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Trust and Safety earns its keepConfianza y Seguridad se gana su lugar · V7

28 slides · 23 min · 2026-08-06 language
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Trust and Safety earns its keepMade for Marco Peña, by Hanademi
  1. Payment trust matters, but it cannot rescue an expensive or inconvenient offer.
  2. GAO estimates annual federal fraud losses at $233B to $521B.
  3. One Yelp star was associated with a 7% midpoint revenue gain.
Confianza y Seguridad se ganasu lugarMade for Marco Peña, by Hanademi
  1. La confianza en el pago importa, pero no rescata una oferta cara o incómoda.
  2. La GAO estima pérdidas federales anuales de US$233.000M a US$521.000M.
  3. Una estrella en Yelp se asoció con un punto medio de 7% más ingresos.
Checkout fees still hurt twice as much asdistrustReasons US shoppers abandoned checkout, percent of respondents in the supplied 2024 and 2025 findings.Made for Marco Peña, by HanademiSources: Baymard Institute. (2024). Reasons for Abandonments During Cart and Checkout.; statista.com.Unitpercent of respondents2024 findings48%26%23%22%18%Extra costsForcedaccountSlowdeliveryComplexcheckoutCarddistrust2025 findings39%21%19%19%18%15%15%14%10%8%ExtracostsSlowdeliveryForcedaccountCarddistrustComplexcheckoutReturnspolicyWebsiteerrorsHiddentotalFewpaymentmethodsCarddeclined
Payment distrust consistently affects about 1 in 5 abandoned checkouts. Yet excessive costs remained much larger, reaching 48% in the earlier finding and 39% in 2025. Delivery, forced accounts, and complexity also competed with trust. Safety protects conversion best when pricing, delivery, and product teams improve the rest of the purchase.
Los costos aún dañan el doble que ladesconfianzaMotivos por los que compradores estadounidenses abandonaron el pago, porcentaje de encuestados en loshallazgos suministrados de 2024 y 2025.Made for Marco Peña, by HanademiFuentes: Baymard Institute. (2024). Reasons for Abandonments During Cart and Checkout.; statista.com.Unidadporcentaje de encuestadosHallazgos de 202448 %26 %23 %22 %18 %CostosadicionalesCuentaobligatoriaEntregalentaPagocomplejoDesconfianzacon tarjetaHallazgos de 202539 %21 %19 %19 %18 %15 %15 %14 %10 %8 %CostosadicionalesEntregalentaCuentaobligatoriaDesconfianzacontarjetaPagocomplejoPolíticadedevolucionesErroresdelsitioTotalnovisiblePocosmétodosde pagoTarjetarechazada
La desconfianza en el pago afecta de forma constante cerca de 1 de cada 5 abandonos. Sin embargo, los costos excesivos fueron mucho mayores, con 48% en el hallazgo anterior y 39% en 2025. La entrega, las cuentas obligatorias y la complejidad también compitieron con la confianza. Seguridad protege mejor la conversión cuando precios, entregas y producto mejoran el resto de la compra.
The terms behind the argumentMade for Marco Peña, by HanademiTrust and SafetyPeople, policies, operations, and technical systems used to reduce fraud, abuse,harmful content, manipulation, and unsafe interactions.Invalid trafficAdvertising impressions or clicks that do not represent legitimate human interest,including bots and deliberate fraud.Brand safetyControls intended to prevent advertising from appearing beside material that coulddamage an advertiser's reputation.PrevalenceThe estimated share of views or interactions in which users encounter a defined type ofharmful content.Proactive detectionThe share of violating material detected before users report it.
5 technical terms carry much of the argument.
Los términos detrás del argumentoMade for Marco Peña, by HanademiConfianza y SeguridadPersonas, políticas, operaciones y sistemas técnicos usados para reducirfraude, abuso, contenido dañino, manipulación e interacciones inseguras.Tráfico inválidoImpresiones o clics que no representan interés humano legítimo, incluidos bots yfraude deliberado.Seguridad de marcaControles destinados a impedir que la publicidad aparezca junto a materialcapaz de dañar la reputación del anunciante.PrevalenciaLa proporción estimada de visualizaciones o interacciones donde los usuarios encuentranun tipo definido de contenido dañino.Detección proactivaLa proporción de material infractor detectado antes de que los usuarios lodenuncien.
5 términos técnicos sostienen buena parte del argumento.
Trust improvements compete insidea checkout journey that alreadyloses 70.2% of carts.The figure is an average across studies, not a forecast for a specific company.Sources: Baymard Institute. (2024). Cart Abandonment Rate Statistics.
Baymard's synthesis of 49 studies estimated that 70.2% of online carts are abandoned. That creates a large conversion pool, but it does not make every abandoned cart recoverable. Distrust is only one reason among costs, delivery, accounts, and usability. Trust and Safety should claim only the portion its interventions can measure.
Las mejoras de confianza compitendentro de un pago que ya pierde70,2% de los carritos.La cifra es un promedio entre estudios, no un pronóstico para una empresa concreta.Fuentes: Baymard Institute. (2024). Cart Abandonment Rate Statistics.
