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Herramientas para analizar correos electrónicos: Analíticas forenses, de fraude y de actividad

Herramientas para analizar correos electrónicos: Analíticas forenses, de fraude y de actividad

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21/11/2022 por Tamas Kadar

Los correos electrónicos y las direcciones de correo electrónico pueden revelar una sorprendente cantidad de información acerca de tus usuarios. Veamos qué se puede obtener a partir de estos datos y cómo utilizarlos como parte de tus operaciones de negocio. 

¿Qué es una herramienta para analizar correos electrónicos?

Una herramienta para analizar correos electrónicos extrae tanta información como sea posible sobre un correo y dirección de correo electrónico. Te ayuda a conocer más acerca del remitente y de sus intenciones. Pero existen varias razones para utilizar estas herramientas. Veámoslas a detalle.

Una herramienta para analizar la actividad de correos electrónicos

El primer tipo de herramienta de análisis de correos se relaciona con las analíticas del correo. En términos simples, te permite medir datos como:

  • el número de correos enviados por día
  • los principales remitentes y receptores
  • el tiempo de respuesta promedio
  • entre otros

Estas son herramientas de productividad, comúnmente desplegadas por compañías que buscan conocer más acerca de sus estadísticas de mensajería interna para medir la eficiencia de los empleados. 

Ejemplos:

  • Right Inbox es utilizado por compañías como Uber, Salesforce y Netflix para monitorear las tasas de involucramiento y apertura de los correos electrónicos, entre otras cosas
  • Mailtrack le permite a las compañías rastrear el involucramiento desde un tablero especializado en rastrear datos de Gmail

Una herramienta forense para analizar los correos electrónicos

Las herramientas forenses de correo ayudan a analizar, añadir y disponer la información relacionada con la dirección de correo, sus contenidos y cómo y cuándo fue enviado. Los ejemplos incluyen la capacidad para: 

  • buscar palabras clave en varios idiomas
  • gestionar bitácoras 
  • estandarizar el contenido de correos y exportarlos en diferentes formatos de archivo
  • etc…

Esto es particularmente útil al buscar en enormes bases de datos de correo electrónico con detalle granular. Si eres un investigador, periodista o administrador de TI que necesita buscar datos de correo y presentarlos de una forma específica, necesitas una buena herramienta forense para analizar correos electrónicos. 

Ejemplos:

  • Aid4Mail te permite extraer datos de correo para la computación forense y el e-discovery
  • Xtraxtor es una compañía que se especializa en extraer datos específicos de correos como direcciones y números de teléfono

Una herramienta antifraude para analizar los correos electrónicos

La tercera categoría de herramientas ayudan a conocer más sobre qué tan riesgoso es un usuario con base en su email. Eso se hace al responder a preguntas como:

  • ¿la dirección de correo es de un dominio gratuito o temporal?
  • ¿puedes inscribirte a un dominio sin verificación 2FA?
  • ¿la dirección de correo aparece en listas spam?
  • etc…

Al alimentar la información en un software de prevención, puedes calcular el riesgo al incorporar a un nuevo usuario o procesar una transacción.

Ejemplos

  • SEON ofrece análisis de enriquecimiento de datos de correo electrónico completo con base en una sola dirección de email.
  • Emailage también se enfoca en enriquecer datos a partir de direcciones de correo electrónico. 
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¿Por qué hay que usar herramientas para analizar los correos electrónicos para la protección de fraude?

Un componente clave de la prevención del fraude es la huella digital del dispositivo, la cual recolecta datos acerca del hardware y el software que utilizan los visitantes de tu sitio web. Es una herramienta fantástica para hacerte una idea de la forma en la que los visitantes acceden a tus páginas. 

¿La desventaja? La huella digital de dispositivos ha existido por mucho tiempo. De hecho, la tecnología que se utiliza para rastrear la configuración del navegador hoy en día ha existido por lo menos durante una década. En su favor, es una medida de reducción del fraude básica pero aún eficiente. 

Desafortunadamente, el mundo del fraude en línea es veloz, innovador e inventivo. Esto quiere decir que los estafadores han tenido suficiente tiempo para preparar, probar e implementar formas de sortear la huella digital de dispositivos en sus propios términos. 

Por ejemplo, una técnica que hemos visto últimamente involucra con paquetes de perfil completos. Los proveedores de mercados cuestionables ofrecen detalles de acceso a plataformas con cookies y caché de navegadores portátiles. 

En otras palabras: los estafadores se vuelven más listos. Los negocios siguen siendo superados en este juego constante del gato y el ratón. ¿Nuestra sugerencia? Conformar un portafolio de herramientas de prevención de fraude para crear una sólida línea de defensa contra estos ataques. 

Y una de las herramientas más poderosas e innovadoras que hemos desarrollado en años recientes es el análisis de correos electrónicos. 

