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    Notícias Corporativas

    Varejo reforça antifraude para e-commerce na Black Friday

    DINOBy DINO14 de setembro de 2023
    Varejo reforça antifraude para e-commerce na Black Friday
    Varejo reforça antifraude para e-commerce na Black Friday

    Mais de 200 bilhões de dólares. Segundo uma pesquisa do segmento, esse é o prejuízo estimado para os e-commerces mundiais este ano em decorrência do aumento de fraudes no setor. Um estudo da Juniper Research ainda aponta um crescimento de 16% no número de infrações envolvendo pagamentos online em 2023. 

    Durante a Black Friday, a pressão em torno das vendas e da segurança das aprovações é ainda maior. Para os varejistas brasileiros, essa edição representa uma tentativa de reverter a queda acentuada que a data teve em 2022. Pela primeira vez, a campanha registrou uma redução de 23% no número de vendas, comparado ao ano anterior. 

    Com projeções positivas para a nova temporada de promoções, o mercado investe em diferentes recursos para otimizar os processos, fortalecer as estratégias e encontrar outras saídas para fechar o segundo semestre no azul. É entre essas táticas que as soluções antifraude para e-commerce ganham ainda mais espaço. 

    “Além do alto volume transacional, datas como a Black Friday e o Natal atraem também novos clientes aos e-commerces. Isso significa que os antifraudes precisam redobrar seus recursos de proteção não só para suportar a quantidade atípica de compras, mas também para identificar esses novos perfis de usuários”, afirma Beatriz Lima, Lead Data Scientist na Data Rudder.

    A startup de inteligência de dados é um dos exemplos de como o uso de sistemas de prevenção à fraude são demandados especialmente nesta época do ano. Em uma parceria com a Neoway, empresa de Big Data Analytics, a Data Rudder oferece ao mercado uma plataforma de prevenção à fraude em pagamentos via cartão, boleto e PIX. 

    Faltando pouco mais de dois meses para a Black Friday, a solução tem sido procurada pelo varejo para complementar as estratégias de segurança atuais, buscando redobrar a atenção contra os golpes. Para o e-commerce, os casos de autofraude, conta falsa, compras com cartão roubado e phishing resultam não só em instabilidade reputacional, mas em um aumento no número de chargebacks.

    O chargeback consiste na solicitação de reembolso de uma transação, seja porque o produto não foi entregue, chegou danificado ou quando ocorre uma fraude. Isso representa uma redução nas taxas de aprovação e, principalmente, um prejuízo para os comerciantes. 

    Beatriz ressalta ainda como é importante olhar para esses aspectos com antecedência. “O fraudador também está se preparando para esse período. Ele já sabe exatamente quais são as fragilidades de cada loja, qual é o produto mais rentável para revenda, onde ele pode utilizar um cartão clonado e quais são as táticas que funcionam melhor.” 

    Em um dos casos atendidos pela Data Rudder, uma das maiores empresas de móveis e artigos de casa do Brasil evitou mais de R$5,5 milhões em fraudes durante a Black Friday de 2022. Rafaela Helbing, CEO da startup, conta que, através da plataforma de data analytics, foi possível identificar um volume surpreendente de fraudes envolvendo a compra de aparelhos celulares. 

    “Criamos um modelo personalizado para este cliente, treinado a partir dos dados transacionais da Black Friday 2021 e dos meses que antecederam a promoção. Identificamos quais foram as tentativas de fraude e as compras legítimas nessas ocasiões. Com os padrões estabelecidos, conseguimos barrar mais de 4 mil pedidos suspeitos de fraude e tivemos uma taxa de aprovação de 99%”, explica. 

    Rafaela aproveita para deixar também uma orientação para os e-commerces durante essa data: “Quando falamos sobre segurança, não existe redundância. Quanto mais camadas de proteção o seu sistema antifraude puder oferecer, mais dificuldades o fraudador vai encontrar. Todo cuidado é pouco e na Black Friday essa atenção faz toda a diferença nas vendas.”

    ATACADO E VAREJO E-COMMERCE EMPREENDEDORISMO NEGÓCIOS STARTUPS

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