Une commande en ligne frauduleuse peut coûter à un petit détaillant près de trois fois le coût de la transaction. C’est ce que Stripe a trouvé dans son rapport de décembre 2017 sur les tendances et les comportements en matière de fraude en ligne (PDF).
Rapport sur les tendances en matière de fraude en ligne
Le processeur de paiement en ligne a récemment publié le rapport et a donné à Small Business Trends une perspective unique via des commentaires par e-mail exclusifs.
$config[code] not found«L’un de nos objectifs lors de la publication du rapport est d’aider les petites entreprises à mieux comprendre comment et quand un comportement frauduleux se manifeste, afin qu’elles puissent créer des stratégies spécifiques qui répondent directement à leurs besoins», explique Michael Manapat, responsable de l’ingénierie des paiements et de l’expérience chez Stripe., dans un courriel avec Small Business Trends.
Le rapport de Stripe a révélé qu’une petite entreprise de vente au détail en ligne dépenserait 2,62 dollars pour lutter contre la fraude en ligne pour chaque dollar d’une commande frauduleuse. Cela va jusqu'à 3,34 dollars pour un magasin de détail mobile. Il serait donc logique que la défense soit la meilleure possible avant d’être victime d’opérations frauduleuses.
Mais combien de défense suffit?
Il est vrai que la cybercriminalité est à la hausse et que les petites entreprises sont de plus en plus visées par des fraudeurs. Et à mesure qu'augmente la sécurité des transactions dans les magasins physiques, la probabilité que les transactions en ligne soient ciblées augmente également.
Cependant, il est également vrai que les petites entreprises peuvent trop investir dans la protection en ligne contre la fraude. Ce rapport de Stripe tente d’aider les petits détaillants en ligne à déterminer les domaines dans lesquels ils doivent se protéger.
«Compte tenu de leurs ressources limitées, la plupart des petites entreprises doivent faire des compromis entre fraude en matière de contrôle et maximisation de la rentabilité. Les petites entreprises peuvent utiliser le rapport pour identifier des schémas cohérents de comportement frauduleux », explique Manapat.
En fin de compte, un petit magasin de vente au détail en ligne devra peut-être installer un logiciel anti-fraude sur son magasin. Mais toutes les petites entreprises n’auront pas l’argent ou les ressources nécessaires pour déployer une telle défense. Dans d’autres cas, explique Manapat, les magasins en ligne doivent identifier les tendances chez les fraudeurs afin de détecter les activités suspectes pendant qu’elles se produisent.
Pour commencer, les plus petits magasins doivent capturer plus d'informations sur leurs clients dès le départ. Cela réduit considérablement les chances d'une transaction frauduleuse.
«Bien que chaque entreprise soit différente, la compréhension de l'apparition de la fraude aidera non seulement les petits détaillants à lutter plus efficacement contre la fraude, mais également à comprendre pourquoi il est si important de définir de meilleures règles», ajoute Manapat.
Les achats en ligne à des taux anormalement élevés constituent un autre signe important de fraude sur les transactions en ligne. Les acteurs de la fraude achètent parfois à un rythme 10 fois supérieur à celui généralement observé sur un site. Ils aiment aussi frapper pendant les heures du soir, selon Stripe. Et vous pouvez vous attendre à cette activité pendant les périodes de faible trafic sur un site.
"Par exemple, les taux de fraude n'augmentent pas notablement les jours de magasinage intensif comme le Black Friday, mais plutôt les jours de fête comme Noël où beaucoup de gens ne font pas leurs achats", explique le rapport.
Une autre conclusion clé du rapport montre que la plupart des transactions frauduleuses ne concernent pas les articles coûteux. Au lieu de cela, ce sont des transactions plus petites qui ont tendance à être frauduleuses.
«Aux États-Unis, les données Stripe montrent que les montants des transactions frauduleuses ne sont que légèrement supérieurs aux montants des transactions ordinaires», indique le rapport.
Stripe suggère aux petits détaillants en ligne de travailler avec un processeur de paiement qui déploie une technologie d’apprentissage automatique afin de repérer les transactions fictives. Mais la société a également noté que le simple fait de se fier à AI pour détecter la fraude ne suffisait pas. La vigilance manuelle est également nécessaire.
«Les modèles d'apprentissage automatique répondent à ce défi en incorporant de nombreuses nuances spécifiques au contexte afin de ne rejeter que les transactions les plus suspectes, plutôt que de mettre en place des règles générales qui peuvent facilement en arriver à bloquer de bonnes transactions. Les commerçants devraient travailler avec des processeurs de paiement dotés d'un apprentissage automatique et d'autres technologies pour optimiser ces compromis complexes entre l'arrêt de la fraude et l'optimisation de la rentabilité », ajoute le rapport.
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