Métricas Essenciais na Gestão de Chargebacks para Subadquirentes e PSPs

O Cenário Complexo dos Chargebacks no Brasil

No dinâmico mercado de pagamentos brasileiro, subadquirentes e Provedores de Serviços de Pagamento (PSPs) enfrentam um desafio contínuo: a gestão de chargebacks. Com a crescente digitalização e a popularidade de métodos como o Pix e os cartões, a sofisticação das fraudes e a complexidade das disputas de compra aumentam, exigindo uma abordagem analítica e proativa. Para manter a rentabilidade e a conformidade com as regras do Banco Central (BACEN) e das bandeiras, é imperativo que os gestores de risco acompanhem um conjunto específico de métricas.

Este artigo visa aprofundar as métricas mais relevantes, fornecendo um guia prático para subadquirentes, PSPs e gestores de risco implementarem uma estratégia de monitoramento robusta.

Métricas-Chave para Monitoramento de Chargebacks

1. Taxa de Chargeback Total

Definição: A taxa de chargeback total é a métrica fundamental que indica a proporção de transações contestadas em relação ao volume total de transações processadas ou ao volume financeiro. É o primeiro indicador da saúde do seu programa de prevenção.

Cálculo:

• Por volume de transações: (Número de Chargebacks / Número Total de Transações) * 100
• Por valor financeiro: (Valor Total de Chargebacks / Valor Total Processado) * 100

Exemplo Numérico:

• Mês anterior: 10.000 transações, 50 chargebacks. Taxa = (50/10.000) * 100 = 0,5%
• Mês atual: 12.000 transações, 80 chargebacks. Taxa = (80/12.000) * 100 = 0,67%

Análise: Um aumento nesta taxa deve acender um alerta. É crucial entender se o problema é generalizado ou concentrado em um grupo específico de lojistas, tipo de produto ou método de pagamento. As bandeiras de cartão (Visa, Mastercard) e o BACEN possuem limiares que, se ultrapassados, podem gerar multas ou até o encerramento da afiliação.

2. Taxa de Chargeback por Razão (Reason Code)

Definição: Aprofunda a análise da taxa total, segmentando-a pelos códigos de razão (reason codes) fornecidos pelas bandeiras. Estes códigos indicam o motivo da disputa (e.g., fraude, serviço não prestado, produto defeituoso, duplicidade de cobrança).

Cálculo: (Número de Chargebacks por Reason Code X / Número Total de Chargebacks) * 100

Exemplo Numérico:

• Total de 80 chargebacks.
• Fraude (Reason Code 4837): 40 chargebacks. Taxa = (40/80) * 100 = 50%
• Serviço não prestado (Reason Code 4855): 20 chargebacks. Taxa = (20/80) * 100 = 25%

Análise: Esta métrica é ouro para identificar a raiz dos problemas. Uma alta taxa de fraude (e.g., códigos 4837, 4834) indica falhas nos sistemas de prevenção de fraude ou onboarding de lojistas. Elevados chargebacks por "serviço não prestado" sugerem problemas operacionais ou de comunicação do lojista. Acompanhar os Reason Codes é fundamental para direcionar ações preventivas e educativas aos lojistas.

3. Taxa de Ganhos em Disputas (Win Rate)

Definição: É a porcentagem de chargebacks que a subadquirente ou o PSP consegue reverter a favor do lojista, apresentando documentação comprobatória.

Cálculo: (Número de Chargebacks Ganhos / Número Total de Chargebacks Disputados) * 100

Exemplo Numérico:

• 100 chargebacks foram disputados no mês.
• 60 foram ganhos. Taxa de Ganhos = (60/100) * 100 = 60%

Análise: Uma baixa taxa de ganhos pode indicar:

• Documentação insuficiente ou inadequada fornecida pelos lojistas.
• Falta de agilidade na resposta aos prazos das bandeiras.
• Deficiências na estratégia de defesa da subadquirente.
• Lojistas com produtos/serviços de má qualidade, dificultando a defesa.

Melhorar essa taxa significa recuperar receita e reduzir as perdas financeiras.

4. Tempo Médio de Resolução de Chargebacks

Definição: O tempo médio que leva para um chargeback ser resolvida, desde o recebimento até a decisão final (ganho ou perdido).

Cálculo: Soma do Prazo de Resolução de Todos os Chargebacks / Número Total de Chargebacks Resolvidos

Exemplo Numérico:

• Chargeback A: 10 dias de resolução.
• Chargeback B: 15 dias de resolução.
• Chargeback C: 8 dias de resolução.
• Tempo Médio = (10+15+8) / 3 = 11 dias

Análise: Tempos de resolução longos podem indicar gargalos processuais, falta de automação ou equipe subdimensionada. A agilidade é crucial, especialmente considerando os prazos apertados das bandeiras. Atrasos podem resultar na perda automática da disputa, impactando o win rate.

5. Chargebacks por Lojista (e Lojistas de Alto Risco)

Definição: Análise detalhada dos chargebacks gerados por cada um dos lojistas, identificando aqueles que consistently apresentam taxas elevadas.

Cálculo: Taxa de Chargeback do Lojista X = (Número de Chargebacks Lojista X / Número Total de Transações Lojista X) * 100

Análise: Esta métrica é vital para a gestão de risco de um subadquirente ou PSP. Lojistas com taxas de chargeback persistentemente altas são considerados de alto risco e podem, indiretamente, aumentar as taxas e os custos operacionais da subadquirente perante as bandeiras. Estratégias como limites de transação, reservas de segurança ou rescisão de contrato podem ser apropriadas.

6. Chargebacks por Método de Pagamento e Canal de Venda

Definição: Segmentação dos chargebacks por tipo de pagamento (cartão de crédito, Pix, etc.) e canal de venda (e-commerce, POS, telefone).

Cálculo: (Número de Chargebacks para Método Y / Número Total de Transações Método Y) * 100

Exemplo Numérico:

• Cartão de Crédito: 0,8% de chargeback
• Pix: 0,1% de chargeback (apenas Pix fraudes ou disputas específicas)

Análise: Ajuda a identificar vulnerabilidades específicas. Por exemplo, uma taxa mais alta em transações CNP (Card-Not-Present) via e-commerce pode indicar a necessidade de sistemas antifraude mais robustos ou autenticação 3DS mais rigorosa. Com a ascensão do Pix, embora o chargeback direto ainda esteja se consolidando, fraudes e disputas transacionais relacionadas a ele exigem monitoramento específico, como o MED (Mecanismo Especial de Devolução).

Ferramentas e Otimização para PSPs e Subadquirentes

Para PSPs e subadquirentes, a implementação de um sistema robusto de gestão de chargebacks não é apenas uma despesa, é um investimento. Plataformas de gestão automatizada de chargebacks, como a Reclaim, utilizam inteligência artificial e aprendizado de máquina para:

• Monitorar em tempo real: Acompanhar as métricas acima de forma contínua, com alertas para desvios.
• Automatizar a defesa: Preparar e enviar documentação de disputa de forma eficiente, aumentando o win rate.
• Identificar padrões: Detectar lojistas de risco, categorias de produtos ou falhas nos sistemas de prevenção de fraude.

Compreender e agir sobre essas métricas permite que subadquirentes e PSPs protejam suas margens, melhorem o relacionamento com os lojistas e garantam a conformidade regulatória. Aprofundar-se na análise de dados é o caminho para transformar o desafio do chargeback em uma vantagem competitiva. Para saber como podemos ajudar a otimizar sua gestão, entre em contato conosco.