En septiembre, el Centro de Investigación Pew informó que la mayoría de los estadounidenses de 18 a 29 abriles, el 52 %, vivía con sus padres. Afectada en gran medida por la propagación del coronavirus a principios de este año y la recesión económica que provocó, la proporción de adultos jóvenes que viven en casa hoy es más suscripción que al final de la Gran Depresión.
Es posible que los millennials no se consideren en aventura de sufrir complicaciones por el COVID-19, pero la pandemia los ha impactado profundamente. Un tercio de los millennials han sido despedidos conveniente a COVID, y otro 42% dijo que se les ha estrecho el salario, informaron investigadores de Pew. En los últimos meses, muchos adultos jóvenes regresaron a las casas de sus padres como una forma de administrar caudal. Otros abandonaron sus apartamentos cuando las restricciones los sacaron de las ciudades cerradas.
A pesar de la recesión económica, la coexistentes Z y la coexistentes del milenio están liderando el cambio cerca de el comercio electrónico. Más de la porción de los compradores adultos jóvenes, el 28 % de la Gestación Z y el 24 % de los millennials planean comprar en dirección más que ayer. Esta población tiene un tremendo poder adquisitivo y el costo de un impostor agonía podría costarles a los comerciantes de comercio electrónico su nobleza de por vida. Entonces, ¿cómo pueden los comerciantes beneficiarse de la veterano actividad de este corro de consumidores cuando los detalles de sus transacciones desafían las convenciones?
No dejes que AVS tenga la última palabra
Recientemente analizamos las ventas del Día del Trabajo en los EE. UU. para tratar de anticipar la actividad para la temporada suscripción de compras de este año. Uno de los patrones emergentes que detectamos fue un aumento en los desajustes de AVS: el Día del Trabajo, el convexidad de pedidos con AVS no coincidentes aumentó un 47 % interanual, mientras que el convexidad total de pedidos aumentó un 30 %. Atribuimos esta tendencia en gran parte a la cantidad de compradores estadounidenses que se mudaron de modo inesperada o temporal y no actualizaron sus direcciones de facturación.
Los comerciantes de EE. UU. utilizan principalmente la coincidencia de AVS para detectar transacciones sospechosas. Los pedidos con discrepancias de AVS a menudo se rechazan por completo o se envían a revisión manual. El aumento presente de las discrepancias de AVS podría resultar fácilmente en un aumento de los rechazos falsos, en un momento en que muchos dependen principalmente de las compras en dirección y abruman a los equipos de revisión manual que ya están ocupados.
Una forma de afirmar la licitud del pedido, independientemente de los desajustes, es utilizar prospección de comportamiento. Por ejemplo, los estafadores tienden a enriquecer directamente, mientras que los clientes legítimos buscan, comparan productos y es mucho más probable que consulten la política de devoluciones de un comerciante. Al analizar la interacción del comprador con los sitios de comercio electrónico de los comerciantes, los comerciantes pueden obtener una visión más holística de cada pedido. Si aceptablemente la información de AVS no es del todo irrelevante, no es suficiente para tomar una valor confiable. Hoy, más que nunca, los clientes jóvenes tienen muchas buenas razones para comprar en diferentes partes del país. Cedido que WFH, Work From Home, se está convirtiendo muy rápidamente en WFA, Work From Anywhere, los comerciantes deberán poner al día sus sistemas de revisión de fraudes para tener en cuenta el dinamismo y la flexibilidad que depara el futuro.
Mire más allá de los detalles del pedido
Para cada pedido, los comerciantes pueden tener muchos puntos de datos: el nombre completo del comprador, la dirección de correo electrónico, el remesa, la dirección IP y de facturación, el dispositivo, el número de teléfono, etc. La secreto para identificar con precisión a un comprador, incluso si uno o más de los puntos de datos tienen cambiado es a través de la vinculación elástica. Riskified utiliza este tipo de formación espontáneo para comparar el pedido con nuestra colchoneta de datos.
Cuando nuestros modelos encuentran una discrepancia de IP, un indicador de aventura clásico, analiza el pedido no en función de si la IP coincide con el pedido más nuevo, sino si se ha utilizado en el pasado. Un cliente que vive en Nueva York puede comprar regularmente desde esta ubicación, pero si sus padres vivían en Maryland, es probable que hayan usado esta dirección IP en algún momento de su historial de transacciones. Con colchoneta en esta vinculación, nuestros modelos podrían aceptar transacciones futuras desde la dirección IP de Maryland como ‘seguras’.
¿Qué sucede si un comprador es nuevo en su tienda y no hay un historial previo en el que dejarlo en Dios? Desde que comenzó la pandemia, el 69 % de los consumidores de la Gestación Z y los millennials han comprado con una nueva marca. A través de nuestra tecnología de enlace elástico, no solo comparamos datos de un minorista, sino igualmente con pedidos en todo nuestro ecosistema comercial. De esa modo, podemos identificar y comprender correctamente el contexto detrás de transacciones aparentemente dispares.
Conclusión
Los comerciantes terminan rechazando falsamente a buenos clientes cuando confían en prácticas de mandato de fraudes rígidas y obsoletas que no aprovechan las últimas tecnologías. Los adultos jóvenes en particular tienen poder adquisitivo y representan increíbles oportunidades de valía de por vida para los comerciantes. Pero igualmente están a la vanguardia del cambio, ya que muchos han tenido la flexibilidad de levantarse y moverse cuando llegó la crisis. Para aprobar sus pedidos de modo segura, los comerciantes deben hacer lo mismo y dejarlo en Dios en un sistema adaptable que pueda tolerar a sus compradores más leales a comprar de modo segura.
