O documento discute como as lojas podem se preparar para barrar fraudes na Black Friday sem prejudicar a experiência do cliente. Ele explica que a análise automática de fraude usa inteligência artificial e dados comportamentais para processar pedidos rapidamente, mas revisões manuais podem ser necessárias. Também sugere começar a medir taxas de aprovação automática, traçar estratégias para reduzir análises manuais e conversar com provedores de antifraude para se preparar para o aumento de vendas de novembro.

1. Sua loja está
preparada para
barrar fraudes na
Black Friday sem
prejudicar a
experiência do
cliente?

2. Sobre a
27 mil
lojas no Brasil e na
América Latina passaram
pelas análises da Konduto
7,7
pedidos por
segundo
R$ 35 bi
processados em compras
244 mi
de pedidos
analisados
1.3 bi
de reais evitados de prejuízo
ao setor de e-commerce e
pagamentos digitais

3. Segundo dados do Procon de SP em 2020, a demora na entrega do
produto ainda é a principal reclamação dos consumidores do comércio
eletrônico.
Problemas gerados
De Acordo com dados do Reclame Aqui, o número de
reclamações por atraso nas entregas aumentos 68,6% em
comparação com 2019.

4. 88%*
dos compradores estão
dispostos a pagar mais
por uma entrega
no mesmo dia.
*De acordo com a pesquisa Global Consumer
Insights Survey da PWC, realizada com mais de
22 mil consumidores online em 27 países.
10%**
dos compradores já
tiveram problemas
com atrasos em
entregas.
Velocidade é essencial…
para a satisfação do cliente
**De acordo com pesquisa da
Confederação Nacional
das CDL´s

5. Mas como barrar
fraudes sem
atrasar análise
das compras?

6. Como funciona a análise
automática de fraude?
Banco de
Dados
Birôs e 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 a 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

7. E como funciona
a revisão manual?
Análise de contexto
Analista vê o que está
sendo comprado, o
histórico daquela pessoa e
se o contexto do pedido
bate com o passado
recente
Validação cadastral
Este telefone, e-mail 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 no birô
Novo contato
Caso a pessoa não
atenda ou não possa
falar, agenda-se uma
nova tentativa horas
depois

8. Um bom antifraude encontra um
ponto de equilíbrio entre os 3 itens.
Que não é o mesmo para todos,
cada cliente/operação tem o seu.
Como um
antifraude
toma decisões?
FALSOS
POSITIVOS
MAIS
RECEITA
PERDAS E
MULTAS

9. TER MESA DE ANÁLISE SÓ É VÁLIDO
SE TEMPO NÃO É UMA QUESTÃO PARA
O SEU NEGÓCIO.

10. REVISÃO
MANUAL
APROVAÇÃO
AUTOMÁTICA
ROI é quase sempre positivo
Análise mais cara
Mais demorada
Menor fricção
Análise mais barata
Em tempo real
das ligações não
são atendidas na
primeira tentativa
raramente atendem
ligação de números
desconhecidos
25 anos
Pessoas abaixo de
~40% Não possui custo nem o
tempo de revisão manual
Sem espaço para margem
de erro, não tem “talvez”.

11. Como preparar sua
operação agora para
evitar análise manual
em novembro
(sem aumentar
as fraudes)?

12. Comece hoje a medir
sua taxa de aprovação
automática (se você não
a tiver)
1

13. Trace estratégias para
diminuir análise manual
2

14. Fale com seu
Antifraude sobre isso
3

15. ROI da revisão manual é positivo;
Porém, agilidade e falta de atrito fazem
clientes mais felizes;
Um falso positivo pode afastar um cliente
para sempre;
Equilibrar o ROI da revisão com o ROI de
satisfação do cliente;
Entender qual é a prioridade do seu negócio.
Resumindo...

17. OBRIGADO!
tom@konduto.com