Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,6%

Variação mensal -13,7%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 12,6%

Variação mensal -11,8%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio nos últimos 12 meses 43,0%

Acumulado -

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio nos últimos 12 meses 57,4%

Acumulado -

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.391,05

Pontualidade do pagamento 76,8%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 389,03

Pontualidade do pagamento 82,8%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.448,68

Pontualidade do pagamento 81,3%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 293,85

Pontualidade do pagamento 91,2%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 10,89

No mês (em milhões) 1,02

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 14,3%

No mês (em milhões) 9,3

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 14,7%

No mês (em milhões) 8,8

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 51,1%

No mês (em milhões) 84,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 1,9%

Variação mensal 0,6%

Falência Requerida

CNPJs no ano 335

Processos no ano 327

Recuperação Judicial Requerida

CNPJs no ano 1099

Processos no ano 435

Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 8,6%

Variação mensal -13,7%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 12,6%

Variação mensal -11,8%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio nos últimos 12 meses 43,0%

Acumulado -

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio nos últimos 12 meses 57,4%

Acumulado -

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.391,05

Pontualidade do pagamento 76,8%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 389,03

Pontualidade do pagamento 82,8%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.448,68

Pontualidade do pagamento 81,3%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 293,85

Pontualidade do pagamento 91,2%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 10,89

No mês (em milhões) 1,02

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 14,3%

No mês (em milhões) 9,3

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 14,7%

No mês (em milhões) 8,8

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 51,1%

No mês (em milhões) 84,2

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano 1,9%

Variação mensal 0,6%

Falência Requerida

CNPJs no ano 335

Processos no ano 327

Recuperação Judicial Requerida

CNPJs no ano 1099

Processos no ano 435

Autenticação e Prevenção à Fraude

Retentativa de pagamento: como evitar pagamento recusado

Entenda como a retentativa de pagamento ajuda a recuperar vendas legítimas e reduzir recusas no e-commerce com análise inteligente de risco. Acesse!

Imagem de capa

A retentativa de pagamento é uma estratégia importante para reduzir casos de pagamento recusado no e-commerce. Quando uma compra é recusada sem uma justificativa clara para o consumidor, a situação pode gerar frustração e impactar diretamente as vendas da empresa.

Em muitos casos, transações legítimas podem ser barradas durante processos de análise de risco. Isso acontece quando determinados sinais da compra são interpretados como suspeitos, mesmo sem a ocorrência de fraude. Continue lendo e entenda como a retentativa e o antifraude podem contribuir para reduzir essas perdas.

Por que vendas legítimas sofrem bloqueios durante o pagamento?

Vendas legítimas podem ser recusadas mesmo sem fraude, principalmente quando sistemas antifraude interpretam variações no comportamento como sinais de risco. Situações como compras fora do padrão, inconsistências nos dados ou critérios de análise muito rígidos podem contribuir para recusas indevidas.

Quando esses fatores não são avaliados de forma adequada, o e-commerce pode perder vendas e prejudicar a experiência do consumidor. Por isso, entender as possíveis causas das recusas é importante para aprimorar os processos de análise e reduzir bloqueios de transações legítimas.

O Antifraude da Serasa Experian e seu papel na análise de transações

O Antifraude da Serasa Experian apoia a prevenção a fraudes no e-commerce ao analisar diferentes informações relacionadas às transações para identificar possíveis riscos.

A solução contribui para uma avaliação mais precisa das compras, ajudando a diferenciar transações legítimas de situações potencialmente fraudulentas. Dessa forma, o e-commerce pode reduzir bloqueios indevidos e buscar um melhor equilíbrio entre segurança e aprovação de vendas.

Além disso, uma estratégia antifraude baseada em inteligência de dados permite aprimorar a análise das transações e acompanhar as mudanças nas formas de atuação dos fraudadores, contribuindo para uma jornada de compra mais segura.

Como a retentativa de pagamento funciona na prática?

Quando um pagamento é recusado, isso não significa necessariamente que a transação representa um risco de fraude. A retentativa de pagamento cria uma nova oportunidade para que uma compra legítima seja processada, evitando que a venda seja perdida após a primeira recusa.