La síntesis de 49 estudios de Baymard estimó que 70,2% de los carritos en línea se abandonan. Esto crea una gran oportunidad de conversión, pero no vuelve recuperable cada carrito. La desconfianza es solo un motivo entre costos, entrega, cuentas y facilidad de uso. Confianza y Seguridad debe atribuirse solo la parte que sus intervenciones puedan medir.
The retail journey continues at checkoutA person walks through a brightly lit showroom displaying electronics and other products.Sources: Checkout Abandonment | The Retail Institute | Leeds Beckett University. leedsbeckett.ac.uk.
This showroom grounds the abandonment data in a retail journey that must end in a completed purchase to create revenue.
El recorrido de compra continúa en el pagoUna persona camina por una sala de exposición bien iluminada que muestra productos electrónicos yotros artículos.Fuentes: Checkout Abandonment | The Retail Institute | Leeds Beckett University. leedsbeckett.ac.uk.
Esta sala de exposición sitúa los datos de abandono en un recorrido de compra que debe terminar en una venta completada para generar ingresos.
Payment distrust maps to roughly 13abandoned carts per 100Multiply the 70.2% overall abandonment rate by each cited-reason rate.Made for Marco Peña, by HanademiSources: Baymard Institute. (2024). Cart Abandonment Rate Statistics.; E-Commerce Cart & Checkout UsabilityResearch.; Baymard Institute. (2024). Reasons for Abandonments During Cart and Checkout.UnitImplied abandoned carts per 100 initiated cartsExtra costs33.7Forced account18.3Slow delivery16.1Complex checkout15.4Payment distrust12.6
Applied sequentially, the 18% distrust rate maps to 12.6 carts per 100. Reasons may overlap and do not represent recoverable sales.
La desconfianza en el pago equivale a unos13 carritos abandonados por cada 100Multiplicar la tasa general de abandono del 70,2% por la tasa de cada motivo citado.Made for Marco Peña, by HanademiFuentes: Baymard Institute. (2024). Cart Abandonment Rate Statistics.; E-Commerce Cart & Checkout UsabilityResearch.; Baymard Institute. (2024). Reasons for Abandonments During Cart and Checkout.UnidadCarritos abandonados implícitos por cada 100 carritos iniciadosCostes adicionales33,7Cuenta obligatoria18,3Entrega lenta16,1Pago complejo15,4Desconfianza en el pago12,6
Aplicada de forma secuencial, la tasa de desconfianza del 18% equivale a 12,6 carritos por cada 100. Los motivos pueden solaparse y no representan ventas recuperables.
Reported US fraud losses tripled by 2023Reported US consumer fraud losses, USD billions, 2020 and 2023. The 2023 total exceeded $10 billion.Made for Marco Peña, by HanademiSources: Federal Trade Commission. (2024). Consumer Sentinel Network Data Book 2023.UnitUSD2020$3.3B2023$10B3x
Reported consumer fraud losses rose from $3.3 billion in 2020 to more than $10 billion in 2023. That scale makes prevention a plausible margin lever. But FTC reports are unverified complaints, not a representative survey or company savings forecast. The business case must begin with losses a specific product can prevent.
Las pérdidas por fraude en EE. UU. setriplicaronPérdidas estadounidenses por fraude al consumidor reportadas, miles de millones USD, 2020 y 2023. Eltotal de 2023 superó US$10.000 millones.Made for Marco Peña, by HanademiFuentes: Federal Trade Commission. (2024). Consumer Sentinel Network Data Book 2023.UnidadUSD2020$3,3 mil M2023$10 mil M3x
Las pérdidas por fraude reportadas subieron de US$3.300 millones en 2020 a más de US$10.000 millones en 2023. Esa escala convierte la prevención en una posible palanca de margen. Pero las denuncias ante la FTC no son una encuesta representativa ni un pronóstico de ahorro empresarial. El argumento debe comenzar con pérdidas que un producto concreto pueda prevenir.
GAO estimates annual federal fraud lossesat $233B to $521B.The GAO range describes federal fraud exposure across varying environments, notrecoverable savings for a private platform.Sources: gao.gov.
The GAO estimated that the US federal government loses between $233 billion and $521 billion to fraud each year. The range spans different programs and risk environments, so it is not a company savings estimate. It does show why prevention can carry enormous economic value. Each organization still needs its own loss baseline and control test.
Sources
La GAO estima pérdidas federales anualesde US$233.000M a US$521.000M.El rango de la GAO describe la exposición federal al fraude en distintos entornos, noahorros recuperables para una plataforma privada.Fuentes: gao.gov.
La GAO estimó que el gobierno federal estadounidense pierde entre US$233.000 millones y US$521.000 millones por fraude cada año. El rango abarca programas y entornos de riesgo distintos, por lo que no es una estimación de ahorro empresarial. Sí muestra por qué la prevención puede tener un enorme valor económico. Cada organización necesita su propia base de pérdidas y su propia prueba de controles.
Fuentes
TAG reports far less invalid traffic incertified channelsInvalid-traffic rates reported by TAG for certified channels and its industry benchmark, 2023.Made for Marco Peña, by HanademiUnitpercent of traffic0%5%10%0.9%Certified channels8.2%Industry benchmarkTAG industry benchmark
TAG reported invalid traffic of 0.87% in certified channels against an 8.18% industry benchmark. It described that gap as an 89% reduction. This is the shape a direct advertising return should take: less money reaching invalid inventory. Because TAG promotes certification, advertisers should reproduce the result with independent campaign data.
