Fraude amistoso: ¿cómo protegerse del talón de Aquiles del comercio minorista?
Xavier Aguirre, director comercial para Signifyd México.
Existen muchas razones por las que un cliente hace un reclamo sobre una compra aparentemente legítima: que el nombre del comercio sea distinto en el estado de cuenta del banco, que un familiar haya utilizado la tarjeta para hacer una compra sin su consentimiento, o que simplemente haya olvidado que realizó una transacción. A este tipo de contracargos se le conoce como fraude amistoso, que de amistoso no tiene nada, y en la mayoría de los casos no es perpetrado por defraudadores expertos, sino por los mismos clientes que por un descuido consideran la compra ilegítima o, en el peor de los casos, engañan a los comercios para quedarse con el producto y, además, obtener su dinero de regreso.
Según datos de Signifyd, durante 2022 el fraude amistoso aumentó 36 % a nivel global en comparación con el año anterior, siendo junio, agosto y octubre los meses con picos más altos de abuso del consumidor. Además, el tipo de reclamo más común fue el de producto no entregado con un crecimiento del 106 %.
La realidad para la industria del comercio en línea es que el fraude amistoso es difícil de detectar, pues usualmente la estrategia antifraude trata de identificar si las compras fueron realizadas por un agente externo a partir del comportamiento del consumidor. Sin embargo, si el dueño de la tarjeta o de la cuenta en el eCommerce es quien realizó el pago, es más difícil distinguir si la compra se hizo o no de forma legítima.
Por suerte, existen algunas soluciones antifraude capaces de detectar factores relevantes al momento de analizar estos casos: ¿el monto de pago es mayor a lo que usualmente gasta el dueño de la tarjeta?, ¿la compra encaja con el perfil de consumo del comprador? o ¿con qué frecuencia este comprador suele devolver sus compras?
Si no cuentas con el apoyo de una solución robusta, en caso de ser víctimas de fraude amistoso, seguramente como retailer deberás llevar un registro del cliente y el contracargo realizado para, más adelante, detectar si el consumidor intenta llevar a cabo otro golpe de abuso del cliente y así detener su orden de compra.
Sin embargo, si tienes una solución que utiliza machine learning, no será necesario que te preocupes en llevar este registro, porque al detectar patrones, el intento de fraude será detenido antes de que suceda, ya sea que se trate de clientes nuevos, sin un registro previo, o de clientes que tienen un historial en el negocio.
El fraude amistoso es difícil de detectar pero no imposible de controlar. Hoy, más que nunca, los comercios en línea necesitan plantear estrategias adecuadas de protección antifraude y apoyarse en la innovación tecnológica para mitigarlo sin descuidar su relación con el cliente y, en caso de formar parte de una red de comercios, cuidar a otros jugadores de la industria. Al final, todos los que formamos parte del eCommerce en México buscamos lo mismo: queremos verlo crecer y madurar.
