拒否率の低い Stripe で売上アップ

業界インフラに直接組み込むことが可能で、発行元レベルのインサイトを提供し、あらゆる支払いを最適化して支払い拒否を軽減するパワフルな機械学習機能を備えたプラットフォームによって、収益を伸ばし、ネットワークの受け入れ率を高めましょう。

パフォーマンス主導のインフラストラクチャ

Stripe をカードネットワークへ直接組み込むことにより、遅延が削減され、信頼性が向上し、最新機能の利用やデータフィールドの改善(生のレスポンスコードなど)が可能となり、支払いを最適化することができます。

収益の伸長、組み込み済み

チェックアウト時のトラブルを回避し、ビジネスを不正使用から保護し、支払い拒否を最小限に抑えられるように設計されたツールで総収入を最大化します。Stripe の受け入れツールなら、お客様のビジネスを自動的に適応させて、さらにコンバージョンを高めることができます。

機械学習を機能させる

レガシーの決済システムは旧式のインフラストラクチャに依存している場合があります。Stripe の最新のアクワイアリングプラットフォームは、数十億のデータポイントから学習し、各取引のメッセージングとルーティングを最適化するように構築されています。

インテリジェントアクワイアリングによる受け入れ率の向上

Stripe は、直接ネットワークに組み込むことができ、業界内のパートナーシップを生かして、発行元レベルのパワフルなインサイトを提供し、最新のネットワーク機能の利用を可能にします。Stripe の統一された API を組み込むと、次の機能が提供されます。

  • 発行元に最適化された、機械学習駆動型のオーソリ

  • カードの詳細を確認するための動的な検証

  • 自動カード更新機能によるリアルタイムの一括処理

  • アメリカン・エキスプレスのオーソリの強化

  • トークン化サービス

  • 最適化された認証情報の保管

Stripe は金融エコシステムに直接組み込まれています

機械学習により拒否された支払いをリカバリ

Stripe の事前処理レイヤーは、最適化されたネットワークメッセージングと、同期したカード更新機能を使用して、支払い拒否を未然に防ぎます。支払いが拒否された場合は、Stripe の Adaptive Acceptance が機械学習機能を使用して、最適なリトライのメッセージと経路の組み合わせを特定し、すべてのカード支払いの失敗した請求を回収します。また定期的な請求の場合は、Stripe Billing で、後日請求をリトライするスマート督促機能を使用し、支払い拒否を最大 45% 削減できます。

Stripe の機械学習モデルは、失敗した支払いの再試行に最適な方法を選択します

Stripe を利用するようになってから、決済処理の承認率は、ほんの短期間に 6% 改善しました。これは顧客のコンバージョン率を高め、当社に対するカード発行会社の評価を高めるという点で、すばらしい成功です。

Matthew Neff

グローバル製品責任者、SkipTheDishes

当社が Stripe を決済パートナーに選ぶと、すぐにオーソリ率の大幅な増加がみられました。Remitly のビジネスにとって、また当社の顧客にとって、これはすばらしいことでした。顧客は迅速で、安全確実で、またストレスのない取引を求めて当社を利用するのですから。

Nate Spanier

VP、Global Payments および Risk、Remitly

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