TAG reporta mucho menos tráfico inválidoen canales certificadosTasas de tráfico inválido reportadas por TAG para canales certificados y su referente sectorial, 2023.Made for Marco Peña, by HanademiUnidadporcentaje del tráfico0 %5 %10 %0,9 %Canales certificados8,2 %Referente sectorialReferente sectorial de TAG
TAG reportó 0,87% de tráfico inválido en canales certificados frente a un referente sectorial de 8,18%. Describió esa diferencia como una reducción de 89%. Esta es la forma que debería adoptar un rendimiento publicitario directo: menos dinero destinado a inventario inválido. Como TAG promueve la certificación, los anunciantes deben reproducir el resultado con datos independientes.
TAG's traffic-rate reduction exceeds itsmodeled loss reduction by 20 pointsMade for Marco Peña, by HanademiSources: ppc.land.UnitShare prevented versus residualCertified-channel invalid trafficPrevented 89.4%Residual 10.6%Modeled European invalid-traffic lossesPrevented 69%Residual 31%
The channel-rate comparison implies 89.4% prevented versus 69% in modeled losses. The scopes differ, so the rates should not be monetized one for one.
Sources
La reducción de la tasa de tráfico de TAG supera en20 puntos su reducción de pérdidas modelizadaMade for Marco Peña, by HanademiFuentes: ppc.land.UnidadProporción evitada frente a residualTráfico no válido en canales certificadosEvitado 89,4%Residual 10,6%Pérdidas europeas modelizadas por tráfico no válidoEvitado 69%Residual 31%
La comparación de tasas en canales implica un 89,4% evitado frente al 69% de las pérdidas modelizadas. Los alcances difieren, por lo que las tasas no deben monetizarse de forma equivalente.
Fuentes
The claimed 14% saving is material,but the customer and denominatorremain undisclosed.The vendor case reports about 14% of APAC media spend saved, but does not disclose thecustomer or provide an independently audited profit figure.Sources: casestudies.com.
A DoubleVerify case study reported saving about 14% of one technology company's APAC media spend. That is a direct commercial claim, not a general attitude survey. But the customer is unnamed and the evidence comes from the vendor selling the control. Treat it as a testable benchmark, not a guaranteed return.
El ahorro afirmado del 14% es importante,pero faltan el cliente y el denominador.El caso del proveedor reporta un ahorro cercano al 14% del gasto publicitario enAsia-Pacífico, pero no identifica al cliente ni aporta una cifra de beneficios auditada deforma independiente.Fuentes: casestudies.com.
Un caso de DoubleVerify reportó un ahorro cercano al 14% del gasto publicitario en Asia-Pacífico de una tecnológica. Es una afirmación comercial directa, no una encuesta general de actitudes. Pero el cliente no está identificado y la evidencia proviene del proveedor que vende el control. Debe tratarse como un referente comprobable, no como un rendimiento garantizado.
Fake-review rules shift value frombusiness to societyProjected net present value of UK fake-review rules, GBP millions at 2019 prices.Made for Marco Peña, by HanademiSources: assets.publishing.service.gov.uk.UnitGBPSocial value£1,838MBusiness value-£1,846M
Fake-review controls do not create the same value for every stakeholder. The UK assessment projected £1.838 billion in social value but negative £1.846 billion in business value. It also estimated £48 million in annual business costs. Trust and Safety can improve a market while still requiring a hard internal return test.
Las reglas contra reseñas trasladan valorhacia la sociedadValor presente neto proyectado de las reglas británicas contra reseñas falsas, millones GBP a precios de2019.Made for Marco Peña, by HanademiFuentes: assets.publishing.service.gov.uk.UnidadGBPValor social£1.838 MValor empresarial-£1.846 M
Los controles contra reseñas falsas no crean el mismo valor para todos. La evaluación británica proyectó £1.838 millones de valor social, pero un valor empresarial negativo de £1.846 millones. También estimó £48 millones en costos empresariales anuales. Confianza y Seguridad puede mejorar un mercado y aun así necesitar una prueba interna rigurosa de rendimiento.
One Yelp star was associated with a 7%midpoint revenue gain.The study concerns independent restaurants. The supplied claim records 7% as themidpoint of the reported 5% to 9% range.Sources: Luca, M. (2016). Reviews, reputation, and revenue: The case of Yelp.com. Harvard Business School Working Paper No. 12-016.
Reviews are not merely engagement content. For independent restaurants, a one-star Yelp increase was associated with 5% to 9% higher revenue, a 7% midpoint. That gives review integrity a plausible route to seller economics. The result is an association in one market, not proof that every moderation investment produces the same return.
Una estrella en Yelp se asoció con un puntomedio de 7% más ingresos.El estudio se refiere a restaurantes independientes. La afirmación suministrada registra7% como punto medio del rango reportado de 5% a 9%.Fuentes: Luca, M. (2016). Reviews, reputation, and revenue: The case of Yelp.com. Harvard Business School Working Paper No. 12-016.
Las reseñas no son solo contenido para generar interacción. Para restaurantes independientes, una estrella adicional en Yelp se asoció con ingresos entre 5% y 9% mayores, con un punto medio de 7%. Esto ofrece una ruta plausible desde la integridad de reseñas hasta la economía del vendedor. Es una asociación en un mercado, no una prueba de que toda inversión en moderación produzca el mismo rendimiento.
