El reto

Matches Fashion, fundada en 1987 como tienda física, hizo la transición a Internet en 2007. En la actualidad, con más de 130 millones de visitas anuales a su sitio web y dos millones de descargas de su aplicación, consiguen el 95 % de las ventas en Internet. Con un porcentaje de ingresos tan elevado proveniente de su negocio en línea, era fundamental optimizar las tasas de autorización. Con clientes en 176 países, Matches Fashion identificó que ampliar su oferta de métodos de pago resultaba crucial a la hora de captar más ingresos y ofrecer una experiencia óptima al cliente.

La solución

Junto con Stripe, Matches Fashion implementó los seis sistemas de tarjetas internacionales (Visa, Mastercard, Amex, JCB, CUP, Discover), así como una red local de tarjetas (Cartes Bancaires), para ofrecer una experiencia de pago optimizada y adaptada a las preferencias de sus clientes. La empresa también comenzó a utilizar el actualizador de tarjetas de Stripe y Adaptive Acceptance: la herramienta de Stripe que utiliza el machine learning para optimizar los mensajes de autorización.

Además, gracias a la sólida oferta de cobros multidivisa de Stripe, Matches Fashion protege sus márgenes y mitiga los riesgos relacionados con las divisas y los tipos de cambio.

Los resultados

En tan solo un año, Matches Fashion ha experimentado un aumento del 2,47 % en su tasa de autorización, lo que ha generado unos ingresos anuales adicionales de más de 6 millones de libras. Aunque el efecto de las optimizaciones fue especialmente tangible en algunos mercados: por ejemplo, en Francia, la adopción de la red local de tarjetas Cartes Bancaires trajo consigo un aumento de dos cifras en su tasa de autorización.

«Logramos aumentar nuestras tasas de autorización con estrategias específicas para cada mercado, ofreciendo los métodos de pago locales adecuados, optimizando los pagos y siguiendo el protocolo 3D Secure de forma fácil e intuitiva para nuestros clientes: y todo ello, con una sola integración», declaró Lauren Mirynowski, responsable de producto de Matches Fashion.

Estas son las funciones clave de Stripe que Matches Fashion aprovechó para mejorar su tasa de autorización en un 2,47 %:

Adaptive Acceptance utiliza el machine learning para optimizar las tasas de autorización

Gracias al machine learning, Adaptive Acceptance puede optimizar los mensajes de autorización y tomar mejores decisiones de forma instantánea para reintentar los pagos fallidos. Los modelos de machine learning de Stripe aprovechan y aprenden de la gran cantidad de puntos datos de la red de Stripe (tipos de transacción, datos del emisor, tipos de comerciantes, entre otros) procedentes de los miles de millones de pagos que procesa cada año. Nuestro equipo de ingeniería y nuestros expertos en ciencia de datos mejoran continuamente estos modelos para ayudar a nuestros usuarios a aceptar el mayor número posible de transacciones legítimas y, así, conseguir más ingresos.

El actualizador de tarjetas logra evitar los pagos rechazados antes de que ocurran

Stripe trabaja con las redes de tarjetas para actualizar automáticamente sus datos cada vez que un cliente recibe una nueva tarjeta (por ejemplo, al sustituir una tarjeta caducada, perdida o robada). De este modo, los clientes de Matches Fashion no tienen que actualizar manualmente los datos guardados de su tarjeta de crédito (una tarea tediosa y que requiere suele requerir varios minutos) y se evitan abandonos de carritos y rechazos de tarjetas de crédito que supondrían una pérdida constante de ingresos para la empresa.

Soluciones antifraude diseñadas a medida con Stripe

Para Matches Fashion es fundamental buscar el equilibrio entre unas altas tasas de autorización y unas bajas tasas de fraude. Para lograrlo, la empresa utiliza Stripe Radar: nuestra herramienta antifraude que ayuda a detectar y bloquear operaciones fraudulentas mediante el machine learning (que, de nuevo, aprende de los datos de millones de empresas de todo el mundo). Stripe y Matches Fashion colaboraron estrechamente para optimizar sus resultados y las sugerencias de mejora que propuso Matches Fashion se utilizaron para desarrollar nuevas funciones de Stripe Radar: se añadieron informes sobre riesgo, se amplió el límite a las reglas lógicas de Radar y se hicieron posibles las revisiones manuales por parte de agentes internos.

Stripe ayuda a Matches Fashion a ofrecer una experiencia de cliente de primer nivel

Matches Fashion es una marca de productos de lujo y, como tal, uno de sus principales objetivos es el de ofrecer a sus clientes una experiencia memorable en cada etapa de la transacción. «El importe medio de nuestros pedidos supera las 500 libras, así que nuestros clientes esperan una interacción fluida en nuestro sitio web, independientemente del lugar del mundo en el que se encuentren o del dispositivo desde el que realicen la compra», afirma Mirynowski. Stripe ha colaborado con Matches Fashion no solo en los pagos, sino también en el análisis del comportamiento de los clientes en todos los comercios del ecosistema de Stripe. La empresa tiene previsto utilizar estos datos para crear una experiencia de pago más personalizada para sus clientes.