A primera vista, la prevención de fraudes puede parecer estrictamente relacionada con la seguridad y alejada de la satisfacción del cliente. Algunos comercios incluso consideran estos dos pilares como un delicado trade-off, creyendo que rechazos indebidos o retrasos en el procesamiento de pedidos son el precio inevitable de una seguridad impenetrable. Otros pueden arriesgarse a adoptar una postura más permisiva en busca de un recorrido sin fricciones, lo que parece ideal hasta que ese “cliente” resulta ser un defraudador.
Al fin y al cabo, no existe experiencia de compra peor para el consumidor que tener un pedido retenido o rechazado sin motivo aparente (lo que llamamos un falso positivo).
Con estrategias inteligentes de protección, la seguridad no compromete el recorrido. Por el contrario, mejora la experiencia del usuario para que sea fluida, eficiente y totalmente segura en todos los puntos de contacto.
¿Qué es la prevención de fraudes en la experiencia del cliente?
La prevención de fraudes en la experiencia del cliente (CX) se refiere a las estrategias que los ecommerces utilizan para protegerse contra ataques y abusos, asegurando que el recorrido de compra del consumidor legítimo no se vea afectado. En resumen, se trata de mejorar la experiencia del usuario, integrando seguridad de alto rendimiento sin añadir fricciones.
Cuanto más precisa y eficiente sea la prevención de fraudes, mejor será la experiencia del cliente. Una protección eficaz en CX utiliza aprendizaje automático (ML) avanzado, capaz de analizar un volumen de datos significativamente mayor y con mayor agilidad que la revisión manual o los sistemas basados solo en reglas rígidas.
Tipos de fraude en la experiencia del cliente
Las estrategias de los defraudadores para atacar a los comercios electrónicos son variadas y, a menudo, altamente sofisticadas. A continuación, describimos tres de las tácticas de fraude en CX más comunes en el mercado:
Apropiación de cuentas (Account Takeover – ATO)
En este escenario, el defraudador asume el control de una cuenta legítima. Esto puede ocurrir mediante ingeniería social (donde la víctima es inducida a revelar datos), phishing de credenciales o credential stuffing (uso de herramientas automatizadas para probar datos filtrados previamente). Una vez que el invasor obtiene acceso, realiza compras en nombre del titular, generando pérdidas financieras y operativas para el comercio.
Robo de Identidad
Se crean nuevas cuentas utilizando identidades y datos robados de terceros. Además, las cuentas existentes pueden ser comprometidas mediante ataques de fuerza bruta, un sistema automatizado de prueba y error que intenta romper contraseñas y acceder a información confidencial para realizar transacciones fraudulentas.
Fraude de pago
Los datos de tarjetas de crédito legítimas generalmente se obtienen a través de filtraciones de datos de comercios electrónicos o se compran en la dark web y en foros clandestinos. Esta información se utiliza posteriormente para realizar pedidos en tiendas en línea.
¿Por qué la experiencia del cliente es fundamental en la prevención del fraude?
Las tasas de abandono de carrito debido a fricciones en el checkout son altas. Según informes mundiales, América Latina tiene una tasa de abandono de carrito más alta que el promedio global, cercana al 75%. De la misma manera, los consumidores rara vez perdonan si su seguridad se ve comprometida. Sin duda, las expectativas de consumo son cada vez más altas.
No considerar la experiencia del cliente en la estrategia de prevención de fraudes —sin mencionar la falla en evitar una violación de seguridad— representa desafíos significativos para los negocios:
Impactos financieros del fraude en el recorrido del cliente
El fraude en la experiencia del cliente es costoso. Un pedido fraudulento resulta no solo en la pérdida de la venta y el producto, sino también en pérdidas operativas. Además, el consumidor perjudicado difícilmente volverá a comprar en su tienda, lo que significa que el Customer Lifetime Value (CLV) se disipa rápidamente.
Con el aumento de filtraciones de datos a gran escala, los compradores en línea están más preocupados que nunca por el uso indebido de su información personal. Según el Global Digital Shopping Index: Mexico Edition:
Las marcas que no cumplen con las expectativas de seguridad o que se vuelven vulnerables a fraudes sufren daños severos en su reputación y en la confianza del público.
Erosión de la confianza del cliente
Reconstruir la confianza después de que un cliente ve cargos fraudulentos en su extracto o tiene un pedido rechazado indebidamente por miedo a fraude es casi imposible. Por otro lado, las marcas que construyen confianza a lo largo del tiempo aumentan el LTV (Valor del Tiempo de Vida) de sus clientes.
Estrategias de prevención de fraudes en la experiencia del cliente
Muchos ecommerces utilizan sistemas basados en reglas, revisión manual o una combinación de ambos para prevenir fraudes. Sin embargo, estas rara vez son las mejores soluciones para garantizar una experiencia del cliente sin fricciones.