Purchase likelihood peaked at 4.0to 4.7 stars, not 5.0.The finding reports a peak range, so it is presented as a statement rather than treatingthe range endpoints as separate quantities.Sources: Spiegel Research Center. (2017). How Online Reviews Influence Sales.; Spiegel research reveals 4.5 stars are better than 5.
Spiegel found that purchase likelihood generally peaked between 4.0 and 4.7 stars rather than at a perfect 5.0. Buyers appear to value credibility, not polished perfection. That gives review enforcement a second commercial role beyond removing false claims. It preserves the imperfect signal that makes genuine reviews believable.
La compra alcanzó su máximo entre 4,0 y4,7 estrellas, no en 5,0.El hallazgo informa un rango máximo, por lo que se presenta como una afirmación y nocomo cantidades independientes.Fuentes: Spiegel Research Center. (2017). How Online Reviews Influence Sales.; Spiegel research reveals 4.5 stars are better than 5.
Spiegel encontró que la probabilidad de compra generalmente alcanzó su máximo entre 4,0 y 4,7 estrellas, no en un 5,0 perfecto. Los compradores parecen valorar la credibilidad, no la perfección pulida. Esto da a la aplicación de reglas sobre reseñas una segunda función comercial. Preserva la señal imperfecta que vuelve creíbles las opiniones auténticas.
Remaining participating users used atleast 80% fewer studied hate-speechterms after the ban.The study covered two banned communities and measured language among remainingparticipants.Sources: Chandrasekharan, E., et al. (2017). You can't stay here: The efficacy of Reddit's 2015 ban examined through hate speech. Proceedings of theACM on Human-Computer Interaction, 1(CSCW), Article 31.; You Can't Stay Here: The Efficacy of Reddit's 2015 Ban ....
After Reddit banned two hate communities, participating users who stayed used at least 80% fewer studied hate terms. That is evidence that targeted moderation changed measured behavior on the original platform. The result does not measure revenue or platform-wide retention.
Los usuarios participantes quepermanecieron usaron al menos 80%menos términos de odio estudiadostras la prohibición.El estudio cubrió dos comunidades prohibidas y midió el lenguaje entre los participantesque permanecieron.Fuentes: Chandrasekharan, E., et al. (2017). You can't stay here: The efficacy of Reddit's 2015 ban examined through hate speech. Proceedings of theACM on Human-Computer Interaction, 1(CSCW), Article 31.; You Can't Stay Here: The Efficacy of Reddit's 2015 Ban ....
Tras prohibir Reddit dos comunidades de odio, los usuarios participantes que permanecieron usaron al menos 80% menos términos de odio estudiados. Es evidencia de que la moderación focalizada cambió la conducta medida en la plataforma original. El resultado no mide ingresos ni retención general.
Airbnb reports 35% and 55% declines underparty controlsCompany-reported declines in unauthorized-party incidents from an Australian pilot and the global partyban.Made for Marco Peña, by HanademiSources: Airbnb. (2022). Airbnb announces permanent ban on parties.; news.airbnb.com.Unitpercent declineAustralia pilot35%Global party ban55%1.6x
Airbnb reported fewer party incidents under two different control programs. Its Australian risk-scoring pilot coincided with a 35% decline, while the global party-ban period produced a 55% year-over-year decline in reports. The repeated direction strengthens the operational signal. Pandemic travel changes and company-controlled reporting prevent a clean causal or profit claim.
Airbnb reporta caídas de 35% y 55% concontroles de fiestasCaídas reportadas por la empresa en incidentes de fiestas no autorizadas durante un piloto australiano y laprohibición global.Made for Marco Peña, by HanademiFuentes: Airbnb. (2022). Airbnb announces permanent ban on parties.; news.airbnb.com.Unidadcaída porcentualPiloto australiano35 %Prohibición global55 %1,6x
Airbnb reportó menos incidentes bajo dos programas de control. Su piloto australiano de puntuación de riesgo coincidió con una caída de 35%, mientras el período de prohibición global produjo una caída interanual de 55% en denuncias. La dirección repetida refuerza la señal operativa. Los cambios de viaje durante la pandemia y los datos controlados por la empresa impiden una conclusión causal o económica limpia.
Airbnb says risk filters blocked thousandsacross US citiesPeople whose potentially risky reservation attempts were blocked or redirected by July 2021, selected UScities.Made for Marco Peña, by HanademiSources: theverge.com.; Airbnb. (2022). Airbnb announces permanent ban on parties.Unitpeople7KDallas6KSan Diego5.1KCharlotte3.5KSt. Louis3KColumbus2.7KNew Orleans
Airbnb said its controls blocked or redirected risky attempts from more than 50,000 people across 15 US cities. Dallas alone accounted for 7,000 in the supplied city breakdown. Airbnb also suspended more than 6,600 guests in 2021 for violating the party prohibition. The missing number is the value of legitimate bookings blocked by mistake.
