Игры: реальная стоимость мошенничества с покупками в приложении

[CarderPlanet]

Бесплатные игры могут быть уязвимы для мошенничества с цифровыми товарами и игровой валютой при покупке в приложении, что приводит к потерям и негативному восприятию клиентов. Как это работает и как игровые приложения могут это остановить?

В 2023 году мировой рынок игр стоил в общей сложности 148,8 млрд долларов, при этом доходы от мобильных игр составили 68,2 млрд долларов - 46% от общего объема, что на 9,7% больше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Рост популярности игр freemium​

Это отражает рост числа игр ‘freemium’ - бесплатных игр, в которые можно играть, совершая покупки в приложении после определенного момента или переходя на другой уровень. Клиент может совершать микротранзакции в самой игре, известные как покупки в приложении.

Одними из крупнейших цифровых игр F2P являются Fortnite, League of Legends и Candy Crush Saga.

Мошенничество с покупками в приложении особенно пагубно сказывается на играх freemium, которые позволяют клиентам совершать микротранзакции через свои собственные витрины. Игры с витринами, управляемыми Apple / Google, будут выплачивать им комиссию и пользоваться гарантиями возврата платежей. Однако эти платформы будут корректировать свои цены в зависимости от индивидуального уровня риска игры и возвратных платежей.

Метод мошенничества при покупке в приложении​

Как мошенники совершают мошенничество с покупками в приложении? В частности, мы фокусируемся на мошенниках, которые используют украденные карты для извлечения выгоды из игры.

Деятельность мошенников:​

• Создайте гостевую учетную запись
• Используйте украденную карту для повышения уровня / покупки цифровых товаров или пополнения игрового счета виртуальной валютой
• Продайте аккаунт онлайн
• После продажи привяжите гостевой аккаунт к аккаунту покупателя в социальной сети

Истинная стоимость мошенничества с покупками в приложении​

Финансовые затраты​

Для разработчиков игровых приложений финансовые затраты на мошенничество с покупками в приложении вызывают беспокойство. Помимо возвратов средств, возникающих в результате использования украденных карт, приложение также теряет ценность для клиента, который заплатил мошеннику вместо приложения. Перепродажа товаров, купленных на украденные данные карты, может быть очень прибыльным бизнесом для мошенников - такие товары, как скины для винтовок, продаются на сумму до 60 000 долларов.

Кроме того, стоимость привлечения нового пользователя и совершения им покупки в приложении в первый раз увеличивается. Привлечение нового пользователя для мобильной игры обходится в среднем в 4,37 доллара, что на 17% больше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. А чтобы заставить пользователя совершить покупку в первый раз, это стоит в среднем 35,42 доллара.

Негативный пользовательский опыт​

Мошенничество с покупками в приложении подрывает экономику игры и позволяет некоторым игрокам получать несправедливое преимущество. Это может разрушить не только игровую экономику, но и сильное игровое сообщество, на которое многие игры полагаются в плане долговечности игры. Разработка цифровой игры - длительный и дорогостоящий процесс, поэтому разработчики не могут позволить себе терять игроков и начинать все с нуля снова и снова.

Как предотвратить мошенничество при покупке в приложении в игровых приложениях​

Как вы можете остановить мошеннические покупки в приложении? Это непросто, особенно при оценке новых пользователей без истории покупок.

Мы используем комбинацию машинного обучения и графического сетевого анализа, чтобы определить, когда новые учетные записи представляют риск мошенничества. Вот на что следует обратить внимание, чтобы предотвратить покупки мошенников:

• Привязана ли учетная запись к Facebook, Google или другой учетной записи в социальных сетях? Если нет, это, вероятно, связано с более высоким риском.
• Есть ли у учетной записи связанное электронное письмо? Если да, то какова оценка качества электронного письма? Электронные письма низкого качества с большим количеством цифр более рискованные.
• Видели ли вы устройство раньше? Если это новый пользователь, не должно быть никаких существующих учетных записей, связанных с устройством.

Чтобы узнать больше о том, как машинное обучение позволяет оценивать пользователей по их адресу электронной почты, местоположению и сотням других переменных, ознакомьтесь с информацией о машинном обучении. Чтобы узнать больше о том, как graph networks позволяет связывать пользователей по устройству, местоположению или другим общим свойствам, прочитайте insights об анализе ссылок.