Tecnología, moda y electrodomésticos, las categorías con más intentos de fraude digital

Descubra los errores más comunes y cómo prevenir para lograr una buena experiencia de compra.

Los mayores retos para el retail incluyen la creciente sofisticación de los estafadores, el equilibrio entre seguridad y conversión, y la necesidad de actualización constante de la tecnología.

El crecimiento del ecommerce en América Latina sigue llamando la atención no solo de usuarios e industrias, también de los ciberdelincuentes, lo que ha expuesto a mercados como Colombia a percibir nuevos retos en seguridad para garantizar ventas y a su vez prevenir fraudes que conlleven a pérdidas económicas y a la desconfianza de los clientes. Entre las industrias con mayor exposición a estos riesgos está el retail; de acuerdo con la compañía, las pérdidas relacionadas con fraudes en  ventas digitales pueden llegar a  representar hasta  el 50% de la rentabilidad en un negocio, lo que alerta al sector.

Para entender el comportamiento del fraude en el retail, Koin ha recopilado información que deja en evidencia un panorama inquietante para la industria y realiza algunas recomendaciones para proteger los negocios en línea sin importar el tamaño de las compañías:

Alejandro Móron, Fraud Prevention Director de Koin.

Categorías con mayor riesgo de fraude en retail

Si bien el fraude puede afectar a cualquier tipo de negocio, en el sector retail existen tres categorías que concentran la mayor cantidad de intentos cada año: tecnología, moda y calzado, electrodomésticos y electrónicos. “En Koin, desde 2020 venimos desarrollando soluciones antifraude para el retail, que hoy representa el 30% de nuestros clientes. Durante este tiempo hemos identificado que los productos tecnológicos concentran cerca del 35% de los intentos de fraude, debido a su alto valor y facilidad de reventa; la categoría de moda y calzado representa alrededor del 25%, especialmente en temporadas de descuentos y liquidaciones; y los electrodomésticos y electrónicos alcanzan un 20%, impulsados por su valor elevado y demanda constante”, explicó Alejandro Móron, Fraud Prevention Director de Koin.

Fechas con mayores intentos de fraude en retail

De acuerdo con el análisis realizado por Koin, existen fechas que tienen mayor riesgo, durante los eventos comerciales más fuertes del año (black friday, cyber monday, etc), “sin embargo, aunque haya más intentos de fraude en números absolutos, el riesgo relativo para cada compra individual es más bajo porque el volumen de ventas legítimas es muchísimo mayor. El mayor riesgo son los falsos positivos (clientes mal rechazados), fricción innecesaria, que hacen que el evento donde muchas veces se juegan el semestre o año, termine con malos resultados por una estrategia antifraude que no se coordina con la estrategia comercial”, asegura Alejandro Móron, Fraud Prevention Director de Koin.

En cuanto al modelo de fraude más utilizado en el retail la compañía destaca el uso de tarjetas de crédito robadas o clonadas. “Hemos identificado que muchas veces esta forma de fraude está asociada a la ingeniería social para obtener datos de la víctima, además de ataques de account takeover o toma de control de cuentas legítimas de clientes para realizar compras”, puntualiza Morón de Koin.

Errores comunes en retail que exponen sus ventas digitales al fraude

No contar con múltiples capas de autenticación, mantener procesos manuales de aprobación poco eficientes, carecer de integración entre sistemas de pago y antifraude, y no implementar monitoreo continuo ni análisis de patrones de comportamiento, son algunos de los principales errores que cometen los retailers en sus ventas digitales, comprometiendo su seguridad y credibilidad ante los clientes. “Es clave que los retailers identifiquen sus puntos débiles y se apoyen en aliados estratégicos para minimizar errores y potenciar las ventas. El fraude no solo implica un riesgo financiero, también genera desconfianza en el consumidor y eleva la tasa de abandono. En Koin hemos identificado que el 60% de los compradores cuya transacción legítima es rechazada no vuelve a intentarlo en el mismo sitio, optando por la competencia. Por eso, reducir los falsos positivos es esencial para proteger los ingresos y la fidelidad de los clientes”, afirma Alejandro Móron.

“Hoy encontramos tres grupos de retailers, los primeros son los que colocan la estrategia antifraude como algo secundario/inexistente: no saben cual es su tasa de rechazo o confunden el rechazo bancario con antifraude, tampoco saben cual es su tasa de fraude y la confunden con su tasa de contracargo; los segundos son los que simplifican la estrategia antifraude y tienden a friccionar innecesariamente a todos los clientes (con fotos, documentación, tokens) y hacen procesos manuales que no escalan, son ineficientes y costosos. Los terceros son los que ya dieron el paso y hoy contratan estos servicios a compañías como Koin” confirma Morón.

Ante este panorama Koin actúa de forma estratégica en el retail digital y físico de Latinoamérica, ofreciendo tecnología antifraude que permite transacciones seguras y con una alta tasa de aprobación. Su trabajo consiste en equilibrar la prevención del fraude con la mejor experiencia de compra posible, ayudando a los minoristas a aumentar la conversión y proteger sus ingresos.

Actualmente, una parte importante de la base de clientes de Koin pertenece al retail, especialmente en e-commerce, marketplaces y cadenas físicas con ventas online, entre ellas la cadena argentina de electrodomésticos y artículos tecnológicos, Frávega, que gracias a la introducción del Machine Learning con Koin, el sistema pasó a aprender y adaptarse continuamente al comportamiento del consumidor, permitiendo una actuación proactiva que no solo redujo fraudes, sino que también optimizó la tasa de aprobación. “Como resultado en este caso, la tasa de fraude la bajamos a menos de la mitad, y le dimos 15 puntos porcentuales más de aprobación, impactando directamente el desempeño y la rentabilidad de la empresa” finaliza Alejandro Móron, Fraud Prevention Director de Koin.

La marca utiliza una combinación de Inteligencia Artificial, Machine Learning y análisis de comportamiento en tiempo real. Su sistema procesa cientos de variables en milisegundos para diferenciar una transacción legítima de un intento de fraude, equilibrando seguridad y experiencia del cliente, lo que significa más seguridad para el comerciante y más confianza para el consumidor, que sabe que compra en un entorno protegido contra fraudes.

Los mayores retos incluyen la creciente sofisticación de los estafadores, el equilibrio entre seguridad y conversión, y la necesidad de actualización constante de la tecnología. El impacto financiero puede ser significativo: pérdidas directas por fraude y pérdidas indirectas por ventas legítimas rechazadas afectan los ingresos, pudiendo comprometer los resultados anuales si no se cuenta con un sistema robusto de prevención.

El retail hace años que viene avanzando en 3 grandes vectores en pro de seguir creciendo: Mejoras en la entrega y velocidad de la logística, hoy la entrega en el mismo día se está convirtiendo en un commoditie. Por otro lado, hay un incremento de la oferta de medios de pagos disponibles: Tarjetas de crédito, medios de pago alternativos, billeteras, entre otros tantos; y finalmente muchos canales que se pueden mezclar dentro del proceso de venta (página web, call center, whatsapp, redes sociales, etc); todo esto se traduce en la necesidad de una estrategia antifraude que sea flexible y que abarque todos estos cambios.