Introducción
La calidad de los datos es fundamental en el ecosistema de las investigaciones de mercado. El fraude es un problema importante para los profesionales de los estudios de mercado y la información, ya que cada vez dependen más de la calidad de los datos para tomar decisiones.
El sector está luchando continuamente contra las redes organizadas de defraudadores, que son capaces de diseñar y desplegar scripts fraudulentos muy sofisticados con los que pueden hacerse pasar por personas y dispositivos reales.
Es un problema muy serio para todos. De hecho, en una encuesta que hizo Cint a finales de 2024, el 81 % de nuestros clientes dijeron que el fraude es su principal reto actualmente. El fraude es además la prioridad número uno que combatir en 2025 y en adelante para el 62 % de dichos clientes.
«El fraude ha aumentado mucho en los últimos cinco años», afirma Jimmy Snyder, vicepresidente de Confianza y Seguridad de Cint. «Hemos sido testigos del alarmante crecimiento de los grupos organizados dedicados al fraude y el de sus ataques coordinados en nuestro sector».
Ya sean granjas de clics o encuestas fantasma, o bien X o Y, resumimos algunos de los retos relacionados con el fraude más importantes a los que se enfrentan los clientes, y algunas de las soluciones para combatirlo que ofrecemos.
¿Qué hacemos con las encuestas fantasma?
Una «encuesta (completa) fantasma» es aquella que queda registrada como completada por un entrevistado, aunque puede no haberla completado de verdad. Las encuestas fantasma son un problema para el sector por múltiples motivos.
Su presencia puede mermar la calidad de los datos y distorsionar la información vital en la que las organizaciones basan sus estrategias y procesos de toma de decisiones. La información falsa no es información fiable.
Además, las encuestas fantasma pueden aumentar el coste de las investigaciones de mercado. Si se demuestra que parte de los datos que se han recopilado en una encuesta son falsos, tal vez haya que repetirla y esto no es lo ideal ni para la investigación ni para el presupuesto.
Para luchar contra ellas, Cint tiene previsto expandir sus soluciones de servidor a servidor para maximizar la seguridad de los enlaces de redireccionamiento con la finalidad de eliminar las encuestas fantasma minuciosamente.
El equipo de Confianza y Seguridad de Cint ha desarrollado una plataforma propia para la compraventa de muestras complementada por una oferta de API de servidor a servidor. La primera plataforma de encuestas de Cint que integraba una solución segura con conexiones restringidas donde los clientes podían llevar a cabo sus proyectos fue Forsta.
Por tanto, todos los clientes de Forsta que utilizan Cint tienen acceso al entorno de flujos de muestras Secure Survey de Cint, en el que se descartan con eficacia las encuestas fantasma. La conexión de servidor a servidor elimina posibles problemas económicos y aumenta el nivel de calidad de los datos.
¿Cómo luchar contra las granjas de clics?
Otra fuente de problemas en el sector son las llamadas «granjas de clics». Se trata de ataques en los que un grupo grande de trabajadores (normalmente) mal pagados se dedica a completar encuestas y reclamar las recompensas.
Estas operaciones las llevan a cabo equipos de personas que utilizan VPN para manipular los resultados de las encuestas e incluso personas que trabajan con varios monitores y utilizan bots para lanzar sus ataques.
Como estos fraudes suelen producirse en segundo plano, es difícil detectarlos en tiempo real y las empresas afectadas pueden no darse cuenta del alcance del fraude que están sufriendo.
El modelo Trust Score de Cint, nuestra herramienta patentada que combina IA y aprendizaje automático para evitar el fraude antes de que suceda, nos ayuda a luchar contra este tipo de ataques.
Trust Score aprovecha nuestro enorme repositorio de datos para detectar comportamientos sospechosos y agentes fraudulentos, y saca lo mejor de dichos algoritmos de IA y aprendizaje automático para evaluar nuestra red de proveedores entrevistado a entrevistado y evitar el fraude.
Las claves para triunfar en la lucha contra estas amenazas son la detección de patrones en miles de clientes, socios y miles de millones de transacciones, y las medidas para contrarrestarlas, como vanguardistas tecnologías de IA propias y herramientas de detección de bots de terceros.
Cint previene los ataques súbitos con preguntas de cualificación de respuesta libre durante el proceso de selección de los entrevistados. Los entrevistados deben escribir un texto libre que después se analiza para determinar su relevancia y coherencia. Por ejemplo, si un entrevistado que dice tener entre 18 y 24 años responde que tiene 25 años de experiencia profesional, la respuesta señalaría inmediatamente un intento de ataque a nuestro sistema.
Además, las preguntas con varias opciones de respuesta de la fase de selección pueden ayudar a identificar inconsistencias y alertan de entrevistados sospechosos. En estas preguntas solo son válidas una o dos respuestas de seis opciones, lo que nos permite detectar y descartar a los defraudadores.
¿Se puede identificar y verificar con precisión a los entrevistados?
Nadie quiere recibir información fraudulenta y, para realizar una buena investigación de mercado, contar con la colaboración de personas reales es fundamental.
Otra forma de luchar contra este tipo de fraude es asegurarse de que los entrevistados se identifiquen y verifiquen debidamente.
«Nuestra misión como proveedor de paneles alojados es reducir sistemáticamente los casos de encuestas completas no válidas, y por eso nos asociamos con proveedores que fomentan comunidades de entrevistados de calidad, mejores que las de la competencia», afirma Philipp Rosenbeck, vicepresidente de Productos de Cint. «Empleamos sistemas de validación de varias capas durante el proceso de registro de los nuevos usuarios. Así, Cint puede ofrecer muestras de la más alta calidad».
La primera línea de defensa es un flujo de registro riguroso diseñado para impedir que se creen cuentas de panelistas falsas. Al flujo del proceso de registro se suma otra medida de seguridad, un motor de análisis de riesgos avanzado y Captcha adaptativos que impiden que los defraudadores accedan a los paneles.
Además, Cint ha presentado un proceso de verificación mediante SMS para comprobar que los entrevistados son únicos y reales, ya que se requiere una validación antes de recibir el incentivo. Esto nos permite evitar los pagos a las cuentas duplicadas y garantiza que los malos nunca reciban una recompensa por su actividad fraudulenta.
Conclusión
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