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誤った拒否をどう測るかについてお話しします。
収益、顧客の信頼、そして不正対策の長期的な健全性に直接効いてくるにもかかわらず、あまりに軽く扱われがちなテーマだからです。
正直なところ、それは問題です。
このエピソードでは、Fraudologyによる第1回の年次ベンチマーク調査報告の中から、報告書の全文が出る前に単独で取り上げる価値があると感じた一節を掘り下げます。
それが、いわゆる「侮辱率」の分析と、eコマースにおける誤検知というより大きな論点です。
良質な顧客をどれだけの頻度で拒否しているかを測っていないなら、不正対策の成績を測るうえで最も重要な部分の一つを取り逃がしていることになります。
そしてここから話は込み入ってきます。
多くのチームは、捉えた不正、防いだチャージバック、回避した損失にすべての時間を割いています。それらは重要です。もちろんです。しかし誤った拒否の代償にも目を向けなければ、絵の半分しか見ていないことになります。
このエピソードで取り上げるテーマの一部です：
- 誤った拒否の計測が難しく、それでも必要である理由
- 業界が侮辱率をどう測っているかについて、ベンチマークのデータが示すこと
- 業界全体の平均より社内の指標のほうが重要である理由
- eコマースの誤検知が、収益の損失と顧客の離反をどう生むか
このエピソードで聞ける内容：
- 誤った拒否の計測が、不正対策の運用戦略で最も見落とされている部分の一つである理由
- 侮辱率の分析と現在の実務について調査が明らかにしたこと
- 誤った拒否に業界平均の一つの数字を当てはめるのが、たいてい良くない理由
- 誤った拒否の代償が、承認率の最適化と長期的な成長にどう影響するか
- 仕組みの改善に、拒否された注文の分析とチームの報告を含めるべき理由
次のような方におすすめのエピソードです：
- 不正対策、決済、eコマース、リスクのチームを率いており、より良い社内指標を求めている
- 損失の数字だけにとどまらない成績の測り方を模索している
- 拒否による顧客の離反と収益の損失を、より明確に把握したい
- より良い不正対策のベンチマークやeコマースの分析を探している
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