El complejo problema de optimización del espacio de prevención de fraude

La cantidad de recursos y esfuerzo que las marcas de comercio electrónico invierten en guiar a clientes potenciales a pagar a través de su embudo de compra es enorme. Los compradores pueden abandonar su intento de compra en muchos tramos del camino. Pueden decidir ignorar la campaña y no visitar su sitio web por completo. Si ya están en su sitio web, pueden dejar su carrito vacío. Y si agregaron algo al carrito, simplemente pueden abandonarlo y decidir no decidir, o peor aún, ir y comprar el producto elegido en el sitio web de un competidor.

Puede parecer que estás a punto de leer un blog de marketing, pero esta vez no es el caso.

En esta publicación quiero centrarme en la única parte que la mayoría de los comerciantes de comercio electrónico pasan por alto en su esfuerzo por aumentar los ingresos, aumentar el valor de por vida del cliente (LTV) y proporcionar la mejor experiencia del cliente: la optimización de la prevención del fraude.

La optimización de la prevención del fraude se compone de dos variables:

• El coste del fraude: por razones de simplicidad lo llamaremos “costes de contracargos”
• Tasas de aprobación: la cantidad de transacciones entrantes, menos la cantidad de transacciones rechazadas debido a fraude o sospecha de fraude

Después de hablar con cientos de comerciantes, llegué a la conclusión de que la mayoría de los comerciantes se centran en mantener bajo el coste del fraude, lo más lejos posible del 1% (ahora 0.9%) que los llevará a los programas de contracargos excesivos de Visa y MasterCard. Lo hacen, incluso si eso significa comprometer las tasas de aprobación. Se centran en una variable en lugar de resolver este problema de optimización tratando de alcanzar un equilibrio.

Otro error que cometen la mayoría de los comerciantes es considerar este problema de optimización de forma separada. Es decir, observar la tasa general de contracargos y la tasa de aprobación y no desglosarla en mercados, oferta de productos, etc. Para comprender mejor este punto tomemos el ejemplo de un comerciante en línea y puntos de referencia relevantes de la industria:

• Volumen general de ventas anuales – $1B
• Tasa de aprobación – 95%
• Tasa de contracargo – 0.2%
• Promedio de la industria: tasa de aprobación del 93%; tasa de contracargo: 0.3%

¿Qué opina sobre el estado de este comerciante desde una perspectiva de prevención de fraude? ¿Este comerciante ha resuelto con éxito el problema de optimización que presentamos anteriormente?

Permítame proporcionarle información adicional para ayudarlo a responder esta pregunta:

• Mercado estadounidense
  • Ventas anuales – $400 millones
  • Tasa de aprobación – 97%
  • Tasa de contracargo – 0.15%
• Mercado de la UE
  • Ventas anuales – 400 millones
  • Tasa de aprobación – 95%
  • Tasa de contracargo – 0.25%
• Mercado asiático
  • Ventas anuales – 200 millones
  • Tasa de aprobación – 91%
  • Tasa de devolución de cargo: 0,45%

¿Qué dirías ahora? ¿Se solucionó el problema de optimización con éxito? Es difícil de decir. Quizás el mercado asiático está más expuesto al fraude y esto es lo que lleva a una tasa de contracargos más alta incluso cuando la tasa de aprobación es más baja. ¿O tal vez, el equipo tiene menos experiencia frente al fraude en el mercado asiático, y este comerciante podría mejorar significativamente el rendimiento?

Exploremos la oportunidad inmediata que tiene este comerciante. Cada aumento del 1% en la tasa de aprobación en el mercado asiático se traduce en un aumento de $2M en las ventas (que es mucho más que solo el valor de $ pero lo veremos más adelante). Además, tal vez sea posible mantener el coste del fraude más bajo en este mercado. Una reducción del 0.1% en el coste del fraude se traduce en una reducción de $200K en gastos. Parece una oportunidad bastante significativa, ¿no?

Si fuera el CEO de esta empresa, ¿qué le indicaría a su equipo que hiciera?

Probablemente le indique a su equipo que explore formas de optimizar el rendimiento en el mercado asiático. El equipo tendrá dos opciones para hacerlo:

• Trabajar con el proveedor de prevención de fraude existente para mejorar el rendimiento.
• Evaluar a otros proveedores de prevención de fraude que puedan ayudar

Nota: en el ejemplo anterior simplifiqué la situación y dividí el rendimiento en solo tres mercados. En realidad, especialmente para los comerciantes de comercio electrónico más grandes, es aconsejable medir el rendimiento para cada mercado (por IP o bin), cada oferta de producto, segmento 3DS (si lo está usando) y otras variables para alcanzar la optimización completa.