Bienvenidos a 2025, y a esta edición #126 de la newsletter EcomMartech. Esta semana culminé 50K 🏃🏼‍♂️ corriendo, porque me quiero preparar para superar la marca de mi primera media maratón. Voy a intentar documentarlo en mi TikTok y seguramente que también lance algún post por Linkedin 💪🏽 (no todo va ser hablar de business).

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Por Andrés Barreto

En 2024, los retailers perdieron más de 103.000 millones de dólares debido a devoluciones fraudulentas. Según el artículo de Howard Ruben en Retail Dive, basado en el informe de Appriss Retail y Deloitte, esto representa un 15% del total de devoluciones, una cifra demoledora que pone de manifiesto una realidad alarmante: las estrategias actuales para combatir el fraude no están funcionando.

Las políticas actuales: un arma de doble filo

La respuesta del sector al auge del fraude ha sido endurecer las políticas de devolución. Si bien esto limita el abuso, también genera un efecto colateral indeseado: dañar la relación con los clientes leales. La desconfianza crece y la experiencia del cliente se deteriora, alejando a aquellos compradores que siempre han actuado de buena fe.

Y aquí viene el dato más alarmante: la tasa de devolución online en 2024 fue del 24,5%, casi el triple que en las ventas físicas, que se situó en un 8,7%. Esto pone en evidencia que no es solo un problema de fraude, sino también de fallos sistémicos en el ecommerce, como descripciones de productos inexactas, problemas de tallas o envíos defectuosos.

El enfoque equivocado: atacando los síntomas, no la causa

Es momento de admitirlo: poner restricciones no soluciona nada si no atacamos el problema desde la raíz. ¿Por qué seguimos aceptando prácticas como el "wardrobing" (una práctica fraudulenta en la que los consumidores compran ropa o accesorios, los usan una o varias veces y luego los devuelven como si estuvieran nuevos) o las compras con tarjetas robadas? La tecnología puede ser nuestra aliada, pero su adopción ha sido insuficiente.

5 tecnologías para combatir el fraude en devoluciones

Estas son algunas de las herramientas que ya están ayudando a los retailers a prevenir el fraude y mejorar la gestión de devoluciones:

IA y Machine Learning para detección de fraude. Las plataformas impulsadas por inteligencia artificial analizan patrones de comportamiento y detectan señales de fraude en tiempo real.
- Cómo funciona: Analizan grandes volúmenes de datos de transacciones y devoluciones para identificar anomalías, como devoluciones frecuentes de un mismo cliente o productos con precios altos.
- Ejemplo: Herramientas como Appriss Retail utilizan modelos predictivos para identificar devoluciones fraudulentas sin afectar a los clientes legítimos.
Etiquetas RFID y trazabilidad avanzada. La integración de etiquetas RFID permite rastrear el ciclo completo de un producto, desde el punto de venta hasta la devolución.
- Cómo funciona: Verifica si el producto devuelto coincide con el original vendido, incluyendo detalles como número de serie y estado del artículo.
- Ejemplo: Algunos retailers ya usan RFID para evitar la devolución de productos que nunca fueron comprados o que son falsificaciones.
Blockchain para registros de autenticidad. El blockchain crea un registro inmutable de la compra y devolución de productos.
- Cómo funciona: Cada transacción se graba en una cadena de bloques, lo que permite a los retailers verificar si un producto devuelto fue adquirido de forma legítima.
- Ejemplo: Plataformas como VeChain están ayudando a los retailers a garantizar la autenticidad de los productos.
Soluciones de identificación digital. Sistemas que vinculan el historial de compras y devoluciones con perfiles de clientes para evaluar riesgos.
- Cómo funciona: Crean un perfil único del comprador basado en su actividad pasada, ayudando a los retailers a identificar a los "malos actores".
- Ejemplo: Herramientas como ClearSale y Signifyd analizan el historial de fraude de clientes en tiempo real antes de aceptar una devolución.
Automatización en gestión de devoluciones Sistemas de RMA (Return Merchandise Authorization) que evalúan automáticamente las solicitudes de devolución.
- Cómo funciona: Estas plataformas revisan las condiciones de devolución, como la coincidencia del producto, su estado y el historial del cliente.
- Ejemplo: Soluciones como Happy Returns y Loop Returns optimizan las devoluciones para garantizar que las solicitudes sean legítimas y fáciles de gestionar.

Hacia un modelo equilibrado: tecnología y confianza

La solución no está en endurecer las políticas, sino en combinar prevención tecnológica con una mejor experiencia de compra. Algunas ideas para conseguirlo:

Recomendaciones de talla personalizadas: Herramientas como Naiz Fit están reduciendo devoluciones en moda al ofrecer guías precisas.
Reembolsos instantáneos: Plataformas como Reveni eliminan la fricción en el proceso, generando confianza.
Segmentación inteligente: Cobrar devoluciones a "serial returners" mientras se premia a los clientes responsables con opciones más flexibles.

El coste real de las devoluciones

No se trata únicamente de una pérdida económica. Cada devolución mal gestionada daña la confianza del cliente y afecta a la reputación de la marca. En este sector donde el coste de adquisición de clientes es cada vez más alto, retenerlos es más importante que nunca.

Espero tus opiniones sobre este tema en LinkedIn. Y si te ha gustado dale un 💛 y comparte. ¡Abramos el debate!

Andrés Barreto

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