Défi

L'entreprise Matches Fashion a vu le jour en 1987 sous forme de boutiques physiques, avant de passer à la vente en ligne en 2007. Aujourd'hui, elle attire plus de 130 millions de visiteurs par an sur son site et réalise 95 % de son chiffre d'affaires sur Internet. L'application Matches Fashion a quant à elle été téléchargée par près de deux millions de personnes. Étant donné la part importante du chiffre d'affaires généré en ligne, l'entreprise devait impérativement optimiser son taux d'autorisation. Par ailleurs, sa clientèle étant répartie entre 176 pays, il lui fallait proposer davantage de moyens de paiement pour booster son chiffre d'affaires et améliorer son expérience d’achat.

Solution

Avec l’aide de Stripe, Matches Fashion a pu prendre en charge les principaux réseaux de cartes à travers le monde (Visa, Mastercard, Amex, JCB, CUP, Discover), ainsi que le réseau de cartes CB, pour offrir à sa clientèle une expérience de paiement simplifiée et adaptée aux préférences locales. Elle a aussi adopté l'outil de mise à jour de carte de Stripe et la fonction Adaptive Acceptance, qui s'appuie sur le machine learning pour optimiser les messages d'autorisation. La capacité de Stripe à prendre en charge plusieurs devises a par ailleurs permis à Matches Fashion de préserver ses marges et de limiter les risques liés aux devises et aux taux de change.

Résultats

En l’espace d’un an, Matches Fashion a vu son taux d'autorisation grimper de 2,47 %, ce qui s'est traduit par une augmentation de 6 millions de livres sterling de son chiffre d’affaires. Cet effet a été particulièrement visible sur certains marchés. Par exemple, l'adoption précoce du réseau CB a permis à Matches Fashion de bénéficier d'une croissance considérable de son taux d'autorisation en France.

« Nous avons pu améliorer notre taux d'acceptation en créant une approche sur mesure pour chaque marché, avec notamment des moyens de paiement locaux, une optimisation des paiements et le déploiement transparent du protocole 3D Secure, le tout via une seule intégration », explique Lauren Mirynowski, responsable produit pour Matches Fashion.

Voici les différents facteurs qui ont permis à MATCHESFASHION de profiter d'une hausse de 2,47 % de son taux d'acceptation :

Basée sur le machine learning, la fonction Adaptive Acceptance optimise les taux d'autorisation

La fonction Adaptive Acceptance utilise le machine learning pour optimiser les messages d'autorisation et prendre instantanément des décisions plus intelligentes pour les relances. Les modèles de machine learning de Stripe s'appuient sur les nombreuses données historiques de Stripe, comme le type de transaction, l'émetteur et le type de marchand, issues du traitement de milliards de paiements chaque année. Les spécialistes des données et ingénieurs de Stripe améliorent en permanence ces modèles pour aider les entreprises à accepter autant de transactions et de revenus légitimes que possible.

L'outil de mise à jour de carte évite les futurs refus de paiement

Stripe collabore avec les réseaux de cartes pour actualiser automatiquement les informations des cartes remplacées (en cas d'expiration, de perte ou de vol). Ce point est particulièrement important pour MATCHESFASHION, car la mise à jour des informations de carte déjà enregistrées est souvent fastidieuse et chronophage pour sa clientèle. Sans cet outil, ce processus aboutit à l'abandon du panier et/ou à des refus de carte, et donc à une perte de revenus pour l'entreprise.

Solutions personnalisées de lutte contre la fraude conçues avec Stripe

Pour MATCHESFASHION, il est essentiel de bénéficier d'un taux d'autorisation élevé tout en limitant la fraude. Pour cela, l'entreprise tire parti de Stripe Radar, qui lui permet de détecter et de bloquer les fraudes à l'aide de modèles de machine learning entraînés à l'aide de données issues de millions d'entreprises internationales. Stripe et MATCHESFASHION ont travaillé en étroite collaboration pour optimiser les résultats, et les commentaires et suggestions de MATCHESFASHION ont été intégrés directement à Stripe Radar. De cette collaboration sont nées de nouvelles fonctionnalités, telles que la mise à disposition d'informations sur les risques, l'augmentation de la limite du nombre de règles Radar et la capacité d'attribuer des vérifications manuelles à un agent interne.

Stripe aide MATCHESFASHION à proposer une expérience de premier ordre à sa clientèle

En tant qu'entreprise spécialisée dans le luxe, MATCHESFASHION cherche à proposer une expérience optimale à chaque étape de la transaction. « Avec un panier moyen supérieur à 500 £, notre clientèle s'attend à pouvoir interagir avec fluidité avec notre site, où qu'elle se trouve dans le monde et depuis n'importe quel appareil », affirme Lauren Mirynowski. Stripe a accompagné MATCHESFASHION dans la gestion de ses paiements, mais aussi dans l'analyse des comportements de sa clientèle au sein de l'écosystème des marchands Stripe. L'entreprise prévoit d'utiliser ces données pour proposer une expérience de paiement plus personnalisée.