Imagínese perder miles de millones en ingresos del comercio electrónico porque los consumidores aprenden a eludir el sistema de devolución de cargo. Esta es la dura realidad que enfrentan los mercados digitales como Uber, Airbnb, Turo y Etsy mientras lidian con una creciente ola de devoluciones de cargos fraudulentas.
El sector global del mercado en línea es proyectado alcanzar un valor bruto de mercancías (GMV) de 3,832 billones de dólares para finales de 2024, lo que refleja un crecimiento del 10% con respecto al año anterior.
Esta rápida expansión trae oportunidades y mayores solicitudes de contracargo. A medida que estos mercados evolucionan hacia ecosistemas más complejos, deben navegar por el complejo panorama de las disputas por devoluciones de cargo, equilibrando sus funciones como conectores entre consumidores y comerciantes.
Las devoluciones de cargo ocurren cuando los consumidores disputan transacciones, lo que resulta en reversiones de pagos que hacen que el comerciante pierda fondos por los bienes o servicios proporcionados. Aunque el proceso de devolución de cargo pretende ser un mecanismo de protección del consumidor, a menudo se explota.
El fraude amistoso es un tipo específico de fraude de devolución de cargo en el que los consumidores disputan cargos legítimos, alegando que nunca realizaron la compra o no recibieron los bienes o servicios. Este tipo de fraude es particularmente problemático para los mercados porque, a menudo, el mercado no es la entidad que proporciona los bienes o servicios.
Las redes sociales alimentan el fraude amigable
Una tendencia creciente y preocupante está amplificando este desafío: la proliferación de videos en las redes sociales que enseñan a los consumidores cómo disputar cargos de crédito, lo que lleva a un aumento significativo del fraude amistoso. Estos videos están impulsando un aumento de solicitudes de devolución de cargo ilegítimas, lo que afecta a varias industrias, incluidos los mercados digitales.
Para combatir esta creciente amenaza, los mercados deben ir más allá de simplemente responder a las quejas. Las soluciones impulsadas por IA ayudan a los mercados a reunir las pruebas más sólidas para recuperar los ingresos perdidos por disputas fraudulentas adaptando cada respuesta de devolución de cargo a escala y utilizando el aprendizaje automático para optimizar y mejorar los resultados a lo largo del tiempo.
La IA puede identificar patrones que indican oportunidades para mejorar los procesos de negocio. Al adoptar estas soluciones, los mercados pueden cumplir con las regulaciones de la red de tarjetas, distinguir entre devoluciones de cargo legítimas y fraude amigable y crear un entorno más seguro, eficiente y fácil de usar.
Mercados propios y riesgos de fraude
El abuso de primera parte, o “fraude amistoso”, es una preocupación creciente en los mercados digitales. A diferencia de los comerciantes tradicionales que controlan directamente sus transacciones e interacciones con sus clientes, los mercados funcionan como intermediarios, conectando a los compradores con múltiples vendedores independientes. Esta posición única los hace particularmente vulnerables al abuso por parte de la primera parte.
En un escenario directo de comerciante a cliente, el comerciante gestiona todos los aspectos de la transacción, desde la venta inicial hasta la atención al cliente, con acceso directo a los registros de compra, los registros de comunicación y la calidad de los bienes o servicios proporcionados.
Sin embargo, este proceso es más complejo para los mercados. Deben depender de datos de potencialmente miles de vendedores, a menudo dispersos en varios sistemas y bases de datos, lo que dificulta la recopilación de las pruebas necesarias para disputar eficazmente las devoluciones de cargo.
Los mercados también deben gestionar la confianza y la integridad de toda su plataforma, equilibrando los intereses de compradores y vendedores.
Cuando un comprador incurre en un uso indebido de primera parte, como afirmar falsamente que un artículo nunca fue recibido o no es como se describe, el mercado queda en una posición difícil. Corren el riesgo de sufrir pérdidas financieras por la devolución de cargo en sí, y si pasan la devolución de cargo a los vendedores, su reputación corre el riesgo de verse empañada si los vendedores se sienten insuficientemente protegidos o apoyados.
Marketplace como comerciante oficial
Las devoluciones de cargo plantean mayores riesgos para los mercados cuando asumen el papel de «comerciante registrado». Como tal, los mercados no sólo son responsables de procesar pagos y manejar las disputas de los clientes, sino que también soportan todo el impacto financiero de las devoluciones de cargo.