Airbnb afirma que sus filtros bloquearon amiles en ciudades de EE. UU.Personas cuyos intentos de reserva potencialmente riesgosos fueron bloqueados o redirigidos hasta julio de2021, ciudades seleccionadas de EE. UU.Made for Marco Peña, by HanademiFuentes: theverge.com.; Airbnb. (2022). Airbnb announces permanent ban on parties.Unidadpersonas7KDallas6KSan Diego5,1KCharlotte3,5KSt. Louis3KColumbus2,7KNew Orleans
Airbnb afirmó que sus controles bloquearon o redirigieron intentos riesgosos de más de 50.000 personas en 15 ciudades estadounidenses. Dallas representó 7.000 en el desglose disponible. Airbnb también suspendió a más de 6.600 huéspedes en 2021 por infringir la prohibición. Falta el valor de las reservas legítimas bloqueadas por error.
Airbnb returned to profit after its 2020party banAirbnb net income attributable to parent, USD, 2019 to 2025. The event marks the party ban, not a causalestimate.Made for Marco Peña, by HanademiSources: U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). Airbnb, Inc. NetIncomeLoss [XBRL]. SEC EDGAR.; Airbnb. (2022). Airbnb announcespermanent ban on parties.UnitUSD-$5B$0$5B2019202020212022202320242025Temporary globalparty banIn 2020, net loss reached $4.59billion.In 2023, net income reached$4.79 billion.-$674.3M$2.5B
Airbnb moved from a $4.59 billion net loss in 2020 to positive net income from 2022 onward. Its temporary global party ban began during the loss year, and reported party incidents later declined. The sequence shows that strict marketplace controls can coexist with commercial recovery. It does not isolate the ban's contribution from travel demand, costs, or the pandemic.
Airbnb volvió a beneficios tras suprohibición de fiestas de 2020Beneficio neto atribuible a la matriz de Airbnb, USD, 2019 a 2025. El evento marca la prohibición, no unaestimación causal.Made for Marco Peña, by HanademiFuentes: U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). Airbnb, Inc. NetIncomeLoss [XBRL]. SEC EDGAR.; Airbnb. (2022). Airbnb announcespermanent ban on parties.UnidadUSD-$5 mil M$0$5 mil M2019202020212022202320242025Prohibición globaltemporal de fiestasEn 2020, la pérdida neta llegó aUS$4.590 millones.En 2023, el beneficio neto llegó aUS$4.790 millones.-$674,3 M$2,5 mil M
Airbnb pasó de una pérdida neta de US$4.590 millones en 2020 a beneficios desde 2022. Su prohibición global temporal de fiestas comenzó durante el año de pérdidas y los incidentes reportados disminuyeron después. La secuencia muestra que controles estrictos pueden coexistir con una recuperación comercial. No aísla la contribución de la prohibición frente a la demanda de viajes, los costos o la pandemia.
Airbnb's return to profit coincided with a61% drop in party incidentsMade for Marco Peña, by HanademiSources: Cracking down on holiday weekend parties with anti- ....; U.S. Securities and Exchange Commission.(n.d.). Airbnb, Inc. NetIncomeLoss [XBRL]. SEC EDGAR.UnitIncidents per 10,000 reservations; USD billionsParty incidents per 10,000reservations9.03.93.5202120222023Net incomeUSD billionsBreak-even-0.351.894.79202120222023
From 2021 to 2023, party incidents fell from 9.0 to 3.5 per 10,000 reservations while net income moved from a $0.35 billion loss to a $4.79 billion profit. This is coexistence, not a causal estimate.
El regreso de Airbnb a beneficios coincidió con unacaída del 61% en los incidentes por fiestasMade for Marco Peña, by HanademiFuentes: Cracking down on holiday weekend parties with anti- ....; U.S. Securities and Exchange Commission.(n.d.). Airbnb, Inc. NetIncomeLoss [XBRL]. SEC EDGAR.UnidadIncidentes por cada 10.000 reservas; miles de millones de USDIncidentes por fiestas por cada10.000 reservas9.03.93.5202120222023Beneficio netoMiles de millones de USDPunto de equilibrio-0.351.894.79202120222023
De 2021 a 2023, los incidentes por fiestas bajaron de 9,0 a 3,5 por cada 10.000 reservas, mientras el beneficio neto pasó de una pérdida de 0,35 mil millones de USD a una ganancia de 4,79 mil millones. Es coexistencia, no una estimación causal.
Recorded GDPR fines reached €2.1 billion in2023Annual GDPR fines recorded by CMS, EUR billions, supplied endpoints for 2019 and 2023.Made for Marco Peña, by HanademiSources: CMS Legal Services. (2024). GDPR Enforcement Tracker.UnitEUR2019EUR72M2023EUR2.1B
CMS recorded about €72 million in annual GDPR fines in 2019 and approximately €2.1 billion in 2023. The endpoints show how large realized enforcement totals can become. The annual path was volatile, so this is not a smooth growth forecast. Compliance budgets should use expected exposure, not extrapolate one exceptional year.
Las multas registradas del RGPD llegaron a€2.100 millones en 2023Multas anuales del RGPD registradas por CMS, miles de millones EUR, puntos suministrados de 2019 y2023.Made for Marco Peña, by HanademiFuentes: CMS Legal Services. (2024). GDPR Enforcement Tracker.UnidadEUR2019EUR72 M2023EUR2,1 mil M
CMS registró unos €72 millones en multas anuales del RGPD en 2019 y aproximadamente €2.100 millones en 2023. Los puntos muestran el tamaño que pueden alcanzar las sanciones realizadas. La trayectoria anual fue volátil, por lo que no es un pronóstico de crecimiento continuo. Los presupuestos deben usar exposición esperada, no extrapolar un año excepcional.
