Domino’s Pizza: 10% más de autorización con tecnología de gestión de riesgos inteligente

¿Cómo crear una estrategia de gestión de riesgos que sea eficiente para más de 300 tiendas propias y franquiciadas? Este fue el desafío que Domino's Pizza, la red de pizzerías más grande del mundo, enfrentó cuandolas ventas online crecieron un 82,5% al comienzo de la cuarentena.

Junto a la mayor demanda digital, llegaron también preocupaciones con la seguridad de las transacciones. Nada más natural:una persona es víctima de intentos de fraude online cada 16 segundosen Brasil.

Sin embargo, reglas muy estrictas también pueden conducir a un bloqueo infundado de los consumidores legítimos -lo que sucede con el 2,5% de todas las transacciones digitales declinadas. ¿Cómo entonces encontrar el equilibrio correcto?

Nuestraherramienta de gestión de riesgos, llamada Revenue Protect, utilizaMachine Learninge inteligencia de datos para evaluar más de 100 datos sobre una transacción; como ubicación, correo electrónico, ticket medio, datos de la tarjeta, productos en el carrito de compra e historial de usuario. Estos datos están cifrados y protegidos para el uso exclusivo de la herramienta antifraude.

Estas características se utilizan en la creación de lo que llamamos "perfil de riesgo". Funciona así: cada artículo recibe una puntuación de acuerdo con el riesgo de fraude que representa. Una tienda que suele vender a una región determinada, por ejemplo, puede determinar qué compras realizadas desde otras partes de la ciudad tienen una puntuación mayor, correspondiendo a un mayor riesgo.

Esos perfiles de riesgo, creados de forma personalizada para cada negocio, son utilizados para detectar amenazas de forma más asertiva.

Para que el algoritmo antifraude entendiera el comportamiento de los clientes de Domino's (y de los defraudadores), era necesario armarlo con el historial de pagos de la empresa procesado por Adyen desde el inicio de la asociación.

Se descubrió, por ejemplo, que las unidades Domino's podían ser separadas en dos grupos: las de perfil de riesgo estándar, y las que tenían un perfil de riesgo alto. A partir de esta constatación, se ha adaptado la estrategia antifraude.

El nuevo plan pretendía trabajar de manera más conservadora con las tiendas que enfrentan más intentos de fraude, mitigando el riesgo dechargebackde compras por el consumidor que deben ser indemnizadas por los minoristas. Por otro lado, también era necesario dar más flexibilidad a unidades con desempeño estable, disminuyendo el número de compras legítimas rechazadas como sospechosas de fraude.

"Hemos reducido en un 17% las reglas de riesgo impuestas para las tiendas con perfil de riesgo estándar, que bloqueaban compras legítimas por temor a intentos de fraude. Como resultado,el volumen aprobado aumentó sin perjudicar la seguridad de la tienda y de los consumidores", explica Cássia Pinheiro, Head de Risco y Compliance de Adyen para América Latina.

Incluso después de esta implementación, la herramienta deMachine Learningcontinúa evaluando si los estándares aún tienen sentido o si deben ser revisados para tener en cuenta nuevos perfiles de riesgo. Fue lo que ocurrió en mayo, cuando se creó un nuevo perfil dirigido a unidades de bajo riesgo, con el objetivo de ampliar aún más el volumen de aprobaciones.

"La preocupación de Domino 's es siempre ofrecer la mejor experiencia para nuestros clientes y eso incluye seguridad al momento de comprar online.Con el apoyo de Adyen en la inteligencia de datos y la personalización de las reglas de aprobación en cada una de nuestras 300 tiendas, sabemos que mantenemos a los consumidores seguros a la vez que optimizamos la operación", afirma Gabriel Guioto, CFO de Domino's.