Christian León: Incrementar la tasa de aprobación, una oportunidad millonaria para el retail mexicano

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El comercio electrónico en México, que ya contaba con la tasa de crecimiento más alta a nivel mundial, se aceleró aún más en 2020, un año atípico que acercó a nuevos compradores a las plataformas de comercio en línea, y culminó en un aumento del 81% en comparación con el 2019 alcanzando ventas por $316 mil millones de pesos, equivalente al 9% del total de retail en el país de acuerdo con la AMVO.

Además, los mexicanos cada vez se sienten más seguros de hacer compras en línea, incluso utilizando su tarjeta de débito. De acuerdo con la Condusef, en 2020 las operaciones en comercio electrónico con débito fueron dos veces mayores a las efectuadas con tarjeta de crédito.


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Pero con el crecimiento del comercio en línea están aumentando los retos para los retailers ya que se vuelve muy fácil para los usuarios cambiar de sitio desde la comodidad de su hogar privilegiando el tener una gran experiencia de compra. Para hacerlo es fundamental que los comercios en línea busquen incrementar la tasa de aprobación de transacciones.

Para que una transacción sea aprobada después de que el cliente haga clic en el botón de compra, tienen que ocurrir dos cosas: primero, el banco debe aprobar el pago verificando que la tarjeta de crédito o débito tenga los fondos suficientes.

Ahí los comercios encuentran su primer obstáculo, pues en México la tasa de aprobación bancaria de transacciones de e-commerce, al cierre de 2020, era del 62%, así que, 38% de las órdenes de compra no son aprobadas.

Segundo, el ecommerce también debe decidir si la transacción es legítima, es decir, si no representa un riesgo de fraude o contracargo ya sea porque que el cliente haya sido víctima de robo de identidad o porque existan antecedentes de abuso por parte de ese cliente.

Miedo al fraude frena ingresos y erosiona la experiencia del cliente

El fraude en Latinoamérica es 4 veces más alto que en Estados Unidos. Una razón crítica de esto es la falta de inversión en tecnología moderna que emplee Inteligencia Artificial y machine learning para diferenciar las transacciones fraudulentas de las legítimas. Desafortunadamente, la dependencia a la revisión manual para la detección de fraudes compromete la experiencia del cliente, ya que los pedidos se retrasan durante las revisiones, o lo que es peor, se rechazan incorrectamente debido a la limitada información disponible que tiene un analista de fraude para tomar una decisión.

Algunas de las formas más comunes de fraude en México y la región incluyen fraudes de pago cometidos con múltiples tarjetas robadas a diversos sitios online y “Friendly Fraud”, incluidas las afirmaciones falsas de que un cliente nunca pidió un producto o que un producto pedido nunca llegó. Dichos reclamos se realizan a través de contracargos presentados ante el emisor de la tarjeta de crédito.

Al respecto, la Condusef reportó que en México los contracargos en compras autorizadas durante 2020 sumaron 3.346 mil millones de pesos, cifra que han tenido que absorber los comercios online en la mayoría de los casos. Por temor a ser víctimas de fraude, algunos comercios en línea rechazan las órdenes de compra de nuevos clientes que realizan pedidos de alto valor, por ejemplo, una pantalla de 15,000 pesos, perdiendo así una oportunidad importante de negocio.

Sumado al miedo, existen otros obstáculos para mejorar la tasa de aprobación, como son los procesos de revisión manual que en México representa el 20%, según VISA. Este tipo de revisión está sujeta a errores humanos y pueden demorar la respuesta al cliente hasta 24 horas. Pero también el uso de tecnologías heredadas y sistemas de detección de fraude basados en reglas estáticas resultan en declinar erróneamente transacciones legítimas al no considerar toda la información necesaria para validar un pago.

Si los retailers en México adoptaran soluciones con tecnologías y modelos de punta para la detección inmediata de fraude, Signifyd estima que su tasa de aprobación podría incrementar al menos 15%. En Hot Sale 2021, por ejemplo, este 15% habría representado una área de oportunidad de más de $2 mil 738 millones de pesos que equivalen aproximadamente a $137 millones de dólares durante los nueve días que duró esta campaña.

Por eso es vital que los comercios integren sistemas de detección automatizados que verifiquen en una fracción de segundo si la transacción es legítima o no por medio de tecnologías como Machine Learning y Big Data, que además tienen la capacidad de aprender y reaccionar ante los nuevos tipos de fraude que surgen.

Es importante que los comercios pasen a un enfoque en donde se busque encontrar a los buenos consumidores y a estos mismos se les ofrezca una experiencia de usuario libre de fricciones. Esto no solamente resulta en un incremento de ganancias durante la transacción aprobada, sino que da pie a que los clientes regresen a la tienda en el futuro tras haber tenido una buena experiencia una vez que se dio clic en el botón de compra.

En una encuesta de Signifyd, 57,6% de los participantes dijo que tener una orden rechazada sin motivo aparente era razón suficiente para dejar de comprar en un comercio en línea.

Pero no todo está perdido, los negocios locales tienen al menos 4 meses para modernizar sus sistemas de detección de fraude y aumentar su porcentaje de aprobación justo antes de que inicie la temporada de ventas más fuerte del año.

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