🇦🇺Australia

Kundenabbruch durch zu komplexe Fraud- und Sicherheitsprüfungen

3 verified sources

Definition

Equifax empfiehlt "risk-based or step-up authentication" als Best Practice, wobei zusätzliche Prüfungen nur bei erhöhtem Risiko ausgelöst werden, um legitime Kunden nicht unnötig zu belasten.[3] Stripe betont die Bedeutung von Betrugserkennung, die Muster und Verhalten analysiert und nur verdächtige Aktivitäten blockiert, um Kundenfriktion zu minimieren.[2] Square hebt hervor, dass sein Risk Manager verdächtige Zahlungen automatisch identifiziert, damit Händler bei normalen Transaktionen keinen zusätzlichen Aufwand für den Kunden erzeugen.[6] Wenn Online-Händler jedoch pauschal starke Prüfungen oder manuelle Dokumentenanforderungen einsetzen, steigt die Abbruchquote. Logik: In vielen Online-Geschäften liegen Checkout-Abbruchraten bereits bei 50–70 %; wenn zusätzliche Fraud- und Sicherheitsprüfungen weitere 5–15 Prozentpunkte Verlust verursachen, wird bei 10 Mio. AUD Warenwert im Checkout schnell 500.000–1,5 Mio. AUD potenzieller Umsatz nicht realisiert.

Key Findings

  • Financial Impact: Quantified (logisch): ca. 5–15 % zusätzlicher Checkout-Abbruch durch schlecht konfigurierte Fraud-/Sicherheits-Prüfungen; z. B. 500.000–1,5 Mio. AUD potenzieller Umsatzverlust bei 10 Mio. AUD Warenkorbwert im Checkout p.a.
  • Frequency: Ständig; bei jeder Online-Bestellung mit zusätzlichen Prüfungen (2FA, Dokumentenupload, Rückrufe).
  • Root Cause: Nicht-risikobasierte Anwendung von step-up Authentifizierung; fehlende Segmentierung von Low‑Risk- und High‑Risk-Kunden; keine Messung der Conversion-Auswirkungen von Fraud-Regeln; Misstrauen gegenüber automatisierten Scoring-Modellen.

Why This Matters

The Pitch: Australische Online-Händler verlieren 5–15 % potenzieller Conversions im Checkout durch schlecht abgestimmte Fraud- und Sicherheitsprüfungen. KI-basierte, risikobasierte Authentifizierung senkt Betrugsrisiko und erhält gleichzeitig einen schnellen, reibungsarmen Checkout.

Affected Stakeholders

Head of eCommerce, Chief Marketing Officer, Product Owner Checkout/Payments, Risk & Fraud Manager

Deep Analysis (Premium)

Financial Impact

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Current Workarounds

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Methodology & Sources

Data collected via OSINT from regulatory filings, industry audits, and verified case studies.

Evidence Sources:

Related Business Risks

Kosten durch Kartenbetrug und Chargebacks im Online-Handel

Quantified: ca. 0,5–2 % des Online-Kartenumsatzes; Beispiel: Bei 10 Mio. AUD Jahresumsatz entsprechen Betrug und Chargebacks ca. 50.000–200.000 AUD p.a.

Hoher manueller Prüfaufwand und Fehlalarme bei Fraud-Checks

Quantified: ca. 833–1.666 Stunden/Jahr manueller Fraud-Review-Aufwand (≈33.000–66.000 AUD Personalkosten bei 40 AUD/Stunde) für einen Händler mit 200.000 Bestellungen p.a.; KI-Tools können dies um bis zu 50 % reduzieren.

Umsatzverluste durch strenge Fraud-Regeln und abgelehnte gute Bestellungen

Quantified: ca. 1–3 % entgangener Umsatz durch abgelehnte legitime Transaktionen; Beispiel: 100.000–300.000 AUD p.a. bei 10 Mio. AUD Online-Umsatz.

Verstöße gegen AML/CTF- und AUSTRAC-Anforderungen bei Zahlungen

Quantified (logisch abgeleitet): Für mittelgroße, meldepflichtige Payment- oder Händlergruppen im Online-Handel: Risiko von AUSTRAC-Strafen im sechs- bis siebenstelligen AUD-Bereich plus 0,5–2 Mio. AUD Projekt- und Beraterkosten für Remediation über mehrere Jahre.

Verlorene Umsätze durch versäumte oder schlecht bearbeitete Chargeback‑Einsprüche

Quantified: Typical Australian SME reports 0.5–1.5 % of card turnover as chargebacks in card‑not‑present retail; with poor dispute management, 50–80 % of disputable cases are lost by default. For an online retailer with AUD 10 million annual card sales, this equates to ~AUD 50,000–150,000 of chargebacks, of which 25–75 % (AUD 12,500–112,500) is avoidable revenue leakage from missed/weak disputes. Each chargeback also attracts a fee (commonly AUD 20–40 per case, per acquirer pricing), adding several thousand AUD annually.

Hohe Personalkosten durch manuelle Bearbeitung von Chargeback‑Fällen

Quantified: Typical handling time per chargeback case is 30–90 minutes of skilled staff time (finance or disputes analyst) at an effective fully loaded cost of ~AUD 40–60 per hour. For an online retailer receiving 30–50 chargebacks per month, this equates to ~15–75 labour hours/month, or AUD 7,200–54,000 per year in internal processing cost. In peak periods or without tooling, overtime and error rework can push effective cost 20–30 % higher.

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