Incluso con la proyección de mucho éxito, con el 85% de las personas pensando en comprar algo, según datos de Mercado Libre, el Black Friday siempre enciende una señal de alerta para los minoristas. Eso porque, en el último año, una encuesta de Clearsale indicó que, en ese período, hubo más de 400 intentos de fraude por hora, lo que equivaldría a una pérdida de R$ 8,5 mil por minuto. Además, un estudio de Serasa Experian estima para 2024 un volumen de 89 mil inversiones en estafas entre el viernes y el fin de semana de la fecha, lo que equivale a pérdidas aproximadas de R$ 500 millones.
Por más que gran parte de las estafas victimicen a los consumidores finales, en la mayoría de las veces quien termina perjudicado es el minorista. Eso porque, en caso de robos de datos en su plataforma, él está obligado a resarcir a su consumidor perjudicado, ya que es su responsabilidad garantizar un entorno seguro para que su usuario pueda hacer las compras en paz. Además, una de las modalidades más comunes de fraude en el comercio electrónico consiste en delincuentes comprando productos, recibiéndolos normalmente y luego alegando que la tienda no realizó el envío, obteniendo un reembolso por ello. Así, el comerciante queda sin el dinero de la venta y sin la mercancía, que es revendida por el estafador.
Al mantener un entorno seguro para su usuario, la plataforma de comercio electrónico mantiene su reputación en línea, lo cual es esencial para garantizar la fidelización de los clientes, ya que un dato de Opinion Box muestra que el 73% de los usuarios suelen investigar bien la fama de las tiendas virtuales antes de cerrar un negocio. Además, la investigación E-Commerce Trends 2024 es categórica: el 92% de las personas ya dejaron de comprar en línea por miedo a fraudes. Otro dato, de EY, muestra que el 71% de los consumidores brasileños temen que sus datos sean robados en internet.
De qué manera puede el minorista protegerse de las estafas más comunes y garantizar el éxito en el Black Friday? Una solución efectiva ha sido el empleo de herramientas antifraude que mejoran sus sistemas con IA y Machine Learning. Este tipo de tecnología es capaz de evaluar datos transaccionales diversos de los clientes, determinar patrones de consumo y, con ello, formar una base de información. De esta manera, ella tiene en sus manos todo el comportamiento en línea de un determinado consumidor, como el método de pago más utilizado, los productos más buscados, la localidad más accedida, los días favoritos para hacer compras, etc.
Así, si alguna transacción se desvía de la matriz establecida por la tecnología, el sistema entiende que puede ser un fraude y lo señala al minorista. Lo más interesante es que la solución de Machine Learning puede mejorar por sí misma, porque cuanto más transacciones evalúa, más información agrega a su base de datos, lo que solo aumenta su precisión en la detección de operaciones fraudulentas. Con eso, la tecnología está siempre al día incluso con los modelos más actuales de golpes virtuales.
Para tener una idea, un estudio de Accenture mostró que las empresas que adoptaron tecnologías de IA y aprendizaje automático en la lucha contra el fraude vieron una disminución de hasta el 70% en las pérdidas financieras derivadas de estafas. Por eso, es esencial invertir en este tipo de solución para proteger sus operaciones y garantizar un entorno de compras seguro para los consumidores. Además de minimizar pérdidas financieras, esto fortalece su reputación en un período de alta demanda como el Black Friday, contribuyendo al éxito y la longevidad de la marca en el comercio electrónico.
