Selv med udsigten til stor succes, med 85% af folk, der har til hensigt at købe noget,ifølge data fra Mercado Livre,Black Friday sender altid et advarselssignal til detailhandlere. Det er fordi, i det sidste år, en en undersøgelse fra Clearsale viste, at, i perioden, der var mere end 400 forsøg på svindel i timen, hvad der ville svare til et tab på R$ 8,5 tusind pr. minut. Derudover, En undersøgelse fra Serasa Experian anslår for 2024 et volumen på 89 tusinde svindelangreb mellem fredagen og weekenden på datoen, svarende til omtrent tab på R$ 500 millioner
Selv om en stor del af svindel rammer de endelige forbrugere, i de fleste tilfælde er det detailhandleren, der ender med at blive skadet. Det er fordi, i tilfælde af datatyveri på din platform, han er forpligtet til at erstatte sin skadede forbruger, da det er dit ansvar at sikre et sikkert miljø, så din bruger kan handle i fred. Derudover, en af de mest almindelige former for svindel i e-handel består i, at svindlere køber produkter, modtagende dem normalt og derefter påstå, at butikken ikke har sendt dem, får en refusion for det. Sådan, handelsmanden står uden pengene fra salget og uden varerne, som bliver videresolgt af svindleren
Ved at opretholde et sikkert miljø for din bruger, e-handelsplatformen opretholder sit online omdømme, hvad der er essentielt for at sikre kundeloyalitet, da en undersøgelse fra Opinion Box viser, at 73% af brugerne plejer at undersøge omdømmet af online butikker grundigt, før de afslutter en handel. Derudover, undersøgelsen E-Commerce Trends 2024 er kategorisk: 92% af folk har allerede undladt at handle online af frygt for svindel. Aller et andet data,da EY, viser at 71% af de brasilianske forbrugere er bange for at få deres data stjålet på internettet
På denne måde, hvordan detailhandlere kan beskytte sig mod de mest almindelige svindelnumre og sikre succes på Black Friday? En effektiv løsning har været brugen af antifraudværktøjer, der forbedrer deres systemer med AI og maskinlæring. Denne type teknologi er i stand til at vurdere forskellige transaktionsdata fra kunderne, bestemme forbrugsmønstre og, med dette, danne en informationsbase. På denne måde, hun har i hænderne al den online adfærd fra en bestemt forbruger, som som betalingsmetoden mest anvendt, de mest søgte produkter, den mest tilgængelige lokalitet, de bedste dage at foretage indkøb, osv
Sådan, hvis en transaktion afviger fra den matrix, der er fastsat af teknologien, systemet forstår, at det kan være et bedrageri og signalerer til detailhandleren. Det mest interessante er, at maskinlæringsløsningen kan forbedre sig selv, fordi jo flere transaktioner hun vurderer, mere information hun tilføjer til sin database, hvad kun øger din præcision i opdagelsen af svigagtige transaktioner. Med dette, teknologien er altid opdateret, selv med de nyeste modeller af virtuelle svindelnumre
For at få en idé,en undersøgelse fra Accenture viste, at virksomheder, der har taget AI- og machine learning-teknologier i brug til bekæmpelse af svindel, har set et fald på op til 70% i de økonomiske tab som følge af svindelnumre. Med dette, det er essentielt at investere i denne type løsning for at beskytte dine operationer og sikre et sikkert indkøbsmiljø for forbrugerne. Udo at minimere økonomiske tab, det styrker dit omdømme i en periode med stor efterspørgsel som Black Friday, bidrage til mærkets succes og lang levetid i e-handel
