매우 성공적일 것으로 예상되더라도, Mercado Livre의 데이터에 따르면 85%의 사람들이 무언가를 구매할 계획이지만, 블랙 프라이데이는 항상 소매업체들에게 경고 신호를 보내는 시기입니다. 이는 지난 한 해 동안 Clearsale의 조사에 따르면, 해당 기간 동안 시간당 400건 이상의 사기 시도가 있었으며, 이는 분당 8,500헤알의 손실에 해당합니다. 또한, Serasa Experian의 조사에 따르면 2024년에는 금요일부터 주말까지 약 89,000건의 사기 피해가 발생할 것으로 예상되며, 이는 약 5억 헤알의 손실에 해당합니다.
대부분의 사기가 최종 소비자를 피해자로 만들지만, 대부분의 경우 피해를 입는 사람은 소매상이다. 그것은 귀하의 플랫폼에서 데이터 도난이 발생할 경우, 귀하가 피해를 입은 고객에게 보상해야 하기 때문입니다. 이는 사용자가 평화롭게 구매할 수 있도록 안전한 환경을 보장하는 것이 귀하의 책임이기 때문입니다. 또한, 전자상거래에서 가장 흔한 사기 유형 중 하나는 악의적인 사람들이 상품을 구매하고 정상적으로 받았음에도 불구하고 가게가 배송하지 않았다고 주장하여 환불을 받는 것입니다. 이렇게 상인은 판매한 돈과 상품을 잃게 되며, 그 상품은 사기꾼에 의해 재판매됩니다.
사용자에게 안전한 환경을 유지함으로써, 전자상거래 플랫폼은 온라인 평판을 유지하며, 이는 고객 충성도를 확보하는 데 필수적입니다. Opinion Box의 데이터에 따르면, 73%의 사용자들이 거래를 성사시키기 전에 온라인 상점의 평판을 잘 조사하는 것으로 나타났습니다. 또한, 연구 '전자상거래 트렌드 2024'는 단호하다: 92%의 사람들이 사기 걱정으로 온라인 구매를 중단했다. 또 다른 데이터인 EY의 자료에 따르면, 브라질 소비자의 71%가 인터넷에서 자신의 데이터를 도난당할까 봐 두려워합니다.
이와 같이 소매업체는 가장 흔한 사기에 어떻게 대비하고 블랙 프라이데이에서 성공을 보장할 수 있을까요? 효과적인 해결책은 인공지능과 머신러닝을 활용하여 시스템을 향상시키는 사기 방지 도구의 사용입니다. 이러한 유형의 기술은 고객의 다양한 거래 데이터를 평가하고 소비 패턴을 파악하여 정보 기반을 형성할 수 있습니다. 이렇게 그녀는 특정 소비자의 온라인 행동 전체를 파악할 수 있으며, 가장 많이 사용하는 결제 방법, 가장 많이 검색하는 제품, 가장 많이 방문하는 지역, 구매하기 가장 좋은 날 등도 알 수 있습니다.
따라서 기술에 의해 정해진 기준을 벗어나는 거래가 발생하면 시스템은 이를 사기로 간주하고 소매업체에 신호를 보냅니다. 가장 흥미로운 점은 머신러닝 솔루션이 스스로 발전할 수 있다는 것입니다. 평가하는 거래가 많아질수록 더 많은 정보를 데이터베이스에 추가하여 사기 거래 탐지의 정확도를 높입니다. 이로 인해 기술은 가장 최신의 온라인 사기 모델조차도 항상 따라잡고 있습니다.
개략적으로 말하면, 액센츄어의 조사에 따르면 인공지능과 머신러닝 기술을 도입한 기업들은 사기 방지에서 금융 손실이 최대 70%까지 감소하는 것을 목격했습니다. 이로 인해, 이러한 유형의 솔루션에 대한 투자가 필수적이며, 이를 통해 귀하의 운영을 보호하고 소비자에게 안전한 구매 환경을 보장하는 것이 중요합니다. 재정적 손실을 최소화하는 것 외에도, 이는 블랙 프라이데이와 같은 큰 수요 기간 동안 브랜드의 명성을 강화하여 전자상거래에서의 성공과 장수에 기여합니다.