Aliada a uma estratégia antifraude, a retentativa contribui para tornar o processo de pagamento mais eficiente. A análise de diferentes informações relacionadas à transação ajuda a compreender melhor o contexto da compra e a reduzir perdas provocadas por recusas indevidas.

Assim, o e-commerce pode aumentar as oportunidades de concluir vendas legítimas, preservar receita e oferecer uma experiência de pagamento com menos fricção, sem deixar de lado os cuidados necessários com a segurança da operação.

Principais causas de recusa de pagamento legítimo no e-commerce

A recusa de pagamentos legítimos pode acontecer por diferentes fatores operacionais e de análise de risco. Quando não são bem interpretados, determinados sinais podem fazer com que transações válidas sejam classificadas como suspeitas, impactando diretamente a taxa de conversão.

Entre as possíveis causas estão critérios antifraude muito rígidos, dados cadastrais desatualizados, inconsistências nas informações fornecidas e limitações relacionadas às formas de pagamento.

Além disso, mudanças no comportamento do consumidor — como uma compra de valor acima do habitual ou o uso de um novo dispositivo — podem exigir uma análise mais cuidadosa. Confira alguns exemplos:

Causa

 

Possível solução

Critérios de análise de risco muito rígidos

Revisar a estratégia e os critérios de prevenção a fraudes

Dados de clientes desatualizados

Atualizar periodicamente as informações cadastrais

Políticas de pagamento pouco flexíveis

Revisar os fluxos e as políticas de pagamento

Limitação de métodos de pagamento

Ampliar as opções de pagamento disponíveis

Um exemplo comum ocorre quando o cliente realiza uma compra fora do seu padrão habitual, como uma aquisição de valor mais alto do que o costume. Dependendo dos critérios utilizados na análise, essa mudança pode ser interpretada como um sinal de risco.

Com o apoio de uma solução antifraude, diferentes informações relacionadas à transação podem ser consideradas durante a análise. Isso contribui para diferenciar compras legítimas de possíveis tentativas de fraude, reduzindo bloqueios indevidos e melhorando a experiência no e-commerce.

Fraudes digitais evoluem e exigem soluções mais inteligentes

As fraudes digitais evoluem rapidamente e acompanham o crescimento do comércio eletrônico. Com mais vendas acontecendo online, também aumenta a atuação de fraudadores que buscam explorar vulnerabilidades nas jornadas de pagamento.

Golpes como engenharia social, invasão de contas e uso indevido de identidades desafiam as estratégias de prevenção. Além disso, fraudadores adaptam suas formas de atuação, modificando comportamentos, dispositivos e informações para tentar contornar mecanismos de segurança.

Soluções baseadas somente em regras fixas podem ter dificuldades para acompanhar essas mudanças. Como consequência, podem ocorrer tanto falhas na identificação de fraudes quanto bloqueios de transações legítimas.

Diante desse cenário, torna-se importante adotar soluções capazes de considerar diferentes sinais de risco e utilizar inteligência de dados para apoiar análises mais precisas, buscando proteger a operação sem criar obstáculos desnecessários para o consumidor.

Prevenção em camadas na proteção de vendas digitais

A prevenção em camadas combina diferentes mecanismos de análise ao longo da jornada de compra, criando uma avaliação mais completa da transação. Em vez de depender de uma única verificação, o modelo distribui validações em diferentes etapas, permitindo considerar diferentes sinais de risco.

Nesse processo, recursos de prevenção a fraudes, verificação de identidade, análise comportamental e avaliação de dispositivos podem atuar de maneira complementar. Essa abordagem contribui para aumentar a precisão das análises e buscar um equilíbrio entre proteção e uma experiência de compra com menos fricção.

Benefícios da retentativa inteligente para PMEs e consumidores

A retentativa de pagamento pode gerar benefícios tanto para quem vende quanto para quem compra no comércio eletrônico. Para as PMEs, ela cria uma nova oportunidade de recuperar vendas legítimas que poderiam ser perdidas após uma recusa inicial.

Ao evitar que toda recusa resulte imediatamente na perda da venda, a estratégia pode contribuir para melhorar os índices de aprovação e reduzir o abandono durante a etapa de pagamento. Dessa forma, o negócio consegue preservar oportunidades de receita sem ignorar a importância da prevenção a fraudes.