Cómo y por qué funcionan las herramientas de análisis de correos para reducir las tasas de fraude

Obtener las analíticas del cliente con base en su dirección de correo electrónico es una tendencia nueva (conocida comúnmente como búsqueda de correo electrónico) que parece ser altamente efectiva. Abrir una cuenta en línea es virtualmente imposible sin una dirección de correo. Éstas proporcionan datos que son mucho más específicos y únicos que los navegadores o los smartphones producidos en masa. 

Además, las innovaciones de enriquecimiento de datos pueden extraer más que un nombre y un dominio. Al usar las herramientas correctas. Una dirección de correo te dirá más acerca de tu usuario de lo que pueden hacerlo una IP o un dispositivo. Específicamente, podemos observar: 

  • La validez. A través de verificaciones SMTP, podemos pingear al servidor y ver si existe o no con base en su respuesta.
  • Uso. Podemos comprobar si el dominio proviene de servicios de correos temporales. Si ese es el caso, la puntuación de riesgo aumenta. 
  • La calidad del dominio. ¿Es gratuito? ¿Cuándo fue creado? ¿Requiere de un SMS u otro tipo de verificación para su creación? ¿Hay actualizaciones recientes? Solo unos cuantos puntos de datos pueden darte grandes hallazgos de la validez de una dirección de correo electrónico. Por ejemplo, gmail es gratuito, pero requiere de verificación
  • Calidad de la dirección. Al utilizar el análisis de cadenas, la comparamos con el nombre de usuario y obtenemos una buena idea de si los nombres hacen sentido o se trata de contenidos aleatorios. 
  • Direcciones robadas. Una simple comprobación cruzada de filtraciones de datos de correo conocidas puede revelar mucho.  
  • Listas de exclusión. Es fácil ver si la dirección de email pertenece a alguien que ha sido baneado de otra plataforma. 

Por último pero no menos importante. podemos determinar si la dirección de correo se usa en cuentas de redes sociales. Según nuestras propias analíticas de inteligencia de SEON para la industria de préstamos, 76% de los clientes defraudadores no tienen presencia en redes sociales. 

“Según nuestros propios hallazgos de inteligencia de SEON, 76% de los clientes defraudadores en la industria del préstamo utilizaron direcciones de correo electrónico con nula presencia en redes sociales.”

Esta correlación es extremadamente alta, algo que los gestores de fraude de cualquier industria pueden aprovechar para calcular sus puntuaciones de riesgo, y la precisión incrementa con cualquier otro punto de datos disponible. 

Conclusión – herramientas para analizar correos electrónicos en la gestión del riesgo

Las compañías siguen estando muy enfocadas en métodos limitados para identificar a sus usuarios. Los estafadores tienen la ventaja entonces, puesto que constantemente buscan brechas y nuevas formas de estafar a esos comerciantes. 

En conclusión, la prevención del fraude también debe evolucionar. Y actualmente, una dirección de correo electrónico, la cual es sinónimo de un identificador global único en internet es uno de los puntos de datos más sólidos que puedes analizar para fortalecer tus resultados de prevención del fraude. 

La inteligencia de SEON está específicamente diseñada para ofrecer una combinación de características que analizan los datos para reducir el fraude, lo que incluye una poderosa herramienta para analizar correos electrónicos. También se trata de una solución modular, lo que significa que al puedes añadir a tu método de prevención del fraude existente para darle el empuje final que necesita. 

¿No estás convencido de que nuestra herramienta de análisis de correo te puede ayudar?

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Aprende más acerca de:

Enriquecimiento de datos | Huella digital en internet | Huella del dispositivo | API para la detección del fraude | Detección del fraude con machine learning e IA

Fuentes utilizadas para el artículo:

  • Javelin: 2017 Financial Impact of Fraud Study

Preguntas frecuentes

¿Cómo analizar un correo electrónico?

Existen varias formas de analizar los datos de correo con base en los resultados que buscas. Para la investigación forense puedes extraer el contenido del correo. Para la analítica, puedes observar el nivel de involucramiento. Para la gestión de riesgo, puedes observar si la dirección de correo electrónico apunta a un usuario riesgoso. 

¿Las herramientas para analizar correos electrónicos son legales?

Sí, puedes extraer la información legalmente e incluso conectarla con bases de datos de código abierto para investigaciones que cumplan con los estándares de protección de datos.

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Tamas Kadar

Tamás Kádár es el Director Ejecutivo y cofundador de SEON. Su misión para crear un mundo libre de fraude comenzó tras fundar el primer intercambio de criptomonedas en Europa Oriental en 2017 y encontrarse bajo ataques constantes. La solución que desarrolló ahora reduce el fraude en más de 5,000 compañías en todo el mundo, incluyendo líderes globales como KLM, Avis y Patreon. En su tiempo libre, devora visualizaciones de datos y se lastima con actividades básicas de hágalo usted mismo en su cuadra de Londres.


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