Chargebacks vermeiden dank datengesteuerter Einsichten

Jedem E-Commerce-Händler sollte bereits bekannt sein, dass Chargebacks eine seriöse Herausforderung für ihr Unternehmen darstellen können. Diese kosten den Händler nicht nur den eigentlichen Chargeback und den Wert der Ware, sondern zusätzlich auch noch eine Verarbeitungsgebühr der Bank. Zusätzlich kommt hinzu, dass der Händler bei zu vielen Chargebacks höchstwahrscheinlich von der Bank in ein Risikoprogramm aufgenommen wird, was die Gebühren nochmals in die Höhe schnellen lassen kann.

Betrugsbedingte Chargebacks sind nicht nur kostspielig, sondern bedeuten auch, dass Kundendaten ausgespäht werden. Dies kann nicht nur die Kundenbeziehungen, sondern auch den Ruf der Marke schädigen. Tatsächlich gaben 50% der Konsumenten an, dass sie nicht mehr auf der Website eines Händlers einkaufen würden, wenn sie im Zusammenhang mit dieser Betrug zum Opfer gefallen wären.

Die Verhinderung von Chargebacks sollte also für Händler höchste Priorität haben. Es ist jedoch nicht immer klar, wie dieses Problem angegangen werden kann. Ein striktes Bewertungssystem mag zwar die Anzahl dieser Chargebacks verhindern lehnt jedoch gleichzeitig auch legitime Kunden ab, da diese fälschlicherweise als verdächtig eingestuft werden. Dies führt dann zu einer Erhöhung von falschen Ablehnungen.

Daraus folgt, dass die beste Herangehensweise zur Verhinderung von Chargebacks, ohne legitime Kunden abzulehnen, die Verwendung von datenbasierten Entscheidungen ist. Der Umgang mit großen Daten mag zwar respekteinflößend sein, ist jedoch Dank unseres vorläufigen Leitfadens, indem wir thematisieren, wie sich Betrugstrends auf bestimmte Segmente verteilen, leicht nachvollziehbar.

Betrugsanfällige Luxusgüter

Einige Produkte sind für Betrüger interessanter als Andere. Dies hat folgende Gründe: Handys sind zum Beispiel sehr beliebt, da sich diese leicht weiterverkaufen lassen. Andere Produkte, wie digitale Geschenkgutscheine sind attraktiv, da sie sofort digital verwendet werden können und die Angabe einer Lieferadresse nicht nötig ist. 

Unsere Daten zeigen zudem, dass neben Mobiltelefonen und Geschenkgutscheinen auch Sneakers, Veranstaltungstickets und Reise-Produkte, wie Flüge und Hotels sehr beliebt sind. Bekleidung und Haushaltsartikel sind hingegen weniger riskant. Sollte es ein Betrüger trotzdem auf einen Mode-Händler abgesehen haben sind sie meistens an Designermode interessiert. Die schlechte Nachricht ist, dass sich diese Trends schlagartig ändern können, da stetig Neue aufkommen. Demnach findet die Beobachtung von Trends durch Daten nie wirklich ein Ende.

Da sich Betrug stetig ändert kann die Feststellung welche Produkte höhere Chargebacks aufweisen einem Händler bei der Bestimmung des Risikos behilflich sein. Läden, die zum Beispiel Produkte von namhaften Marken im Angebot haben sollten Chargebacks pro Produktangebot bearbeiten. Das Resultat sieht nämlich meist anders als erwartet aus!

In andern Worten folgendes Szenario: Die Marke A hat 4 Mal so viele Chargebacks, als die Marke E. Aufgrund dieser Informationen könnte sich ein Händler nun dazu entscheiden in eine Überprüfung auf Betrug für Produkte der Marke A zu intensivieren, während er etwas nachsichtiger mit verdächtig aussehenden Bestellungen der Marke E umgeht. Und das ist nur ein Aspekt.

Risikoreiche Märkte

Es ist nur allzu natürlich, dass bestimmte Länder den Ruf haben risikoreich zu sein. Anstatt jedoch ganze Märkte auszuschließen ermuntern wir Händler dazu das Verhalten ihrer Kunden auf einem individuellen Niveau genau zu analysieren. Wir haben bereits über eine Milliarde Bestellungen überprüft, wobei unser Resultat lautet, dass viele Bereiche in risikoreichen Ländern eigentlich sehr sicher sind.

Wenn wir uns zum Beispiel die Daten verschiedener Händler anschauen können wir feststellen, dass 80% an Bestellungen, die von Mexiko ausgehen genehmigt werden können. Nach einer genauen Analyse haben wir nämlich verschiedene Muster entlang der Bestellungen festgestellt. Bestellungen, die in Mexiko getätigt, mit einer mexikanischen Kreditkarte bezahlt und in die USA versandt wurden konnten zu 90% genehmigt werden. Grund dafür ist die große Expat-Community in den USA. Die Verwendung dieser Daten ist nur eine Methode, die es uns erlaubt mehr Bestellungen aus Mexiko zu genehmigen, anstatt legitime Kunden aufgrund einer zu strengen Regel abzulehnen. 

Saisonelle Betrugstrends

Legitime Kunden haben ein unterschiedliches Kaufverhalten, je nachdem, ob sie arbeiten, im Urlaub sind, ob sie für sich selbst einkaufen oder ein Geschenk für andere. Demnach ist es wichtig ein Verständnis dafür zu haben, wie sich Kunden entsprechend der jeweiligen Jahreszeiten verhalten.

Ein gutes Beispiel stellt hierfür die Weihnachtssaison dar. Während des Jahres lassen sich die meisten Kunden (ungefähr 75%) ihre Bestellungen an die Adresse schicken, welche mit ihrer Rechnungsadresse übereinstimmt. Andere legitime Kunden sind eventuell umgezogen und haben es noch nicht geschafft ihre Rechnungsadresse zu ändern, oder kaufen ein Geschenk, dass sie unmittelbar dem Empfänger zukommen lassen. Während der Weihnachtszeit gehen die Bestellungen jedoch in die Höhe und ein Händler kann 4 Mal so viele Bestellungen, als gewöhnlich verzeichnen, die keine Übereinstimmung der Rechnungs- und Lieferadresse aufweisen.

Chargebacks verhindern

Wir haben Ihnen nur einige wenige Möglichkeiten dargestellt, wie Händler datenbasierte Entscheidungen nutzen können, um Chargebacks zu verhindern. Von der Umsatzmaximierung bis hin zu einem problemlosen virtuellen Shopping-Trip, über die Bewahrung des guten Markennamen: Wissen über Kundenverhalten ist  eine Investition, die sich stets bezahlt machen wird. Bei Fragen wenden Sie sich bitte an willkommen@riskified.com.