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Ciudad de México, 2022.- Cuando hablamos de compras online y fraudes, por lo general mentalizamos escenarios en los que los usuarios son víctimas de cibercriminales que, aprovechándose de un exceso de confianza o de mero desconocimiento, consuman sus actos delictivos.

Pero hablar de compras online y fraude también debe traer aparejado el otro lado de la moneda, el de aquellos usuarios que abusan de ciertas políticas y que se traduce, aunque no lo parezca, en acciones fraudulentas, en una ilegalidad.

De acuerdo con un nuevo estudio elaborado por ClearSale, las personas que se dedican al e-commerce tienen detectados aquellos rubros que los clientes están aprovechando para quedarse sin pagar con artículos o beneficios.

1. Abuso de promociones

Se presenta cuando una persona crea varias cuentas o se aprovecha de bugs para obtener recompensas y promociones.

Acerca de este rubro, Clearsale señala que el 42% de los negocios tiene una tolerancia para el abuso de promociones por parte de los clientes, quienes en ocasiones se hacen de grandes cantidades del bien en cuestión para venderlo a precio real.

2. Abuso de articulo no recibido

Entra en juego cuando el cliente hace una compra, obtiene el bien y después presenta un reporte falso alegando robo o falta de entrega.

Este abuso se origina en la filosofía de siempre darle la razón al cliente y ha llegado a tal grado que el 76% de los comercios online afirma que el problema se fue al alza en los últimos 12 meses.

3. Abuso de devolución

Se presenta cuando el cliente devuelve un artículo que no está sujeto a política de devolución.

El estudio arroja que una variable de este abuso es el “wardrobing”, popular entre usuarios de Instagram y consistente en tomarse fotos con vestimenta que se usa solo una vez (para la captura de la imagen) y que después es devuelta.

Los costos que implica este fraude son alarmantes y se calcula que al año hay una pérdida mundial de 24,000 millones de dólares.

¿Cómo combatir estos abusos?

El 53% de los e-commerce afectados afirma que es incapaz de actuar a gran escala; sin embargo, hay soluciones tecnológicas como las real-time decisions, los collaborative models o el ajuste personalizado de las políticas en cuanto se detecte que un cliente tiene antecedentes de devolución en serie.