Betrugserkennung: Wie maschinelles Lernen helfen kann, Marketingausgaben zu senken und den ROI zu steigern
Mit fortschreitender Technologie finden Betrüger neue Wege, Schwachstellen im System auszunutzen, um sich an betrügerischen Aktivitäten zu beteiligen. Zu diesen Aktivitäten gehören Chargeback-Betrug, Kontoübernahme und Klickbetrug. In diesem Blogbeitrag werden wir untersuchen, wie maschinelles Lernen verwendet werden kann, um diese betrügerischen Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern, wodurch die Marketingausgaben gesenkt und der Return on Investment (ROI) erhöht werden.
Rückbuchungsbetrug
Chargeback-Betrug tritt auf, wenn ein Kunde eine rechtmäßige Belastung bestreitet und eine Chargeback einleitet, was dazu führt, dass der Händler Einnahmen verliert. Händler sind dann gezwungen, Ressourcen aufzuwenden, um die Rückbuchung zu untersuchen und in einigen Fällen anzufechten. Dieser Vorgang ist zeit- und kostenintensiv und kann dem Ruf des Händlers schaden.
Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Chargeback-Betrug zu erkennen, indem das Kundenverhalten analysiert wird. Durch die Analyse der Kaufhistorie und der Ausgabemuster eines Kunden können maschinelle Lernalgorithmen verdächtige Transaktionen identifizieren und zur Überprüfung markieren. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen das Gerät und den Standort des Kunden analysieren, um festzustellen, ob die Transaktion von einem bekannten betrügerischen Standort aus erfolgt.
Kontoübernahme
Eine Kontoübernahme findet statt, wenn ein Betrüger sich Zugang zum Konto eines Kunden verschafft, indem er dessen Anmeldedaten stiehlt. Sobald der Betrüger Zugriff hat, kann er nicht autorisierte Einkäufe tätigen, persönliche Informationen stehlen oder sich an anderen betrügerischen Aktivitäten beteiligen. Kontoübernahmen sind besonders problematisch für Händler, die auf wiederkehrende Einnahmequellen angewiesen sind.
Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Kontoübernahmen zu erkennen, indem das Verhalten des Benutzers analysiert wird. Durch die Analyse von Anmeldemustern, Gerätenutzung und Transaktionsverlauf können Algorithmen für maschinelles Lernen verdächtige Aktivitäten erkennen und zur Überprüfung kennzeichnen. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen Anomalien beim Standort, Gerät und Verhalten des Benutzers erkennen, um festzustellen, ob das Konto kompromittiert wurde.
Klicken Sie auf Betrug
Klickbetrug tritt auf, wenn Betrüger gefälschte Klicks verwenden, um die Kosten für Pay-per-Click-Werbung in die Höhe zu treiben. Dies ist besonders problematisch für Werbetreibende, die sich auf Pay-per-Click-Werbung verlassen, um den Verkehr auf ihre Website zu lenken.
Mithilfe von maschinellem Lernen kann Klickbetrug durch Analyse des Nutzerverhaltens erkannt werden. Durch die Analyse des Geräts, des Standorts und des Verhaltens des Benutzers können maschinelle Lernalgorithmen verdächtige Aktivitäten erkennen und zur Überprüfung markieren. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen die Klickrate der Anzeige analysieren und feststellen, ob sie den Industriestandards entspricht.
Reduzierung der Marketingausgaben und Steigerung des ROI
Durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Erkennung betrügerischer Aktivitäten können Händler ihre Marketingausgaben reduzieren und den ROI steigern. Durch die Verhinderung von Rückbuchungsbetrug können Händler die Kosten für die Untersuchung und Anfechtung von Rückbuchungen vermeiden. Durch die Verhinderung der Kontoübernahme können Händler die Kosten für entgangenen Umsatz und Reputationsschäden vermeiden. Durch die Verhinderung von Klickbetrug können Werbetreibende die Kosten für gefälschte Klicks vermeiden.
Darüber hinaus können Händler und Werbetreibende den ROI steigern, indem sie betrügerische Aktivitäten verhindern. Indem sichergestellt wird, dass legitime Transaktionen verarbeitet werden, können Händler ihren Umsatz steigern. Indem sichergestellt wird, dass Pay-per-Click-Werbung legitim ist, können Werbetreibende die Effektivität ihrer Werbekampagnen steigern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass maschinelles Lernen ein leistungsstarkes Tool zur Erkennung und Verhinderung betrügerischer Aktivitäten wie Chargeback-Betrug, Kontoübernahme und Klickbetrug sein kann. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Betrugserkennung können Händler und Werbetreibende ihre Marketingausgaben senken und den ROI steigern. Mit fortschreitender Technologie wird maschinelles Lernen im Kampf gegen Betrug immer wichtiger.