Los sistemas basados en reglas pueden sufrir con el exceso de acumulación de condiciones (fenómeno conocido como ruleset bloat o inflación del conjunto de reglas), lo que causa retrasos en el procesamiento de los pedidos. Con frecuencia, estas reglas son inflexibles, lo que resulta en falsos positivos.
Por otro lado, el Machine Learning y métodos de seguridad más avanzados protegen al consumidor y optimizan el recorrido de compra.
1. Implementación de métodos avanzados de autenticación
La autenticación basada en el conocimiento (como preguntas de seguridad sobre datos personales) a menudo es eludida por los defraudadores. En su lugar, sustitúyela por una autenticación multifactorial (MFA) inteligente. Sin embargo, es necesario evaluar cuidadosamente en qué circunstancias esta capa adicional es necesaria. Cualquier verificación adicional agrega fricción al recorrido de compra y puede afectar la satisfacción del consumidor.
- Autenticación multifactorial (MFA): Requiere una segunda verificación después del inicio de sesión, generalmente a través de aplicaciones de autenticación o SMS.
- Verificación biométrica: Utiliza indicadores físicos, como el reconocimiento facial o la lectura de la huella dactilar del dispositivo, para validar la identidad con mayor seguridad.
2. Optimización con IA y Machine Learning
La Inteligencia Artificial y el Machine Learning protegen el recorrido del consumidor contra fraudes mediante métodos sofisticados que no pueden ser replicados por revisiones manuales o sistemas basados solo en reglas.
- Monitoreo en tiempo real: Las tácticas de los defraudadores evolucionan constantemente, lo que hace inviable el seguimiento con sistemas heredados basados en reglas. El Machine Learning en tiempo real monitorea cada etapa de la transacción, adaptándose instantáneamente para detectar nuevas anomalías y patrones sospechosos, bloqueando incluso los métodos de ataque más recientes.
- Análisis predictivo: Al analizar datos históricos, monitorear el comportamiento y aplicar modelos estadísticos avanzados, el Machine Learning es capaz de prevenir fraudes y reducir la fricción, asegurando una experiencia de compra fluida.
3. Cifrado de datos y protocolos de seguridad
Las redes de fraude saben que los negocios recopilan un volumen creciente de datos de los clientes. Aunque esta información proporciona valiosos conocimientos para optimizar el servicio, también puede dejar a los consumidores vulnerables a ataques dirigidos si no se implementa la protección adecuada.
Con el uso de cifrado de extremo a extremo y pasarelas de pago seguras, los datos están protegidos contra violaciones mediante procesos sofisticados de codificación. Esto añade una capa esencial de seguridad, garantizando la integridad de la información incluso en caso de intento de interceptación.
¿Cuáles son los beneficios de la prevención de fraudes en la experiencia del cliente?
En su esencia, la prevención de fraudes centrada en la experiencia del cliente consiste en distinguir con precisión entre pedidos fraudulentos y legítimos, proporcionando una experiencia de compra memorable. Un sistema de prevención centrado en el cliente también aporta beneficios significativos a lo comercio electrónico:
Tasas de conversión
Con el uso de Machine Learning, los falsos positivos (rechazos indebidos) se reducen y la fricción en el proceso de pago se elimina. Esto resulta en tasas de conversión mucho más altas y sostenibles a lo largo del tiempo.
Satisfacción del cliente
Al eliminar los rechazos indebidos y los retrasos en el procesamiento, los consumidores disfrutan de una experiencia de compra sin fricciones, lo que genera lealtad y aumenta el LTV (Valor del Tiempo de Vida). Las evaluaciones y recomendaciones positivas ayudan a consolidar la reputación de la marca en el mercado.
Reducción de contracargos
Con algoritmos avanzados, es posible determinar con precisión qué disputas de pago son legítimas y cuáles configuran fraude o abuso, permitiendo una disputa eficiente. Las tasas de éxito en la recuperación de montos aumentan, permitiendo que los comercios aprueben más pedidos con confianza. Además, con mayor precisión los comerciantes pueden construir una relación de confianza con bancos e instituciones financieras.
Eficiencia operativa
Los modelos de Machine Learning toman decisiones instantáneas sobre la legitimidad de una transacción. Las decisiones más rápidas reducen el volumen de solicitudes de soporte, liberando al equipo de atención para consultas más complejas y reduciendo el tiempo de espera de los clientes.
En lugar de enfocarse solo en el control de daños, la energía de la operación se redirige a lo que realmente importa: la experiencia del cliente y la optimización de los ingresos.
