen peut perdre jusqu’à 5,5 % de son chiffre d’affaires annuel à cause de cette erreur (selon une étude de Riskified research), ce qui fait de la réduction des refus injustifiés une priorité. Voici quelques stratégies que les marchands peuvent appliquer pour réduire les refus injustifiés :

  • Mettre à jour vos contrôles automatiques : certains rejettent systématiquement une commande lorsqu’il y a un décalage entre l’adresse de facturation et de livraison, alors que, dans les quatre cas présentés, les clients étaient pourtant légitimes. Des règles trop générales ignorent les nuances du comportement des consommateurs et entraînent des taux élevés de refus injustifiés.
  • Analyser le comportement d’achat : le parcours d’un client durant une session peut être un indicateur fort de légitimité. Les fraudeurs ont tendance à aller directement au paiement, tandis que les clients légitimes prennent le temps de parcourir et de comparer les produits. Ce type d’indicateur peut enrichir votre processus de décision et réduire les refus injustifiés.
  • Limiter l’usage des listes de blocage : comme le comportement des consommateurs évolue en permanence, ajouter des variables liées au comportement ou à la localisation dans une liste de blocage peut réduire votre capacité à approuver davantage de commandes légitimes. Par exemple, la livraison express était autrefois perçue comme un risque de fraude élevé, mais à l’approche des grandes fêtes, elle est devenue une pratique courante pour les clients de dernière minute qui veulent recevoir leurs achats rapidement.
  • Adopter l’apprentissage automatique : les analystes humains ne sont pas toujours aussi efficaces pour identifier les schémas de fraude à grande échelle. Une solution de lutte contre la fraude basée sur l’apprentissage automatique dispose d’un vaste historique de milliers de points de données – adresse IP, appareil et plus encore – pour affiner ses décisions selon les combinaisons les plus déterminantes d’une commande à un instant donné. Le résultat est une compréhension plus fine et plus adaptable des comportements d’achat.
  • Évaluer l’identité numérique : une compréhension plus fine de l’identité numérique permet d’estimer le risque au cas par cas et d’aller au-delà de la simple vérification des noms et adresses. Des technologies alimentées par l’IA, comme Identity Explore, élargissent la vision de l’identité d’un client au-delà de son simple profil. Elles offrent à votre équipe de lutte contre la fraude des milliers de points de données à analyser – cookies, e-mails, numéros de téléphone – pour chaque transaction. Grâce à ces informations en temps réel, les marchands peuvent distinguer les clients légitimes des fraudeurs au moment du paiement.