Análise de pedidos aprovados: Bastidores do antifraude na Black Friday

Todos os anos, quando chega a Black Friday, há um ponto que muitos ignoram: o risco não diminui depois que o pedido é aprovado. Pelo contrário, é exatamente nesse momento que a maior parte das fraudes tenta passar despercebida.

E a pesquisa de intenção de compra da Black Friday 2025 do Reclame Aqui reforça o tamanho do desafio: 20% dos consumidores já foram vítimas de golpes em edições anteriores. Somado a isso, os requisitos que vão incentivar as compras deste ano vão além do preço: reputação da marca (34%), site seguro contra golpes (33%) e avaliações de outros consumidores (25%). Isso mostra que o consumidor não busca apenas o menor preço, ele busca segurança digital.

E, para garantir esse nível de segurança, entramos em um processo minucioso de revisão dos pedidos aprovados, uma etapa conhecida como “ostensiva de pedidos”, “inteligência de prevenção a fraude” ou simplesmente “monitoramento de pedidos”. Trata-se de uma camada essencial de proteção, que atua como um filtro final para resguardar tanto o consumidor quanto toda a operação de e-commerce.

Como funciona a análise de pedidos aprovados

1 - Cruzamento de dados: o primeiro filtro

Horas após a compra, o primeiro movimento é mergulhar nos dados. O painel de BI reúne todas as aprovações, permitindo visualizar concentrações de comportamento que fogem do padrão. Entre alguns desses sinais, estão:

• E-mails semelhantes;
• Repetição de endereço;
• Mesmo endereço com vários CPFs diferentes;
• Concentração em determinados SKUs;
• Número de telefone incoerente;
• Variações bruscas no ticket médio.

Nesse momento, é possível identificar tudo que se “descola” do comportamento histórico e estatístico da loja online. É quase como montar um quebra-cabeça, onde cada detalhe importa.

Então, antes de qualquer ação mais profunda, todos os pedidos são cruzados para identificar repetições suspeitas, com combinações improváveis de dados. Esse cruzamento gera um primeiro funil, sendo pedidos que chamam a atenção pela característica fora do comum.

2 - Análise por agrupamento: onde entra o olhar humano

Com o funil inicial formado, partimos para uma triagem manual. Aqui, são avaliados o comportamento de compra, horário, quantidade de itens, padrão de navegação e histórico do cliente. Em alguns casos, é preciso ter a ajuda de ferramentas de antifraude para aprofundar a análise.

Quando algo realmente não fecha, o passo seguinte é entrar em contato direto com o consumidor. É impressionante como esse passo, simples, desmonta grande parte das tentativas de golpe, uma vez que os fraudadores evitam qualquer validação humana. Se o cliente não reconhece a compra, o caso avança imediatamente para o próximo estágio.

3 - Quando a análise exige uma narrativa completa

Há casos em que é preciso reconstruir a “história” da transação. É a hora de analisar: “Essa compra faz sentido com o perfil deste cliente?”

Compras de alto valor durante a madrugada, endereços incompatíveis com o local de IP, inconsistências em dados cadastrais, erros ortográficos repetidos… Tudo isso é indicativo de simulação ou tentativa de mascarar identidade.

Quando necessário, deve ainda validar documentos, conectar informações geográficas e realizar verificações adicionais. Somente com isso, é possível partir para a decisão final: liberar, bloquear ou solicitar mais evidências ao consumidor.

4 - Bloqueio do envio: a última linha de defesa

Quando a suspeita é confirmada e há um risco real de fraude, é preciso impedir que o pedido avance na cadeia logística. Esse bloqueio pode acontecer em vários pontos: no próprio sistema do CD, antes da nota ser emitida, na transportadora, ou até durante o trajeto, quando ainda há tempo de reter a entrega.

Barrar a expedição é sempre o melhor cenário. Isso previne o temido chargeback, evita um custo logístico desnecessário e que pode gerar um prejuízo operacional.

5 - Regras e controles: tudo vira aprendizado

Cada pedido analisado retroalimenta o motor de antifraude. Ao criar regras, ajustamos pesos, adicionamos variáveis e fortalecemos controles. A fraude é um organismo vivo, muda, evolui e tenta novas abordagens. Por isso, o processo de análise de pedidos também é vivo e cíclico.

Assim, o aprendizado desta Black Friday se transforma em vantagem na próxima, no Natal e em todas as datas de alto volume.

Por que esse processo é vital? 

Muita gente acredita que o antifraude é só um botão que aprova ou reprova pedidos automaticamente. Mas quem vive a operação sabe: o antifraude começa na máquina, mas termina em pessoas capacitadas.

É o especialista que interpreta dados, identifica padrões invisíveis, faz leituras comportamentais e conecta pontos que nenhum motor automatizado identifica sozinho. É ele que impede o prejuízo, protege a reputação da marca e garante que consumidores legítimos não sofram com bloqueios injustos.

Em um cenário, apresentado pela pesquisa do Reclame Aqui, onde 63% não identificam golpes baseados em IA e onde a reputação pesa mais do que o frete ou a condição de pagamento, o processo de análise pós-aprovação deixa de ser “um extra” e torna-se um pilar da confiança digital.

E é essa combinação de tecnologia, investigação e leitura humana que mantém a operação segura, saudável e, sobretudo, preparada para uma Black Friday cada vez mais desafiadora.

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