Privacy failures have already producedbillion-euro penaltiesSelected prominent penalties under the EU privacy law, EUR millions.Made for Marco Peña, by HanademiSources: European Data Protection Board. (2023). Irish DPC fines Meta €1.2 billion following EDPB binding decision.; CMS Legal Services.(2024). GDPR Enforcement Tracker.UnitEUREUR1,200MMetaEUR746MAmazonEUR405MInstagram
Prominent penalties include €1.2 billion against Meta, €746 million against Amazon, and €405 million concerning Instagram. These are realized enforcement outcomes, not hypothetical statutory ceilings. They justify investment in prevention at large platforms. Each company must still model its own probability and exposure rather than budget from headline cases alone.
Las fallas de privacidad ya produjeronmultas de miles de millonesMultas destacadas seleccionadas bajo la ley europea de privacidad, millones EUR.Made for Marco Peña, by HanademiFuentes: European Data Protection Board. (2023). Irish DPC fines Meta €1.2 billion following EDPB binding decision.; CMS Legal Services.(2024). GDPR Enforcement Tracker.UnidadEUREUR1.200 MMetaEUR746 MAmazonEUR405 MInstagram
Entre las multas destacadas figuran €1.200 millones contra Meta, €746 millones contra Amazon y €405 millones relativos a Instagram. Son resultados reales de aplicación, no límites legales hipotéticos. Justifican invertir en prevención en grandes plataformas. Cada empresa debe modelar su propia probabilidad y exposición, no presupuestar solo a partir de casos llamativos.
Online safety laws can put 10% of turnoverat riskMaximum turnover-based penalties under selected European privacy and online safety laws.Made for Marco Peña, by HanademiSources: European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679, Article 83.; European Union. (2022). Regulation (EU) 2022/2065,Article 74.; UK Parliament. (2023). Online Safety Act 2023.Unitpercent of turnoverEU privacy law4%EU Digital Services Act6%UK Online Safety Act10%
Regulatory exposure can scale with the company rather than with the incident. Maximum penalties reach 4% under the EU privacy law, 6% under the EU Digital Services Act, and 10% under the UK Online Safety Act. That makes safety capability financially material at scale. A sound budget still uses probability-weighted exposure, not the maximum possible fine.
Las leyes de seguridad pueden poner enriesgo 10% de la facturaciónSanciones máximas basadas en facturación bajo leyes europeas seleccionadas de privacidad y seguridad enlínea.Made for Marco Peña, by HanademiFuentes: European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679, Article 83.; European Union. (2022). Regulation (EU)2022/2065, Article 74.; UK Parliament. (2023). Online Safety Act 2023.Unidadporcentaje de facturaciónLey de privacidad de la UE4 %Ley de Servicios Digitales6 %Ley británica de Seguridad10 %
La exposición regulatoria puede crecer con la empresa y no solo con el incidente. Las sanciones máximas alcanzan 4% bajo la ley europea de privacidad, 6% bajo la Ley de Servicios Digitales y 10% bajo la ley británica. Esto vuelve financieramente relevante la capacidad de seguridad. Un presupuesto sólido usa exposición ponderada por probabilidad, no la multa máxima posible.
Meta quadrupled safety staff while profitkept scalingReported safety workforce at disclosed points and Meta net income, USD, 2017 to 2025. Coexistence doesnot prove causation.Made for Marco Peña, by HanademiSources: Facebook has spent $13 billion on ‘safety and security’ since 2016 | The Verge.; Facebook spent over $13 bln onsafety, security since 2016.; U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). Meta Platforms, Inc. NetIncomeLoss [XBRL].SEC EDGAR.Unitpeople and USD billionsSafety workforce10K40K20172021Net income$15.9B$60.5B20172025
Meta expanded its reported safety workforce from about 10,000 people in 2017 to 40,000 in 2021. It also said it invested more than $13 billion in safety and security between 2016 and September 2021. Net income later reached $62.36 billion in 2024 and $60.46 billion in 2025. Safety clearly coexisted with commercial scale, but the disclosures do not prove it caused the profits.
Meta cuadruplicó seguridad mientras susbeneficios siguieron creciendoPersonal de seguridad reportado en puntos divulgados y beneficio neto de Meta, USD, 2017 a 2025. Lacoexistencia no demuestra causalidad.Made for Marco Peña, by HanademiFuentes: Facebook has spent $13 billion on ‘safety and security’ since 2016 | The Verge.; Facebook spent over$13 bln on safety, security since 2016.; U.S. Securities and Exchange Commission. (n.d.). Meta Platforms, Inc.NetIncomeLoss [XBRL]. SEC EDGAR.Unidadpersonas y miles de millones USDPersonal de seguridad10K40K20172021Beneficio neto$15,9 mil M$60,5 mil M20172025
Meta amplió su personal de seguridad reportado de unas 10.000 personas en 2017 a 40.000 en 2021. También afirmó haber invertido más de US$13.000 millones entre 2016 y septiembre de 2021. El beneficio neto llegó después a US$62.360 millones en 2024 y US$60.460 millones en 2025. La seguridad coexistió con la escala comercial, pero las divulgaciones no prueban que causara los beneficios.
