O golpe conhecido como “falso pagamento” liderou as fraudes aplicadas no e-commerce brasileiro (42%) no primeiro semestre de 2021, segundo estudo divulgado pela OLX e pela AllowMe, e já causou prejuízo de R$6 milhões para comerciantes de todo o Brasil.

Pensando nisso, a Appmax - startup gaúcha que oferece soluções para ajudar negócios digitais na maximização de resultados - possibilita aos clientes um sistema de antifraude misto que permite uma verificação em duas etapas. A primeira etapa consiste em uma análise sistêmica onde é possível identificar informações importantes sobre o perfil de compra com base em CPF, endereço e score de mercado.

O principal diferencial está no modo como a análise em uma segunda etapa é feita: ao receber pedidos que seriam negados automaticamente por outras plataformas através do antifraude automático, a equipe da processadora de pagamentos analisa de forma manual dados que justifiquem a aprovação para que a loja não perca nenhuma venda legítima.

Além de ser uma alternativa eficiente para os lojistas, é importante lembrar que este método oferece uma melhor experiência do usuário, afinal, muitas vezes o sistema acusa fraude e o consumidor não consegue entender o motivo do cancelamento. Com a análise manual, a chance da recuperação de resultados é maior, possibilitando ao lojista uma taxa de conversão acima da média do mercado sem custo adicional, além da fidelização do consumidor.

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