Recusas indevidas: um guia completo para lojistas de ecommerce

O que é uma recusa indevida?

Uma recusa indevida é quando uma transação online é negada por engano, ao ser identificada como fraude. Uma pesquisa da Statista revelou que, em 2023, 56% dos compradores dos Eua tiveram os pagamentos de suas compras online recusados. Este foi a taxa mais alta em comparação com outros países como China ou Reino Unido.

Recusas indevidas geralmente ocorrem quando um lojista está tentando ser cauteloso com fraudes – o que é uma coisa boa – mas o excesso de recusas a bons clientes acaba saindo caro. Recusas indevidas tiveram a previsão de gerar uma perda de US$ 157 bilhões (Nuvei) só para os lojistas dos EUA em 2023. Globalmente, as recusas indevidas devem ultrapassar os Us$ 443 bilhões (Aite-Novarica), superando de longe a perda projetada de Us$ 48 bilhões globalmente devido a fraudes com cartões de crédito em ecommerce (Statista).

Recusar demais custa caro: além da receita perdida, o excesso de recusas pode afastar clientes fiéis e comprometer o valor que eles trariam ao longo do tempo. Recusas indevidas podem custar clientes às empresas, com 41% dos consumidores no mundo afirmam que não voltariam a comprar de uma marca após passarem por esse tipo de experiência.

Principais causas das recusas indevidas

Tradicionalmente, as equipes de análise manual de fraude utilizam uma abordagem baseada em regras para tomar decisões sobre pedidos. Isso significa que eles determinam certos fatores que podem indicar fraude em comparação com legitimidade com base nos detalhes do pedido. Quando esses fatores se tornam regras fixas para tomada de decisão, alguns clientes acabam sendo recusados injustamente por não se enquadrarem nesses critérios rígidos. Algumas das razões mais comuns para recusas indevidas podem ser resumidas em perfis específicos de consumidores, conforme descrito a seguir:

5 perfis de consumidores que sofrem com recusas indevidas

• O comprador/remetente no escritório: Embora esse comportamento tenha diminuído após a pandemia, muitos clientes — especialmente em grandes centros urbanos — ainda preferem receber suas encomendas no ambiente de trabalho. Esse tipo de comprador frequentemente enfrenta recusas indevidas nas transações, pois o endereço de IP e o endereço de entrega não coincidem com o endereço de cobrança.
• O expatriado: Pessoas que vivem em países estrangeiros muitas vezes estão sujeitas a recusas indevidas se ainda utilizam um cartão de crédito do seu país de origem. Como cartões internacionais geralmente são considerados um risco, um pedido feito em um varejista australiano com um cartão de crédito cujo BIN (Número de Identificação do Banco) é japonês pode ser automaticamente recusado.
• O turista: Assim como expatriados, viajantes estrangeiros que fazem compras online enquanto estão em outro país — buscando aproveitar preços mais baixos (pense em produtos Nike nos EUA versus Alemanha, ou itens Burberry no Reino Unido versus China) — frequentemente enfrentam recusas indevidas em suas transações. Além da questão do cartão de crédito internacional, esses clientes também podem ser identificados como realizando um pedido “cross-border” (transfronteiriço), o que também é considerado um risco nos sistemas de detecção de fraude.
• O estudante universitário: Muitos estudantes vão para a faculdade levando consigo os cartões de crédito dos pais. Quando começam a fazer pedidos online para serem entregues no alojamento estudantil, isso pode gerar não só uma divergência entre os endereços de cobrança e entrega, mas também uma incompatibilidade entre o nome do cliente e o titular do cartão de crédito. O padrão de vários pedidos feitos em nomes diferentes, a partir de diferentes endereços de IP, mas entregues no mesmo endereço de entrega pode ser interpretado como fraude.

Estratégias para evitar recusas indevidas

Provavelmente, todo mundo já apresentou, em algum momento da vida, um ou mais dos comportamentos descritos acima. Dado o quão comuns são essas situações, você esperaria que as soluções de prevenção à fraude conseguissem lidar melhor com esses casos. E ainda assim, o lojista pode perder até 5,5% da sua receita anual por conta desse erro (segundo a pesquisa daRiskified), o que torna a redução de recusas indevidas uma prioridade máxima. Aqui estão algumas estratégias que os lojistas podem implementar para prevenir recusas indevidas:

• Atualize suas regras de tomada de decisão automáticas: algumas dessas regras irão automaticamente recusar um pedido com uma discrepância entre cobrança e entrega, mas em todos os quatro casos de uso do cliente, esse foi o caso e os clientes eram legítimos. Regras genéricas como essa não consideram as nuances do comportamento do consumidor e acabam gerando altas taxas de recusas indevidas.
• Use análise comportamental: O comportamento de um cliente durante uma sessão de compra pode ser um grande indicador de legitimidade. Fraudadores tendem a ir direto para a finalização da compra, enquanto clientes legítimos dedicam tempo para pesquisar e comparar produtos. Esses tipos de indicadores podem enriquecer seu processo de tomada de decisão e reduzir recusas indevidas.
• Reduza listas de bloqueio: O comportamento dos consumidores está em constante mudança, por isso colocar qualquer variável de comportamento ou localização em uma lista de bloqueio pode limitar sua capacidade de aprovar mais pedidos legítimos. Por exemplo, o frete expresso costumava ser visto como um risco muito alto de fraude, mas à medida que as datas comemorativas importantes se aproximam, isso se torna uma prática mais comum para clientes de última hora que desejam receber seus pedidos rapidamente.
• Adote soluções com machine learning: Analistas humanos podem não ser tão eficazes em discernir padrões de fraude em grande escala. Uma solução antifraude baseada em machine learning, no entanto, está equipada com um rico histórico de milhares de pontos de dados, incluindo IP e dispositivo, para refinar a tomada de decisões com base nas combinações de dados mais influentes de um pedido em um determinado momento. O resultado é uma compreensão mais precisa e adaptativa dos padrões de compra.
• Avaliar a identidade digital: Uma compreensão mais detalhada da identidade digital permite avaliar riscos de maneira individual e discernir mais do que apenas nomes e endereços. Tecnologia baseadas em IA como o Identity Explore ajudarão a ampliar sua visão da identidade de um cliente além de seu perfil único, equipando sua equipe antifraude com milhares de pontos de dados a considerar em transações, cookies, e-mails e números de telefone. Com esses insights em tempo real, os lojistas podem diferenciar clientes legítimos dos fraudulentos no momento do checkout.