Trust influences demand, but many teamscontribute to that 81%.The survey measures stated purchase importance, not revenue caused specifically byTrust and Safety.Sources: Edelman Trust Barometer Special Report: In Brands We Trust? | Edelman.
Edelman's 2019 survey found that 81% considered brand trust important or decisive when buying. That makes trust commercially relevant before a customer reaches checkout. But trust is built by product quality, service, pricing, privacy, and safety together. A Trust and Safety team cannot claim the whole 81% as its return.
La confianza influye en la demanda, peromuchos equipos contribuyen a ese 81%.La encuesta mide la importancia declarada al comprar, no ingresos causadosespecíficamente por Confianza y Seguridad.Fuentes: Edelman Trust Barometer Special Report: In Brands We Trust? | Edelman.
La encuesta de Edelman de 2019 encontró que 81% consideraba la confianza de marca importante o decisiva al comprar. Esto vuelve comercialmente relevante la confianza antes del pago. Pero la confianza se construye con calidad, servicio, precios, privacidad y seguridad. Un equipo de Confianza y Seguridad no puede atribuirse todo ese 81%.
Repeated bad experiences break brandloyaltyShare who would leave a favored brand after one or several bad experiences, PwC survey.Made for Marco Peña, by HanademiSources: PwC. (2018). Experience is everything: Here's how to get it right.Unitpercent of respondents59%Several bad experiences32%One bad experience
PwC found that 32% would leave a favored brand after one bad experience. After several bad experiences, the share reached 59%. Safety failures can become part of that cumulative damage, especially when customers face fraud, harassment, or failed appeals. The survey still cannot separate safety from every other part of the experience.
Las malas experiencias repetidas rompenla lealtadProporción que abandonaría una marca favorita tras una o varias malas experiencias, encuesta de PwC.Made for Marco Peña, by HanademiFuentes: PwC. (2018). Experience is everything: Here's how to get it right.Unidadporcentaje de encuestados59 %Varias malas experiencias32 %Una mala experiencia
PwC encontró que 32% abandonaría una marca favorita después de una mala experiencia. Tras varias malas experiencias, la proporción llegó a 59%. Las fallas de seguridad pueden sumarse a ese daño, sobre todo ante fraude, acoso o apelaciones fallidas. La encuesta no puede separar la seguridad de todas las demás partes de la experiencia.
Meta reported less hate speech and moreproactive detectionCompany-estimated hate-speech prevalence and proactive detection at disclosed endpoints. The metrics usedifferent definitions and scales.Made for Marco Peña, by HanademiSources: Meta. (2024). Community Standards Enforcement Report.; [PDF] Updated Methodology for Proactive Rate on Facebook and Instagram.UnitpercentHate-speech prevalence0.075%0.01%Late 2020Late 2023Proactive detection23.6%95%Late 2017Around 2020
Meta estimated hate-speech prevalence fell from about 0.075% of views in late 2020 to roughly 0.01% in late 2023. It also reported proactive detection rising from 23.6% in late 2017 to above 95% around 2020. These metrics suggest stronger detection and lower measured exposure. A profit dashboard must also track appeals, false positives, missed abuse, and unequal error rates.
Meta reportó menos odio y más detecciónproactivaPrevalencia estimada por la empresa y detección proactiva en los puntos divulgados. Las métricas usandefiniciones y escalas distintas.Made for Marco Peña, by HanademiFuentes: Meta. (2024). Community Standards Enforcement Report.; [PDF] Updated Methodology for Proactive Rate on Facebook andInstagram.UnidadporcentajePrevalencia de lenguaje de odio0,075 %0,01 %Finales de 2020Finales de 2023Detección proactiva23,6 %95 %Finales de 2017Alrededor de 2020
Meta estimó que la prevalencia de lenguaje de odio cayó de cerca de 0,075% de las visualizaciones a finales de 2020 a aproximadamente 0,01% a finales de 2023. También reportó que la detección proactiva subió de 23,6% a más de 95% alrededor de 2020. Las métricas sugieren mejor detección y menor exposición medida. Un tablero económico también debe seguir apelaciones, falsos positivos, abuso omitido y errores desiguales.
NIST found false positives 10 to 100 timeshigher for some groups.The finding concerns face recognition and shows why automation rate alone cannotmeasure safety performance.Sources: Grother, P., Ngan, M., & Hanaoka, K. (2019). Face Recognition Vendor Test Part 3: Demographic Effects. NIST Interagency Report 8280.
Automation reduces handling costs only when its errors stay controlled. NIST found that many face-recognition algorithms had false-positive rates 10 to 100 times higher for Asian and African American faces than for white faces. A system can improve average throughput while creating severe losses for specific customers. Profit measurement must price false positives, successful appeals, and unequal error rates.
NIST encontró falsos positivos entre 10 y100 veces mayores para algunos grupos.El hallazgo se refiere al reconocimiento facial y muestra por qué la tasa deautomatización no basta para medir el desempeño.Fuentes: Grother, P., Ngan, M., & Hanaoka, K. (2019). Face Recognition Vendor Test Part 3: Demographic Effects. NIST Interagency Report 8280.
