Es difícil de imaginar en medio del caos de las compras navideñas, pero la decepción de la postemporada se acerca.
A partir del Black Friday, el período de vacaciones ofrece a los comercios de todo el mundo más clientes potenciales de los que a menudo pueden manejar. De hecho, hay tanto tráfico que, si bien perderse una venta siempre es doloroso, perderse durante las vacaciones queda silenciado por el gran volumen.
Pero, ¿qué ocurre cuando todo ese tráfico se seca y vuelve a los niveles normales? O, peor aún, más bajos de lo normal, ya que los consumidores no tienen tanto dinero para gastar, después de haber dilapidado el presupuesto durante el periodo festivo.
De repente, perder algunas ventas ya no es una opción; y es más importante que nunca que los comercios optimicen los pedidos que reciben. Y eso, por supuesto, incluye el paso de aceptar más pedidos en primer lugar.
Entonces, ¿cómo pueden los comercios hacer esto? Dependiendo de su pila tecnológica, es muy posible que los comercios ya tengan herramientas a su disposición para permitir esto, al menos en parte. Considere, por ejemplo, sus herramientas de pago y prevención de fraude.
Cada paso del proceso tiene el potencial de filtrar inadvertidamente los buenos pedidos. Las plataformas de compra, pago e incluso comercio electrónico incluyen a veces reglas que pueden bloquear zonas geográficas o interrumpir pedidos con aparentes irregularidades en el CVV o el AVS.
Las reglas de fraude tradicionales y estáticas conducen a falsos positivos
Las herramientas tradicionales de prevención del fraude vienen con reglas estáticas que producen falsos positivos, lo que significa que los pedidos buenos no se envían a clientes legítimos. Dependen de la lógica de que refuerza los errores que califican de fraudulentas las buenas órdenes.
Los fallos en la prevención del fraude se deben a que se piensa en la gestión del fraude como una forma de ahuyentar los malos pedidos. Pero, ¿qué tal si se le da la vuelta a esto y se recurre a los nuevos modelos de fraude, modelos que combinan big data, aprendizaje automático y experiencia en el sector para evaluar los pedidos y, de hecho, buscar todas las razones posibles para aceptar un pedido?
Tiene sentido, dado que rechazar pedidos legítimos de clientes honestos es un problema mayor que enviar productos incorrectamente a defraudadores que se hacen pasar por clientes honestos. En Europa, uno de cada cinco compradores en línea le dijo a 451 Research que se les había negado un pedido por error debido a las sospechas de fraude de un comercio. Y dos de cada cinco dicen que probablemente nunca volverán a comprar con ese comercio.
Por lo tanto, es hora de que los comercios utilicen las herramientas contra el fraude a su disposición, pero bajo una nueva perspectiva: aprobar más pedidos, no solo eliminar el fraude.
Y esto no tiene por qué correr el riesgo de un aumento de las devoluciones de cargo y una mayor presión de fraude. Los comercios pueden, de hecho, aceptar estos pedidos adicionales sin tener que aceptar también la responsabilidad por ellos, y aquí es donde entran en juego las soluciones de cambio de responsabilidad, como la protección contra el fraude garantizada y 3-D Secure.
Ambos enfoques funcionan de diferentes maneras, pero logran el mismo objetivo de desviar la responsabilidad financiera del comercio.
La mayoría de nosotros estamos familiarizados con 3-D Secure. 3-D Secure es un paso adicional en el proceso de compra durante el cual el consumidor es retado a reintroducir los detalles de su tarjeta/cuenta bancaria o a responder a una pregunta de tipo reto y respuesta.
Si la respuesta es exitosa, la transacción se aprueba y la responsabilidad se transfiere del comercio al emisor de la tarjeta. El problema es que no es una gran experiencia para el cliente, ya que interrumpe el flujo y causa fricción durante el pago. Las tasas de entrega típicas de 3-D Secure se muestran en la tabla a continuación.
Fuente: Impacto de Adyen de 3-D Secure en las tasas de conversión por país
A primera vista, parece que Gran Bretaña se ve beneficiada únicamente por la tecnología 3-D Secure. Pero Ayden señaló que sus cifras de conversión reflejan el aumento de las autorizaciones de los emisores, así como el descenso relacionado con 3-D Secure. En otras palabras, el aumento del 3% de la tasa de conversión en el Reino Unido se consigue en realidad gracias al aumento de las autorizaciones.
Aprovechar el aumento de las transacciones autorizadas
Al final, es una gran noticia. Demuestra que la eliminación de algunas de las normas de procesamiento de pagos excesivamente restrictivas en primer lugar da lugar a la aceptación de tantas transacciones adicionales en el embudo que incluso la caída de 3-D Secure no anula el impacto positivo.
¿Y si pudiera dejar entrar estos pedidos adicionales y no tener la fricción adicional de 3-D Secure? En otras palabras, ¿qué pasaría si pudiera seguir estando protegido por un cambio de responsabilidad, sin dejar de ofrecer una experiencia de pago sin fricciones?
Aquí es donde entran en juego las soluciones de prevención del fraude garantizadas. Estas soluciones pueden tomar todos los pedidos y pasarlos a un modelo de aprendizaje automático de big data que agregará más datos de terceros y los comparará con los datos históricos y modelados, para buscar todas las formas de aprobar un pedido, no de rechazarlo.
Los pedidos excepcionales también pueden entrar en revisión manual donde un equipo dedicado de expertos en la materia puede añadir la intuición humana para buscar razones para aprobar estos pedidos. Estos expertos representan un recurso especializado con la misión de buscar razones para aprobar. Cada pedido aprobado está garantizado contra devoluciones de cargos en caso de que resulte ser fraudulento.
¿Y el beneficio clave? Todo esto sucede sin que se interrumpa el recorrido del usuario final. Todo lo que el usuario ve es su pedido exitoso y los productos a medida que llegan. ¿Y los comercios? Pueden concentrarse en su negocio principal de vender excelentes productos, aceptar más pedidos y deleitar a los clientes, sin temor al fraude.
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