Qualquer pessoa que atue na área de pagamentos dirá que os “ chargebacks ” são um indicador defasado. Muito poucas equipes Crie levam em conta esse atraso na forma como realmente interpretam seus dados Disputa , e a lacuna entre saber disso e corrigir a situação pode, discretamente, distorcer o diagnóstico, a previsão e a prevenção. Veja a seguir como isso se manifestou em um Lojista ao longo de dois verões e o que mudou quando os dados passaram a ser interpretados no eixo correto.

A história superficial

Considere a “Candyland”, uma confeitaria anônima que vende diretamente ao consumidor Lojista. Por dois verões consecutivos, o painel de Disputa da empresa começou a apresentar aumento em julho, atingiu o pico em agosto e permaneceu elevado até setembro. A interpretação da equipe foi razoável: um problema de Disputa no final do verão e início do outono. Assim, a equipe se preparou da maneira como a maioria das equipes faria, aumentando a capacidade de resposta a Disputa para o terceiro trimestre e se preparando para o pico de setembro.

Nos dois anos, a temporada se desenrolou da mesma maneira. A equipe passou pela fase de “ disputas ” com resultados mistos, o pico acabou perdendo força e a atenção se voltou para outros assuntos, até que, em julho do ano seguinte, a mesma curva voltou a aparecer.

O problema com o gráfico

O painel apresentava os casos de “ disputas ” por data de registro, o que é uma visualização comum e realmente útil para gerenciar o volume de casos. No entanto, muitas vezes esse não é o eixo adequado para diagnosticar o evento comercial que gerou o “ Disputa ”.

Uma cobrança por serviço não utilizado ( Disputa ) pode surgir dias, semanas ou até meses após a transação original. O cliente pode perceber a cobrança mais tarde, tentar resolver primeiro um problema com o serviço ou esperar até analisar o extrato. Como resultado, a data de registro pode ficar significativamente distante da data da compra e da experiência do cliente que, na verdade, gerou a reclamação sobre a cobrança ( Disputa). As regras da Visa ( Rede ) prevêem exatamente esse tipo de atraso: a Visa concede aos titulares de cartões até 120 dias após a data da transação para registrar a maioria das reclamações sobre cobranças ( disputas), e alguns códigos de motivo permitem prazos mais longos.

Na prática, isso significa que um gráfico com base na data de registro não mostra quando o problema ocorreu. Ele mostra quando o problema ocorreu, acrescido de um atraso de várias semanas, distribuído de forma desigual pelos meses seguintes. O “problema de setembro” da Candyland se deveu, em grande parte, a esse atraso.

A virada

Quando os mesmos disputas foram representados graficamente novamente por data de compra, o quadro mudou. Setembro voltou ao seu nível normal, e o pico concentrou-se em julho e agosto, quando os pedidos foram efetivamente feitos. O que parecia ser um problema do outono era, na verdade, um problema de compras do verão, visto com um certo atraso.

Essa correção, por si só, altera o quadro de pessoal e as projeções. Mas a nova perspectiva possibilitou algo ainda mais valioso: uma vez que cada “ Disputa ” foi associado à transação que o originou, foi possível comparar, mês a mês e de forma consistente, a combinação de motivos de “ Disputa ”. Foi dessa comparação que surgiram as conclusões mais úteis.

Dois problemas escondidos em um único pico

Quando comparada a média dos meses de julho e agosto com os outros dez meses do ano, duas categorias do “ Disputa ” se destacaram, e o mesmo padrão se manteve tanto em 2023 quanto em 2024.

O índice de fraude disputas ficou cerca de 105% acima do nível de um mês normal. As transações envolvidas apresentavam um perfil comum: valores de pedidos acima do habitual, sinalizados pelo titular do cartão como fraudes não autorizadas. Uma análise dos contatos com os clientes e dos detalhes dos pedidos sugeriu uma provável causa raiz. Algumas compras haviam sido feitas por crianças ou outros membros da família usando o método de pagamento cadastrado dos pais, e a Disputa surgiu assim que o titular do cartão verificou o extrato. Se esse padrão se mantiver, alguns desses pedidos de alto valor no verão podem destruir a margem de contribuição, uma vez que os custos dos produtos, as despesas de atendimento, as taxas de Disputa e a receita não recuperada sejam levados em conta. Vale a pena validar isso com uma análise de margem adequada antes de alterar qualquer coisa, mas a direção da constatação é importante de qualquer forma: trata-se de uma questão de triagem de fraudes e verificação de pedidos, não de uma questão de resposta ao Disputa.

