Selv om det er stor sannsynlighet for suksess, med 85 % av folk som har tenkt å kjøpe noe, ifølge data fra Mercado Livre, sender Black Friday alltid et varsel til forhandlerne. Detto ciò, nell'ultimo anno, una ricerca di Clearsale ha rilevato che nel periodo ci sono state più di 400 tentativi di frode all'ora, il che equivalerebbe a una perdita di 8,5 mila R$ al minuto. I tillegg anslår en undersøkelse fra Serasa Experian for 2024 at det vil være 89 000 svindelforsøk mellom fredag og helgen, noe som tilsvarer omtrent 500 millioner R$ i tap.
Selv om størstedelen av svindelforsøkene rammer sluttforbrukerne, er det ofte forhandleren som ender opp med å bli skadelidende. Det fordi, i tilfelle datatyveri på plattformen din, er du forpliktet til å erstatte den skadede forbrukeren, siden det er ditt ansvar å sikre et trygt miljø slik at brukeren kan handle i fred. I tillegg er en av de vanligste formene for svindel innen netthandel at svindlere kjøper produkter, mottar dem som vanlig, og deretter hevder at butikken ikke sendte dem, og får refundert pengene for dette. Slik blir handelsmannen uten pengene fra salget og uten varene, som blir videresolgt av svindleren.
Ved å opprettholde et trygt miljø for brukeren, opprettholder e-handelsplattformen sitt omdømme på nettet, noe som er avgjørende for å sikre kundelojalitet, siden en opplysning fra Opinion Box viser at 73 % av brukerne vanligvis undersøker omdømmet til nettbutikkene grundig før de inngår en avtale. I tillegg er undersøkelsen E-Commerce Trends 2024 kategorisk: 92 % av folk har allerede sluttet å handle på nettet av frykt for svindel. En annen opplysning fra EY viser at 71 % av brasilianske forbrukere er redde for å få dataene sine stjålet på internett.
På denne måten, hvordan kan detaljisten beskytte seg mot de vanligste svindelforsøkene og sikre suksess på Black Friday? En effektiv løsning har vært bruk av anti-svindelverktøy som forbedrer systemene sine med AI og maskinlæring. Denne typen teknologi er i stand til å vurdere ulike transaksjonsdata fra kundene, fastslå forbruksmønstre og dermed danne en informasjonsbase. På denne måten har hun all online oppførsel til en bestemt forbruker, som den mest brukte betalingsmetoden, de mest søkte produktene, det mest besøkte området, de favorittdagene for kjøp, osv.
Slik at hvis en transaksjon avviker fra matrisen fastsatt av teknologien, forstår systemet at det kan være svindel og varsler forhandleren. Det mest interessante er at maskinlæringsløsningen kan forbedre seg selv, fordi jo flere transaksjoner den vurderer, desto mer informasjon legger den til i databasen sin, noe som bare øker nøyaktigheten i oppdagelsen av svindeloperasjoner. Med dette er teknologien alltid oppdatert, selv med de nyeste modellene av virtuelle svindel.
For å gi en idé, viste en undersøkelse fra Accenture at selskaper som har tatt i bruk AI- og maskinlæringsteknologier i bekjempelse av svindel, opplevde en reduksjon på opptil 70 % i økonomiske tap forårsaket av svindel. Med dette er det viktig å investere i denne typen løsning for å beskytte dine operasjoner og sikre et trygt kjøpsmiljø for forbrukerne. I tillegg til å minimere økonomiske tap, styrker dette omdømmet ditt i en periode med stor etterspørsel som Black Friday, og bidrar til suksess og lang levetid for merket i netthandel.
