Com tantos dados espalhados, sobretudo desde o vazamento de milhões de dados, os sistemas antifraude se tornam cada vez mais necessários, não só para proteger as empresas, mas também os consumidores. Apesar de aumentar a segurança nas operações, dependendo de como é feita, a análise antifraude pode atrapalhar a experiência do cliente, segundo Tom Canabarro, cofundador da Konduto.
O executivo participou do Big Solutions — Customer Experience nesta terça-feira (23). Segundo ele, a análise antifraude pode ser automática ou manual.
Antifraude automática
“Hoje a análise automática de fraude tem base importante no cadastro do cliente, se os dados batem ou não, mas também tem tecnologia que não depende tanto do dado para tomar as decisões [de aprovação de compra], como cadastro positivo, mais voltado para análise de crédito, e o machine learning”, explica o especialista.
“As tecnologias modernas monitoram o comportamento, como os horários que a pessoa pesquisa, quando entram nos sites, tudo isso faz parte. Quando o cliente vai até uma loja física, ele analisa a vitrine antes de comprar. Com o e-commerce é a mesma coisa. Ninguém compra um Iphone em cinco minutos. No online, porém, essa análise precisa ser feita em menos de um segundo”, conta Canabarro. Veja algumas tipos de análise automática:
- Banco de dados: bases históricas que concentram os mais atuais dados sobre os clientes.
- Inteligência artificial: machine learning evolui constantemente, aprendendo com o comportamento dos fraudadores.
- Comportamento de navegação: rastrear o comportamento de clientes legítimos e fraudadores ajuda o sistema a distinguir os dois em fração de segundo.
- Tempo de processamento: tudo isso deve ser processado no menor tempo possível.
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Análise manual
“Evitar a análise manual aumenta a experiência do cliente porque 40% das ligações não são atendidas na primeira vez por vários motivos. Pessoas com menos de 25 anos, por exemplo, não costumam atender ligações de números desconhecidos. Se não for possível confirmar, a compra é cancelada, o que atrasa a venda naquele momento. A verificação manual entra em choque com a entrega, que é o nono diferencial do e-commerce”, explica Canabarro. Confira os tipos de análise manual:
- Análise de contexto: o analista vê o que está sendo comprado, o histórico daquela pessoa na loja e se o contexto do pedido bate com o passado recente.
- Validade cadastral: este telefone, email ou endereço possui algum vínculo com o CPF? Se são pessoas distintas, qual a relação entre elas?
- Ligação: se ainda há dúvidas, o analista precisa falar com aquele comprador, de preferência em um telefone vinculado ao banco de dados.
- Novo contato: caso a pessoa não atenda ou não posso falar, agenda-se uma nova tentativa horas depois.
Ainda segundo o especialista, diante destas questões, o procedimento está sendo deixado de lado com frequência. “Grandes varejistas não costumam fazer a análise manual, como a Amazon, Mercado Livre e os marketplaces chineses, porque eles priorizam a experiência do cliente em detrimento da receita. Eles ignoram pedidos bons para deixarem a operação mais automatizada”, analisa o executivo.
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Por Dinalva Fernandes, da redação do E-Commerce Brasil
O E-Commerce Big Solutions – Customer Experience é um evento online promovido pelo E-Commerce Brasil em parceria com seus mantenedores. São 48 palestras divididas em três dias. Ainda dá tempo de se inscrever pelo link.
https://www.slideshare.net/ecommercebrasil/big-solutions-cx-antifraude-tambm-assunto-para-customer-experience