O número de produtos danificados disputas ficou cerca de 33% acima do nível de um mês normal. Considerando a categoria do produto e a época do ano, danos causados pelo calor durante o transporte são a explicação mais plausível: mercadorias estragando-se ou derretendo a caminho do cliente, que então opta por disputas em vez de solicitar uma devolução. É uma hipótese que vale a pena confirmar com base nos dados da transportadora e nas descrições Disputa , mas, se for confirmada, não se trata de um problema de fraude. As possíveis soluções, como embalagens isoladas, bolsas térmicas, remessas expressas no verão ou suspensão de entregas devido às condições climáticas, são de responsabilidade da equipe de atendimento de pedidos, e não da equipe de disputas .

Em outras palavras, um pico apresentava dois problemas distintos, com responsáveis e soluções diferentes, e nenhum deles era visível no gráfico de datas de registro.

A aula

As coisas nem sempre são o que parecem à primeira vista, e os dados do “ chargeback ” são um exemplo em que a visão superficial se desvia sistematicamente da realidade devido ao atraso do “ Disputa ”. Uma equipe que analisa gráficos com datas de registro fica exposta a:

Combater bem o “ disputas ” é o mínimo que se espera. Os maiores retornos vêm da compreensão do porquê de disputas ter acontecido, com base na data em que realmente ocorreram, pois um Disputa que PREVENÇÃO não custa nada para ser combatido e não gera nenhuma taxa.

Transformando a análise em ação

Essa é a lacuna que o site Chargeflow foi criado para preencher.

A Automação camada cuida do processo em si: compila as provas , envia as respostas e otimiza as taxas de sucesso em grande escala, sem que a equipe precise elaborar as contestações manualmente.

A camada de inteligência é de onde vêm descobertas como a da Candyland. O Chargeflow mapeia cada Disputa de volta à sua transação de origem, de modo que as análises são executadas com base na data da compra, em vez da data de registro, por padrão, com códigos de motivo, valores dos pedidos, linhas de produtos e sazonalidade conectados em uma única visualização. Interpretado dessa forma, um “problema de setembro” nunca tem a chance de surgir, porque os dados apontam para julho desde o início.

Para empresas do setor alimentício Lojistas , como a Candyland, isso significa chegar ao próximo verão com uma política antifraude adaptada para pedidos anômalos de alto valor, um plano de cadeia de frio para itens sensíveis ao calor e uma previsão de Disputa baseada na realidade das datas de compra, posicionada para PREVENÇÃO uma parcela significativa do pico, em vez de absorver todo ele.

Seus dados do chargeback contam uma história. Certifique-se de interpretá-los da maneira correta.

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre a data de registro d chargeback e e a data da transação?

A data de registro é aquela em que uma contestação de transação ( Disputa ) chega ao emissor do cartão ( Rede); a data da transação é aquela em que a compra original ocorreu. A Visa concede aos titulares de cartão até 120 dias após a data da transação para registrar a maioria das contestações de transação ( disputas), de modo que um relatório com base na data de registro pode apresentar um pico semanas ou meses após as compras que realmente o causaram.

Por que os casos de “ chargebacks ” aumentam meses depois de um aumento nas vendas?

Chargebacks as compras que as originam podem ocorrer com atraso, às vezes de semanas ou meses, pois os titulares de cartões podem Disputa muito tempo depois da venda. Um aumento nas vendas em julho pode aparecer como um pico de Disputa em setembro em um gráfico baseado na data de registro, a menos que os dados sejam reajustados com base na data da compra.

O que é fraude amigável?

A fraude bem-intencionada ocorre quando o titular legítimo do cartão disputas uma compra real e já entregue, em vez de solicitar um reembolso ao Lojista . Isso costuma acontecer quando outra pessoa com acesso ao cartão, como uma criança ou um membro da família, fez a compra, e ela aparece nos dados do Disputa como fraude, mesmo que não tenha ocorrido nenhum roubo do cartão.

Como o Lojistas pode exibir os dados do chargeback por data de compra, em vez de data de registro?

Lojistas É necessário que os registros d Disputa m sejam mapeados de volta à transação original, e não apenas à data em que um caso foi registrado. A camada de inteligência do Chargeflowfaz isso por padrão, associando códigos de motivo, valores de pedidos e sazonalidade à data da compra, de modo que os picos sazonais apareçam no mês em que realmente ocorreram.