Entre 5 y 10% de las transacciones de e-commerce son fraudes, evítalo

La pandemia por COVID-19 contribuyó a que las ventas en línea de comercio retail en México crecieran hasta tres veces; sin embargo, al mismo tiempo también aumentó el volumen de fraudes, el cual creció cerca de 4 veces, según estimaciones de la empresa Bayonet, herramienta de prevención de fraudes y optimización de tasa de aprobación de pagos para comercio electrónico.

Las transacciones de comercio electrónico se realizan de manera exitosa en un 60%, pero el 40% se rechaza, en promedio sólo entre un 5% y un 10% son posibles fraudes; es decir, hay un porcentaje importante de ventas que los comercios están perdiendo por no contar con estrategias para optimizar su tasa de aprobación de pagos según la Condusef.

“México es uno de los países con mayor porcentaje de fraude en comercio electrónico. Esto provoca que los procesadores de pago y bancos impongan reglas más rígidas al momento de aprobar los cobros. En promedio una empresa pierde entre el 0.5% y el 5% de sus ganancias debido a los fraudes (contracargos). Sin embargo, pierde hasta 4 veces más cuando -derivado de los filtros- los pagos de sus clientes se rechazan incorrectamente. La mayoría de las compañías en México están 5-12% abajo de lo que su tasa de aprobación de pagos podría estar. Si contaran con una herramienta para optimizar su aprobación de pagos y controlar el fraude, esto no sucedería”, afirmó José Andrés Chávez, CEO y cofundador de Bayonet.

Por ello,durante el workshop ¿Cómo optimizar la tasa de aprobación de pagos en mi e-commerce?, que formó parte de las actividades de la 15a edición del Eretail Day México, el foro más importante de Latinoamérica que concentra a grandes expositores de la industria provenientes de 18 países.

¿De qué depende la tasa de aceptación de pagos por internet?

“La tasa de aceptación de pagos depende de muchos factores y es importante que el comercio identifique esos componentes para poder optimizarla”, afirmó Juan Esteban Díaz, Founder y Managing Partner de Dizio.

Durante su intervención en el workshop refirió que el modelo de cobros en línea, conocido como modelo ‘de las cuatro patas’, involucra 4 elementos: el tarjetahabiente; el banco emisor, que es quien emite el método de pago; el banco adquiriente, quien procesa el cobro y el comercio.

Todos los componentes tienen que funcionar de manera armónica, ya que cada uno de ellos puede influir negativamente en la tasa de aprobación. Monitorear cada uno te ayudará a optimizar tu tasa de aprobación”, afirmó.

Por ejemplo, en el caso del tarjetahabiente, puede ser que su tarjeta no tenga activas las compras en línea; en el caso de los bancos, es posible que para evitar fraudes hayan impuesto reglas rígidas sobre el comercio, que terminan afectando a clientes que sí tienen interés por comprar. El comercio también debe hacer una experiencia de compra amigable y entendible para su cliente.

Al respecto, Armando Vélez, director de ecommerce en Grupo DAR, agregó que “el contracargo o fraude está muy relacionado con la tasa de aceptación, de modo que si tienes una alta tasa de fraude, las pasarelas, los bancos o los agregadores ‘te cierran la llave’. Yo he visto Pymes que tienen una tasa de aceptación muy baja de hasta 30%. El año pasado, en medio del contexto de la pandemia, la Condusef reportó en promedio tasas de aceptación de hasta 65%, cuando el promedio en el mundo offline es de 90%; es decir, hay un porcentaje importante de ventas que se están perdiendo”.

Enfocarse en los buenos clientes

Para cada fase del modelo de transacción hay acciones muy específicas que los comercios pueden hacer para mejorar su tasa de aceptación, desde asesorar a los clientes, hablar con los bancos y, a nivel interno, diseñar flujos pensado en los consumidores buenos, quienes son en promedio 95% del total de las ventas.

“Enfocar los esfuerzos en los clientes buenos y no en las amenazas de fraude, que son solo el 5%, es más sano para las finanzas y el crecimiento de la empresa”, dijo el CEO de Bayonet.

Con él coincidió Diego Llamo, Business Developer y Head of Payments en Neerme, quien abundó que a pesar de que conocer al cliente “es una obviedad, muchos merchants no terminamos de entender lo importante que es. Preocúpate por conocer a tu cliente y una vez que tienes la pintura completa y armas el rompecabezas, te vas a dar cuenta de cuáles son los lugares a los que quieres llegar con las personas que hacen transacciones fraudulentas y los que compran de forma legítima. Para ello es clave analizar la data y contar con un aliado como herramientas antifraudes para integrar modelos sólidos y elásticos para mejorar la tasa de aprobación”.

Los desafíos

Los comercios en línea se enfrentan a múltiples desafíos para optimizar su tasa de cobros, pero el principal es el fraude, ya que si ocurre una transacción fraudulenta es el mismo comercio quien asume los costos.

Otro de los retos que se abordaron en el evento, es que debido a la cantidad de fraudes que hay en México, muchos bancos y procesadores de pagos imponen filtros muy rígidos que sí impiden el paso de transacciones fraudulentas, pero también representan una limitante para los usuarios que quieren realizar una compra legítima.

También se abordó el uso de tecnologías innovadoras para la detección de fraude, que a pesar de que son una gran opción, muchas de ellas suelen tener altos costos y requieren de un gran equipo para instalarlas y operarlas.

Por ello, hoy en día es posible que las empresas que empiezan a escalar puedan acceder a herramientas asequibles como Bayonet, que además de detectar fraudes, optimiza la tasa de éxito de los cobros conectándose a múltiples procesadores de pago al mismo tiempo y direccionando las transacciones a los que tengan mejor tasa de aprobación.

Las ventajas de optimizar la aprobación de pagos son muy claras. Para la empresa aumentan las ventas, bajan las pérdidas y le es posible escalar; mientras que a nivel de cliente, estos reciben una mejor experiencia de compra y con ello aumentan las posibilidades de que vuelvan a comprar en ese comercio

Redacción

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