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Vamos falar sobre medir recusas falsas.
Porque este é um daqueles temas descartados com frequência demais, embora tenha impacto direto na receita, na confiança do cliente e na saúde de longo prazo do seu programa antifraude.
E, sinceramente, isso é um problema.
Neste episódio, me aprofundo em uma seção do primeiro relatório anual da pesquisa de benchmarking do Fraudology que, na minha visão, merecia uma conversa própria antes mesmo de o relatório completo sair.
Essa seção é a análise da taxa de insulto e a questão mais ampla dos falsos positivos no e-commerce.
Porque, se você não mede com que frequência recusa bons clientes, está deixando de fora uma das partes mais importantes da medição do desempenho antifraude.
E é aqui que a coisa complica.
Muitas equipes dedicam todo o tempo a fraude detectada, chargebacks evitados e perdas prevenidas. Essas coisas importam. Claro que importam. Mas, se você não olha também o custo das recusas falsas, está vendo só metade do quadro.
Estes são alguns temas que exploramos neste episódio:
- por que medir recusas falsas é difícil, mas ainda assim necessário
- o que os dados de benchmarking dizem sobre como o setor mede taxas de insulto
- por que métricas internas importam mais do que médias amplas do setor
- como falsos positivos no e-commerce geram perda de receita e evasão de clientes
O que você vai ouvir neste episódio:
- por que medir recusas falsas é uma das partes mais negligenciadas da estratégia operacional
- o que a pesquisa revelou sobre a análise da taxa de insulto e as práticas atuais
- por que usar uma única média do setor para recusas falsas costuma ser má ideia
- como o custo das recusas falsas afeta a otimização da taxa de aprovação e o crescimento
- por que as melhorias do sistema deveriam incluir a análise de pedidos recusados e o reporte da equipe
Você deve ouvir este episódio se:
- lidera equipes de fraude, pagamentos, e-commerce ou risco e quer métricas internas melhores
- tenta melhorar a medição do desempenho antifraude além dos números de perda
- quer entender com mais clareza a evasão de clientes por recusas e a perda de receita
- busca melhor benchmarking de prevenção à fraude e análise de e-commerce
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