Black Friday - Fluch und Segen zugleich
Kommentar von Felix Steinmann, Geschäftsführer RISK IDENT
Hamburg (ots)
Am 26.11. ist es wieder soweit - Black Friday. Galt dieser Tag im deutschsprachigen Raum noch bis vor einigen Jahren als gänzlich unbekannt, hat er sich mittlerweile vor allem bei den Händlern etabliert. Aber auch Verbraucher sehnen sich nach dem jährliche Shopping-Erlebnis und hoffen auf die besten Schnäppchen. So ist es kaum verwunderlich, dass laut dem Handelsverband Deutschland (HDE) 96 Prozent der Online-Shopper den Black Friday kennen und man in diesem Jahr mit einem Umsatz von rund 4,9 Milliarden Euro rechnet. Die mit Abstand am meisten nachgefragte Produktkategorie ist Unterhaltungselektronik, wie Smartphones und Tablets. Diese ist auch eine beliebte Kategorie für Online-Betrüger, die am umsatzstärksten Tag des Jahres mit Hochdruck versuchen, die Sicherheitsmechanismen der Unternehmen zu umgehen, so Statista.
So ist dieser Tag Fluch und Segen zugleich, denn seine steigende Bedeutung bringt vermehrt Sicherheitsrisiken und Cyber-Gefahren mit sich. Zunehmend schnellere Zahlungsmethoden sind heutzutage gefordert. So erwarten die Kunden reibungslose Checkouts und strafen die Händler indirekt mit dem Verlassen ihres Warenkorbs ab, wenn sie durch eine umständliche Kundenidentifikation aufgehalten werden, die in erster Linie zum Schutz vor Betrug eingesetzt wird. Meistens können Händler mithilfe von Präventionssystemen, welche Anomalien identifizieren und Muster erkennen, dem Betrug auf die Schliche kommen. Mit steigender Zahl an Geschäften im Internet, steigt auch das Aufkommen an Betrugsarten wie Identitätsbetrug - die absichtliche Nutzung der Identität einer anderen Person als Methode, sich finanziell zu bereichern oder einen Kredit sowie andere Leistungen im Namen einer anderen Person zu erschleichen. Der Identitätsdiebstahl entwickelt sich in Deutschland rasant und verzeichnete 2020 ein Wachstum von 23 Prozent gegenüber dem Vorjahr.
Mit Hilfe von Daten, Analysten, den richtigen Systemen und künstlicher Intelligenz können die meisten betrügerischen Transaktionen verhindert werden, bevor dem Händler ein Schaden entsteht. Besonders herausfordernd wird es in Bezug auf die Betrugsprävention, wenn legitime Kunden ein ungewöhnliches Verhalten an verkaufsstarken Tagen, wie dem Black Friday, aufweisen. Laut Statista planen zwei Drittel der Deutschen an diesem Tag 100 Euro und mehr auszugeben, ein Viertel sogar mehr als 500 Euro.
Und wenn die Verschiebungen des Verbraucherverhaltens die Genauigkeit der Betrugsprävention noch nicht genug beeinträchtigen, sind die Tage vor dem Black Friday außerdem die Zeit, in der Online-Betrüger ihre Aktivitäten intensivieren, etwa durch betrügerische Links in E-Mails und WhatsApp-Nachrichten. Bereits seit 2017 werden Verbraucher vor dem Black Friday gewarnt und schon damals galt er als einer der Tage mit den meisten Betrugsversuchen überhaupt. Geschätzte 40 Millionen Phishing-Nachrichten mit dem Ziel, Daten über Zahlungsmittel oder Log-ins abzugreifen, wurden am Black Friday an ahnungslose Kunden geschickt. Mit den entwendeten Daten betrügen die Täter Unternehmen und schädigen Verbraucher.
In diesem Jahr ist die Situation nicht anders. Dies hat offensichtlich nicht nur einen negativen Einfluss auf die Verbraucher, sondern auch auf die Einzelhändler, deren legitime Nachrichten jetzt oft im Spam-Ordner landen - das kann sich negativ auf den Umsatz und den Ruf des Unternehmens auswirken.
Wie können die Händler in dieser Weihnachtssaison dem Betrug zuvorkommen? Im Wesentlichen geht es in der Betrugsabwehr um den spezialisierten Einsatz von Daten, Systemen und Experten.
Mit diesen drei Säulen bleiben Händler sowie ihre Kunden auch am Black Friday online geschützt:
- Eine durchdachte Datenerhebung im Bestellprozess ist die Basis einer effektiven Betrugsabwehr. Die Kundendaten können -bei Bedarf- mit externen Datenquellen angereichert werden (z.B. Auskunfteien oder Validierungsservices).
- Effektive Systeme prognostizieren Betrugswahrscheinlichkeiten mit Regelwerken, Scoringmodellen und Machine-Learning-Verfahren
- Experten analysieren die Daten, finden neue Betrugsmuster und entscheiden über Grenzfälle
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Kafka Kommunikation
Susanne Sothmann
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