Cómo la inteligencia de datos y la automatización transforman la experiencia del cliente
Desde el fortalecimiento de la seguridad hasta el empoderamiento del consumidor, adoptar el Machine Learning como la fuerza motriz de tu estrategia de prevención de fraudes tiene un impacto transformador en la experiencia del cliente.
Automatización de la experiencia del cliente
El Machine Learning automatizado reconoce patrones complejos que indican abuso de devoluciones u otros tipos de fraude, bloqueando intentos de ataque en tiempo real. Esto hace que el recorrido de compra sea mucho más fluido para los clientes legítimos, desde el pago hasta la recepción de un reembolso, en caso de ser necesario.
Tecnología de detección de fraudes
La detección avanzada identifica las relaciones entre señales complejas y datos biométricos conductuales que los sistemas basados en reglas no pueden captar. Esto incluye el análisis de direcciones IP, historiales de transacciones, comportamiento de navegación y patrones de escritura. De este modo, las transacciones fraudulentas son detenidas, mientras que las legítimas siguen su curso sin interrupciones.
Soluciones de resolución de identidad
La implementación de sistemas de inicio de sesión seguros demuestra a los clientes que la protección de sus datos es una prioridad para el comercio. Cuando se aplican estratégicamente, soluciones avanzadas como la autenticación multifactor (MFA) aumentan la confianza e inspiran lealtad a la marca.
Evaluación de riesgo en CX
El Machine Learning elimina las suposiciones y los errores humanos inherentes a la revisión manual y a los sistemas heredados basados en reglas. Mientras que las reglas estáticas generalmente trabajan con datos aislados, los algoritmos procesan instantáneamente una vasta red de datos y señales para una evaluación de riesgo de alta precisión.
Cómo optimizar tu operación con Machine Learning
La prevención de fraudes entrega los mejores resultados para las empresas cuando actúa en armonía con cada etapa del recorrido del cliente, y no como un obstáculo. Cuando hablamos de experiencia del cliente, el factor crítico de éxito es garantizar un viaje de compra sin fricciones.
Signifyd es una plataforma de protección para el comercio electrónico que protege a los comercios, asegurando que sus clientes disfruten de una experiencia de compra que fomente la lealtad. Con soluciones como la Protección Antifraude Garantizada, Signifyd ofrece tecnología avanzada para optimizar cada etapa del recorrido del consumidor, desde el inicio de sesión hasta el checkout.
Preguntas Frecuentes
¿Por qué las herramientas basadas en reglas dejaron de ser eficaces?
Los sistemas basados en reglas generalmente no pueden seguir el ritmo de las tácticas sofisticadas y en constante evolución de los defraudadores. Además de ser difíciles de mantener, sufren con el aumento del conjunto de reglas, lo que genera fricciones innecesarias e impacta negativamente la experiencia del consumidor, causando lentitud en el procesamiento.
¿Por qué la prevención de fraudes basada en IA y Machine Learning mejora la experiencia del cliente?
Estas tecnologías hacen que el viaje de compra sea más eficiente para los clientes legítimos. Al utilizar algoritmos avanzados y una amplia gama de puntos de datos, el sistema identifica fraudes con precisión y aprueba más pedidos buenos, reduciendo drásticamente los falsos positivos y los contracargos. Esto evita la frustración del cliente, aumenta el LTV (Lifetime Value) y permite que el equipo de atención se enfoque en solicitudes estratégicas.
¿Cómo los sistemas de IA y Machine Learning impactan la conversión en el checkout?
La IA y el Machine Learning aceleran la aprobación de pedidos para clientes legítimos, eliminando los cuellos de botella causados por revisiones manuales. Al cruzar datos de miles de ecommerce, las decisiones se vuelven más precisas, lo que reduce los rechazos indebidos y, en consecuencia, aumenta la tasa de conversión en el checkout.
¿Qué señales utilizan los sistemas de IA y Machine Learning que las herramientas basadas en reglas no usan?
A diferencia de las reglas estáticas, el Machine Learning aprende constantemente con las transacciones en tiempo real y con la inteligencia colectiva de nuestra Red de Comercios. Las señales analizadas incluyen:
- Direcciones IP y geolocalización;
- Fingerprinting de dispositivos;
- Métodos de pago e historiales de transacciones;
- Biometría conductual (datos de navegación e interacción).
¿Cómo la IA y el Machine Learning reducen los falsos positivos?
La reducción ocurre a través de dos frentes principales:
- Análisis masivo de datos: El sistema procesa enormes volúmenes de información de diversas fuentes para identificar patrones complejos de legitimidad que serían invisibles al ojo humano.
- Aprendizaje continuo: La tecnología se adapta en tiempo real, aprendiendo con cada nueva transacción en la red para distinguir a un buen cliente de una nueva modalidad de fraude, garantizando aprobaciones seguras e inmediatas.
