Know Your Users to prevent fraud | User behavior analytics | Nethone

Ganhe mais clientes fiéis, rejeite apenas fraudadores

A Nethone desenvolveu uma solução exclusiva de prevenção de fraudes baseada na abordagem de conhecer seus usuários (Know Your Users™) que permite a criação de perfis abrangentes, aprofundados e multidimensionais de todos os usuários online. Desde conhecer os clientes até compreender suas reais intenções ‑ trata‑se de uma ferramenta essencial para uma nova era de serviços focados no bom cliente.

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Graças ao crescimento da internet, dizem que o mundo se tornou global. Mas isso realmente aconteceu? Num mundo globalizado todo mundo se conhece. Na internet, as coisas são diferentes. As pessoas estão numa “sombra” atrás de suas telas, ainda mais anônimas.
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É claro que isso é só uma ilusão, visto que toda ação na internet deixa um rastro digital. Mas, mesmo com grandes quantidades de dados ao alcance dos nossos dedos, muitas organizações ainda deixam de aproveitar este entendimento adicional em processos nos quais lidam com os clientes.
A abordagem Know Your Users™ da Nethone
é uma resposta para este desafio
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Construímos o criador de perfis da Nethone, uma solução que nos permite coletar dados únicos e diretos dos usuários online.

Graças ao uso de nossas exclusivas técnicas de machine learning, conseguimos criar perfis com as informações coletadas, além de segmentar tráfego e bloquear tentativas de fraude.

Acreditamos que o futuro do ecommerce significará cada dia menos fricção para os usuários. Nossos anos de experiência colaborando com o ecommerce nos permitiram compreender o quanto a fricção que incide sobre o usuário é ocasionada por processos imprecisos de gestão de risco. A Nethone foi criada para possibilitar um crescimento dinâmico para o ecommerce através da redução da fricção relacionada à gestão de risco verificação manual e autenticação passiva.

Do conhecimento ao entendimento

Qual a diferença entre o sistema KYC (conheça seu cliente) e KYU (conheça seu usuários Know Your Users™)?
O KYC tenta reconhecer quem está do outro lado da tela, verificando a
identidade de um cliente. Mas por que não usar estes dados também para outras finalidades?

E se pudéssemos:

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enriquecer e aumentar o processo, e aproveitá-lo muito mais?

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passar apenas proteger o lucro de uma empresa aumentar de forma proativa sua receita?

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aumentar nossa perspectiva, com um olhar bem minucioso sobre todos os usuários, não só aqueles que já passaram para a fase do pagamento ou preencheram um formulário de registro?

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vá além do “saber” e alcance o “entender”

Estas questões levaram à equipe da Nethone a onde estamos hoje.

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Know Your Users™ é um passo além do KYC. Tem a ver com compreender o que não é declarativo e descobrir o que está oculto. O criador de perfis da Nethone, a tecnologia central da abordagem KYU, permite que os comerciantes obtenham uma perspectiva completa.

outcome

Ele extrai mais de 5.000 atributos sobre o dispositivo, caracteristicas do software e da rede, e o que é mais importante: tudo sobre o comportamento do usuário. Isso permite uma compreensão holística do cliente com o qual o comerciante está lidando.

extract

O resultado da análise alimenta o mecanismo de machine learning responsável por detectar padrões e correlações tipicos ou atipicos, alem de permitir o treinamento dos modelos para necessidades especificas do setor.

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Como resultado, a solução consegue fornecer recomendações em tempo real sobre clientes, com precisão bastante elevada. Tudo isso funciona para limitar o risco de fraudes e aumentar a receita, identificando usuários recorrentes, o que permite liberar o potencial de vendas.

Como passar do KYC para o KYU?

Para passar de uma abordagem de conhecimento de clientes para conhecer os usuários através do Know Your Users™, beneficiandose desta melhoria, é crucial compreender algumas coisas. Primeiramente, devese ser focado no cliente. São os usuários que precisam estar satisfeitos com sua experiência online para que se tornem clientes fidelizados. E, em segundo lugar, os modelos de machine learning são um fator essencial para esta mudança.

ML models

Modelos de machine learning desenvolvidos por anos

Temos trabalhado em nossas soluções para adicionar o valor de maiores índices de conversão desde 2016. Isso exigiu mais do que uma boa infraestrutura, mais também conhecimento em ciência de dados. Tudo isso foi feito para treinar modelos de machine learning para atender as necessidades específicas de cada um de nossos clientes.

Self improving system

Sistema com autoaprimoramento

E é importante entender que estes modelos conseguem realmente melhorar uns aos outros, aproveitando os resultados das análises realizadas no passado ou ao mesmo tempo, em diferentes contextos, para criar novas análises.

More accurate predictions

Previsões mais precisas

Só para ilustrar a ideia; um modelo identificando compradores em potencial que fazem visitas frequentes pode gerar previsões, utilizadas como fonte adicional de dados para um novo modelo responsável por, digamos, a detecção de usuários que têm probabilidade de irem embora em 3 meses. Deste modo, as previsões ficam mais precisas, e vão daí em diante.

Expert on board

Especialistas a bordo

Criar um ecossistema de modelos é um grande desafio, e isso exige o envolvimento de algumas das mentes mais brilhantes que existem - pessoas que compreendem todas as nuances dos negócios, além dos requisitos técnicos. Nossas equipes dedicadas cuidam deste desafio para atender até as necessidades mais complexas.

Curioso sobre as análises Know Your Users™?

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