La logística inversa se sofistica: cómo evitar el fraude en las devoluciones (sin sacrificar la experiencia)

En el entorno digital actual, las devoluciones han dejado de ser un mero trámite postventa para convertirse en un momento decisivo dentro de la experiencia de marca. Esta transformación es especialmente significativa en la industria del lujo, donde cada paso del proceso —desde la compra hasta una posible devolución— debe estar a la altura de las altas expectativas del cliente.

Sin embargo, a medida que el comercio electrónico se consolida como canal principal de ventas, también se multiplican ciertos comportamientos que ponen en jaque este delicado equilibrio. Prácticas como el wardrobing —usar una prenda antes de devolverla— o el intercambio de artículos originales por falsificaciones no solo suponen un perjuicio económico para las marcas, sino que obligan a repensar el modo en que se gestionan las devoluciones.

El reto consiste en proteger los márgenes sin deteriorar la experiencia del consumidor legítimo, algo especialmente complejo en un segmento donde el servicio es parte del producto.

Ante este escenario, la startup española Rever ha desarrollado una solución basada en inteligencia artificial que permite identificar y gestionar devoluciones fraudulentas con mayor precisión, prometiendo mantener intacta la experiencia del usuario mientras refuerza los mecanismos de control.

Evaluación del riesgo desde el primer clic

El sistema desarrollado por Rever analiza en tiempo real los datos transaccionales generados durante todo el proceso de compra y devolución.

A través de modelos de machine learning entrenados con historiales de comportamiento legítimo y fraudulento, se identifican patrones anómalos como devoluciones reiteradas en cortos periodos, cambios de dirección frecuentes, combinaciones inusuales de productos o tallas, y discrepancias logísticas entre lo declarado y lo recibido

Este proceso se lleva a cabo sin utilizar datos personales como edad, género o nacionalidad, ni acceder a fuentes externas no autorizadas. Toda la evaluación se basa en señales operativas generadas dentro del flujo autorizado por el ecommerce.

Detección por fases

Desde la solicitud de devolución, la tecnología analiza señales como el historial de comportamiento en la interfaz, los motivos seleccionados para la devolución o la coincidencia con patrones de fraude previamente identificados.

Posteriormente, durante el envío, se revisan datos como el peso del paquete, el origen o el tiempo de tránsito. Finalmente, al recibir el producto, se compara la información declarada por el usuario con la registrada en la trazabilidad logística.

Esta evaluación continua permite recalibrar en tiempo real el nivel de sospecha asociado a cada caso, y cuando se detecta una devolución potencialmente fraudulenta, el sistema asigna un nivel de riesgo y aplica las medidas predefinidas por la marca: desde bloquear reembolsos instantáneos hasta limitar ciertos incentivos o activar flujos de verificación adicionales.

Dado que cada cliente de configura su propio equilibrio entre control y experiencia, en casos de alto valor añadido, como clientes fidelizados o perfiles VIP, se pueden activar excepciones que mantengan rutas preferentes y procesos exprés, pues el objetivo no es añadir fricciones, sino actuar con precisión sobre aquellos casos que realmente lo requieren.