Además, las devoluciones de cargo repetidas pueden dañar gravemente la reputación de un mercado, erosionando la confianza de los consumidores, vendedores y empresas de procesamiento de tarjetas. Para mitigar eficazmente estos riesgos, es crucial que los mercados implementen medidas basadas en IA.
Una solución que utilice adecuadamente la IA puede desempeñar un papel fundamental a la hora de agilizar la gestión de disputas y mejorar las tasas de victorias a escala, garantizando que los mercados se recuperen más y su reputación se mantenga en buen estado en todos los ámbitos.
Las políticas de reembolso transparentes y justas son esenciales porque reducen la insatisfacción del cliente y previenen disputas por devolución de cargo. Brindar una excelente atención al cliente, incluido un fácil acceso a los canales de resolución, garantiza que los problemas se resuelvan rápidamente, evitando que las disputas se conviertan en devoluciones de cargo.
Simplificar y aclarar los flujos de los usuarios finales, como los procesos de pago y las comunicaciones posteriores a la compra, también puede reducir significativamente el riesgo de devoluciones de cargo.
Es esencial contar con descripciones precisas de las transacciones, que aparecen en los extractos de las tarjetas de crédito de los clientes. El uso de descriptores dinámicos que incluyan nombres de comerciantes y mercados puede reducir la confusión del cliente y disminuir el riesgo de devoluciones de cargo accidentales debido a transacciones no reconocidas.
IA para una gestión eficaz de los contracargos a escala
En los mercados digitales, donde los datos suelen estar dispersos en los sistemas de múltiples proveedores, la IA es una herramienta indispensable para consolidar y analizar esta información. La IA funciona como un organizador inteligente, sintetizando datos dispersos en un marco cohesivo y procesable que agiliza la gestión de devoluciones de cargos y fortalece las defensas en disputas de pagos.
Al analizar los datos de las solicitudes de devolución de cargo, especialmente cuando se clasifican por códigos de motivo específicos o quejas de los clientes, la IA puede identificar patrones que revelan problemas sistémicos o áreas de mejora en la plataforma. Por ejemplo, las devoluciones de cargo frecuentes relacionadas con un aspecto particular del servicio pueden resaltar fallas en la experiencia del usuario final o en el proceso de transacción que, cuando se corrigen, pueden reducir significativamente las devoluciones de cargo futuras.
A diferencia de los sistemas tradicionales manuales o automatizados basados en modelos estáticos, la IA adapta las estrategias de mitigación de contracargos teniendo en cuenta diversos factores, como las tendencias del mercado, los tipos de emisores y las categorías de productos. Este nivel de detalle mejora cada respuesta al tiempo que reduce el esfuerzo manual.
A medida que la IA aprende de cada caso de contracargo y perfecciona su enfoque en función de los resultados, se vuelve cada vez más eficaz. Cuantos más datos procese la IA, mejor podrá distinguir los casos ganadores de los perdidos. Con el tiempo, esto conduce a una mejora continua en las tasas de ganancias y recuperación, lo que convierte a la IA en una herramienta cada vez más poderosa para mitigar las devoluciones de cargos.
Generar confianza con defensa contra contracargos impulsada por IA
A medida que crecen los mercados digitales, la gestión de la confianza y las transacciones se vuelve cada vez más compleja. Dado su papel como intermediario, las soluciones de contracargo impulsadas por IA son esenciales. Estas herramientas ayudan a los mercados a consolidar y analizar grandes cantidades de datos, agilizar la gestión de disputas y mejorar las tasas de ganancias, especialmente cuando actúan como «comerciantes registrados».
La capacidad de la IA para detectar tendencias y responder a devoluciones de cargo a escala es crucial para proteger la reputación y la estabilidad financiera de los mercados.
En un panorama competitivo donde la confianza es primordial, aprovechar las soluciones avanzadas de IA permite a los mercados proteger sus plataformas, garantizando que sigan siendo seguras, eficientes y fáciles de usar. Al hacerlo, protegen sus resultados y fomentan una confianza duradera entre consumidores y vendedores, allanando el camino para un éxito continuo.