La automatización reduce costos solo cuando controla sus errores. NIST encontró que muchos algoritmos de reconocimiento facial tenían tasas de falsos positivos entre 10 y 100 veces mayores para rostros asiáticos y afroamericanos que para rostros blancos. Un sistema puede mejorar el rendimiento medio mientras genera pérdidas graves para clientes concretos. La medición económica debe valorar falsos positivos, apelaciones exitosas y errores desiguales.
A €1.2 billion penalty maps to turnoverthresholds of €12 billion to €30 billionMade for Marco Peña, by HanademiSources: European Data Protection Board. (2023). Irish DPC fines Meta €1.2 billion following EDPB bindingdecision.; CMS Legal Services. (2024). GDPR Enforcement Tracker.; Meta hit with record $1.3 bln fine over datatransfers.UnitTurnover threshold, EUR billionsTurnover threshold, EUR billionsMeta fine, €1.2 billionAmazon fine, €746 millionInstagram fine, €405 million12.020.030.07.4612.4318.654.056.7510.1310% maximum6% maximum4% maximum
A higher statutory maximum makes the same fine relevant at lower turnover. This is a counterfactual comparison because the statutes and offenses are not interchangeable.
Una sanción de 1.200 M€ equivale a umbrales defacturación de 12.000 a 30.000 M€Made for Marco Peña, by HanademiFuentes: European Data Protection Board. (2023). Irish DPC fines Meta €1.2 billion following EDPB bindingdecision.; CMS Legal Services. (2024). GDPR Enforcement Tracker.; Meta hit with record $1.3 bln fine over datatransfers.UnidadUmbral de facturación, miles de millones de eurosUmbral de facturación, miles de millones de eurosMulta de Meta, 1.200 M€Multa de Amazon, 746 M€Multa de Instagram, 405 M€12.020.030.07.4612.4318.654.056.7510.13Máximo del 10%Máximo del 6%Máximo del 4%
Un máximo legal más alto hace que la misma sanción sea relevante con una facturación menor. Es una comparación contrafactual porque las leyes y las infracciones no son intercambiables.
In summaryMade for Marco Peña, by HanademiSources: Grother, P., Ngan, M., & Hanaoka, K. (2019). Face Recognition Vendor Test Part 3: Demographic Effects. NIST Interagency Report 8280.; assets.publishing.service.gov.uk.; European DataProtection Board. (2023). Irish DPC fines Meta €1.2 billion following EDPB binding decision.; Chandrasekharan, E., et al. (2017). You can't stay here: The efficacy of Reddit's 2015 ban examined throughhate speech. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 1(CSCW), Article 31.; gao.gov.; European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679, Article 83.NIST found many face-recognition algorithms had false-positive rates 10 to 100 times higher for Asian and AfricanAmerican faces than for white faces.The UK’s 2023 fake-review impact assessment projected £1.838 billion in social NPV but −£1.846 billion in business NPVand £48 million in annual business costs.Prominent GDPR penalties include €1.2 billion against Meta, €746 million against Amazon, and €405 million concerning Instagram.After Reddit banned two hate communities, participating users who remained reduced their use of studied hate-speech terms by at least 80%.GAO estimated that the US federal government lost $233 billion to $521 billion annually to fraud across varying risk environments.Maximum turnover-based penalties reach 4% under GDPR, 6% under the EU Digital Services Act, and 10% under the UK Online Safety Act.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Marco Peña, by HanademiFuentes: Grother, P., Ngan, M., & Hanaoka, K. (2019). Face Recognition Vendor Test Part 3: Demographic Effects. NIST Interagency Report 8280.; assets.publishing.service.gov.uk.; EuropeanData Protection Board. (2023). Irish DPC fines Meta €1.2 billion following EDPB binding decision.; Chandrasekharan, E., et al. (2017). You can't stay here: The efficacy of Reddit's 2015 banexamined through hate speech. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 1(CSCW), Article 31.; gao.gov.; European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679, Article 83.NIST encontró que muchos algoritmos tenían falsos positivos entre 10 y 100 veces mayores para rostros asiáticos yafroamericanos que para rostros blancos.La evaluación británica de 2023 sobre reseñas falsas proyectó £1.838 millones de valor social neto, pero −£1.846millones para empresas y £48 millones de costo empresarial anual.Entre las multas destacadas del RGPD figuran €1.200 millones contra Meta, €746 millones contra Amazon y €405 millones relativos a Instagram.Tras prohibir Reddit dos comunidades de odio, los usuarios que permanecieron redujeron al menos 80% el uso de los términos estudiados.La GAO estimó que el gobierno federal de Estados Unidos perdió entre US$233.000 millones y US$521.000 millones alaño por fraude en distintos entornos de riesgo.Las sanciones máximas sobre facturación alcanzan 4% bajo el RGPD, 6% bajo la Ley de Servicios Digitales y 10% bajo la ley británica.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

Payment trust matters, but it cannot rescue an expensive or inconvenient offer. Trust improvements compete inside a checkout journey that already loses 70.2% of carts.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La confianza en el pago importa, pero no rescata una oferta cara o incómoda. Las mejoras de confianza compiten dentro de un pago que ya pierde 70,2% de los carritos.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

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