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Fraudology
Redução de recusas falsas: formas inovadoras de medir e reduzir recusas falsas no e-commerce
Hoje falamos sobre a redução de recusas falsas e por que essa segue sendo uma das oportunidades mais negligenciadas na prevenção à fraude em e-commerce.
Este é o terceiro e último episódio de uma série sobre recusas falsas e falsos positivos, e quis usá-lo para ir ao prático. Já falamos dos dados de benchmarking que mostram que lojistas demais ou não medem recusas falsas ou não acham que sejam um problema relevante. Também ouvimos líderes de fraude de varejistas on-line conhecidos sobre como pode ser difícil proteger as taxas de aprovação sem perder de vista chargebacks e risco real.
Então, neste episódio, me aprofundo na mecânica concreta de medir recusas falsas. Alguns desses métodos são mais tradicionais. Outros são mais inovadores. Nenhum serve igualmente para todos. Mas, se você leva a sério a redução de recusas falsas, precisa de algum sistema para medir o que sua equipe está bloqueando, o que os bons clientes estão perdendo e onde seus ciclos de feedback estão se rompendo.
E isso importa.
Porque a perda de receita por recusas falsas é real, mesmo sendo mais difícil de ver do que a perda por fraude. Se você só mede o que passou, e não o que deveria ter passado, está perdendo uma parte enorme do quadro. Reduzir recusas falsas começa pela visibilidade, e a visibilidade começa pela medição.
O que você vai ouvir neste episódio:
- Por que reduzir recusas falsas começa por medi-las de forma mais sistemática
- Como métodos de medição tradicionais e inovadores podem melhorar a precisão das decisões
- Por que taxas de aprovação e estratégia de equilíbrio com chargebacks precisam ser avaliadas juntas
- Como os ciclos de feedback ajudam a ajustar regras e o desempenho dos modelos de risco
- Por que reduzir o atrito do cliente deveria fazer parte de toda estratégia antifraude séria
Você deve ouvir este episódio se:
- Trabalha com fraude, risco, pagamentos ou e-commerce e quer melhores estratégias contra recusas falsas
- Precisa de formas melhores de medi-las e de entender a perda de receita que elas geram
- Se importa com redução de falsos positivos, otimização da taxa de aprovação e atrito do cliente
- Quer melhorar a precisão das decisões com melhor análise operacional
- Busca formas práticas de fortalecer as métricas do lojista e os ciclos de feedback
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