Para o consumidor, o benefício está em uma jornada de compra mais fluida. Reduzir recusas indevidas evita a necessidade de repetir diversas vezes o processo de compra ou procurar outra loja após uma transação legítima não ser concluída.

Com isso, a empresa reduz pontos de fricção durante o pagamento e contribui para fortalecer a confiança do cliente na experiência de compra.

Como reduzir pagamento recusado com retentativa de pagamento?

Equilibrar segurança e aprovação de pagamentos é um dos principais desafios do e-commerce. Critérios muito rígidos podem bloquear transações legítimas, enquanto controles insuficientes podem aumentar a exposição a tentativas de fraude.

Por isso, revisar periodicamente a estratégia de prevenção a fraudes é importante para identificar oportunidades de reduzir recusas indevidas. Manter os dados dos clientes atualizados também contribui para análises mais consistentes e uma jornada de pagamento mais eficiente.

Além disso, acompanhar indicadores de aprovação e recusa ajuda a identificar gargalos no processo de pagamento e orientar ajustes. Esse monitoramento também contribui para preservar a reputação do negócio, reduzindo situações que podem gerar frustração e afetar a confiança dos consumidores.

Para facilitar essa revisão, vale considerar alguns pontos práticos:

Checklist para reduzir recusas de pagamento

·         As regras e os critérios antifraude estão alinhados ao perfil do negócio e dos clientes?

·         Os dados cadastrais dos clientes são revisados e atualizados periodicamente?

·         Os indicadores de aprovação e recusa estão sendo monitorados com frequência?

·         Existe integração entre as áreas de risco, tecnologia e vendas?

·         O fluxo de pagamento prevê estratégias para lidar com transações legítimas recusadas?

Nesse cenário, combinar uma estratégia de retentativa de pagamento com uma solução antifraude pode contribuir para reduzir perdas decorrentes de recusas indevidas sem abrir mão da segurança.

Com o apoio da inteligência de dados, o e-commerce pode aprimorar a análise das transações, diferenciar melhor situações de risco e reduzir fricções durante a jornada de compra. Como resultado, torna-se possível buscar melhores índices de aprovação e proporcionar uma experiência de pagamento mais fluida ao consumidor.

Se você quer fortalecer a segurança das vendas digitais e reduzir perdas causadas por recusas, conheça as soluções de antifraude para vendas online da Serasa Experian, que utilizam inteligência de dados para apoiar a prevenção a fraudes e proteger as operações no e-commerce.

Feedback do Artigo

Este conteúdo foi útil

Fique por dentro das novidades!

Inscreva-se e receba novidades sobre os assuntos que mais te interessam.

Leia também

Como evitar erros fiscais antes da Black Friday e proteger o caixa da empresa

Como evitar erros fiscais antes da Black Friday e proteger o caixa da empresa

Saiba como evitar erros fiscais na Black Friday e prepare sua empresa para vender com mais segurança, desde a emissão de notas fiscais até a gestão tributária.

Retentativa de pagamento: como evitar pagamento recusado

Retentativa de pagamento: como evitar pagamento recusado

Entenda como a retentativa de pagamento ajuda a recuperar vendas legítimas e reduzir recusas no e-commerce com análise inteligente de risco. Acesse!

Securitizadora: o que é, como funciona e para que serve

Securitizadora: o que é, como funciona e para que serve

Entenda como uma securitizadora transforma recebíveis em liquidez e como o CaaS da Serasa Experian ajuda a criar e escalar operações de crédito.

Reforma Tributária para comércio: o que muda no varejo e atacado?

Reforma Tributária para comércio: o que muda no varejo e atacado?

Entenda como a Reforma Tributária impacta o comércio e o que lojistas precisam saber sobre IBS, CBS, créditos tributários e preços.

IA para o bem e para o mal: quem vence a corrida do varejo?

IA para o bem e para o mal: quem vence a corrida do varejo?

Saiba como a inteligência artificial está transformando o varejo digital e criando novos desafios para prevenir fraudes e verificar a identidade de compradores.

Decisões autônomas: como aprovar mais vendas reduzindo fraude ao mesmo tempo

Decisões autônomas: como aprovar mais vendas reduzindo fraude ao mesmo tempo

Foram 473 milhões de tentativas de fraude no primeiro semestre de 2026. Saiba como decisões autônomas estão mudando a gestão de risco no e-commerce.