O e-commerce brasileiro tem crescido muito nos últimos anos. De acordo com a Associação Brasileira do Comércio Eletrônico (ABComm), o setor faturou cerca de R$ 60 bilhões em 2017, o que representou um aumento de 12% em comparação ao ano anterior. Mas, mesmo diante de um cenário positivo, os lojistas ainda têm um grande desafio a superar: golpes on-line. Um levantamento feito pela Konduto, sistema antifraude inovador e inteligente, aponta que o comércio eletrônico local sofre uma tentativa de fraude a cada cinco segundos.
O Brasil possui uma taxa de tentativa de fraude contra o e-commerce de aproximadamente 3% – uma das mais altas do mundo. Com o objetivo de minimizar os impactos desta prática criminosa e proteger o lojista, existem no mercado diversas soluções de análise de risco, que utilizam as diversas técnicas para combater o golpe: validação de dados cadastrais, fingerprint ("identidade" do dispositivo utilizado na compra), geolocalização, gerenciamento de regras condicionais etc).
Recentemente, duas tecnologias passaram a ser mais utilizadas nesta área de análise de risco e demonstraram uma alta eficiência: inteligência artificial e monitoramento do comportamento de navegação de um usuário em um site de e-commerce. No entanto, para atingir os melhores resultados desta combinação, o lojista deve saber quem compra em seu site e como compra.
O relatório E-Commerce Radar, publicado pela NeoAtlas, destrinchou características demográficas e de comportamento de navegação de clientes em 24 segmentos do comércio eletrônico brasileiro. Com isso, são perceptíveis as diferenças do público de cada categoria.
Por exemplo: o público consumidor de e-commerces de alimentos e bebidas é formado 64% por mulheres, 30% possui entre 25 e 34 anos, realiza compras de ticket médio de R$ 174 e coloca, em média, 17 itens no carrinho por pedido. Já em tabacarias on-line o perfil é bastante diferente: 61% homens, 43% entre 35 e 44 anos, ticket médio de R$ 239 e 1,2 item no carrinho por pedido. Enquanto isso, na média geral do País, os dados são um pouco diferentes: 50,6% mulheres, 37% entre 25 e 34 anos, ticket médio de R$ 322 e 2,9 itens por pedido.
Apesar de os dados demográficos e de comportamento de navegação darem um norte no entendimento do perfil do cliente, estas informações não são tão relevantes por si só. Um modelo genérico de análise de risco não seria muito eficiente nem no e-commerce de alimentos e bebidas e nem na tabacaria. É aí que entra o poder da inteligência artificial, capaz de processar e analisar milhares de dados em frações de segundo, além de criar modelos únicos para cada segmento – e para cada loja virtual.
Desta forma, os sistemas antifraude que combinam monitoramento de navegação, inteligência artificial e todas as técnicas "tradicionais" do mercado da análise de risco brindam o e-commerce com ferramentas de altíssima eficiência. Estes sistemas recebem milhares de informações sobre uma única compra on-line e conseguem realizar um cálculo de risco de maneira instantânea, barrando somente os pedidos realmente fraudulentos e aprovando as compras feitas por clientes legítimos.
Tom Canabarro, co-fundador da Konduto.
