Uitdaging

Matches Fashion is in 1987 opgericht als retailer met fysieke winkels en ging in 2007 online. Tegenwoordig trekt de site elk jaar meer dan 130 miljoen bezoekers en vindt 95% van de verkoop online plaats. De app van Matches Fashion is door twee miljoen klanten gedownload. Nu zo'n groot deel van de omzet afkomstig is uit de online activiteiten, werd optimalisatie van het autorisatiepercentage cruciaal. Met klanten in meer dan 176 landen stelde Matches Fashion vast dat uitbreiding van het aantal betaalmethoden essentieel zou zijn om meer omzet te genereren en klanten de beste ervaring te bieden.

Oplossing

Samen met Stripe implementeerde Matches Fashion de zes wereldwijde creditcardnetwerken (Visa, Mastercard, Amex, JCB, CUP, Discover) en een lokaal netwerk (Cartes Bancaires) om klanten een soepele betaalervaring te bieden die op iedereen is afgestemd. Het bedrijf nam ook de functie voor automatisch updaten van creditcardgegevens van Stripe in gebruik, evenals Adaptive Acceptance, een tool waarin autorisatieberichten met behulp van machine-learning worden geoptimaliseerd.
Tot slot profiteert Matches Fashion van het krachtige aanbod van Stripe voor het omrekenen naar meerdere valuta, waarmee de marges in stand worden gehouden en risico's met betrekking tot wisselkoersen worden verminderd.

Resultaten

In één jaar zag Matches Fashion een 2,47% hoger autorisatiepercentage waardoor de jaaromzet met meer dan € 7 miljoen toenam. Het effect was in sommige markten nog sterker merkbaar. In Frankrijk voerde Matches Fashion het lokale kaartnetwerk Cartes Bancaires snel in, wat resulteerde in dubbele groeicijfers van het autorisatiepercentage.

“Via één integratie konden we ons autorisatiepercentage verhogen. We creëerden voor elke markt een aanpak op maat met relevante betaalmethoden, optimalisatie van betalingen en introductie van 3D Secure op een gebruiksvriendelijke manier voor onze klanten”, aldus Lauren Mirynowski, Product Manager van Matches Fashion.

Hieronder zie je de belangrijkste Stripe-functies die Matches Fashion heeft gebruikt om een stijging van 2,47% te realiseren:

Met Adaptive Acceptance worden autorisatiepercentages geoptimaliseerd via machine-learning

Adaptive Acceptance gebruikt machine-learning om autorisatieberichten te optimaliseren en onmiddellijk slimmere beslissingen te nemen over het doen van nieuwe pogingen. De machine-learningmodellen van Stripe werken met de uitgebreide historische gegevens van Stripe, zoals transactietype, verstrekker en type handelaar, die zijn samengesteld uit de verwerking van miljarden betalingen per jaar. De datawetenschappers en engineers van Stripe werken voortdurend aan verbetering van deze modellen om handelaren te helpen zoveel mogelijk legitieme transacties te accepteren en extra omzet te genereren.

Dankzij updates van kaartgegevens wordt weigering van een kaart in de toekomst voorkomen

Stripe werkt samen met kaartnetwerken om opgeslagen kaartgegevens automatisch bij te werken wanneer een klant een nieuwe kaart ontvangt (bijvoorbeeld als een kaart is verlopen, verloren of gestolen). Dit is belangrijk voor Matches Fashion omdat het handmatig bijwerken van eerder opgeslagen creditcardgegevens voor klanten vervelend en tijdrovend kan zijn. Hierdoor kan een klant de aankoop afbreken en/of de creditcard worden geweigerd, waardoor het bedrijf omzet misloopt.

Fraudeoplossingen op maat die samen met Stripe zijn ontwikkeld

Voor Matches Fashion is het evenwicht tussen hoge autorisatiepercentages en lage fraudepercentages cruciaal. Daarom werkt het bedrijf met Stripe Radar. Deze oplossing helpt fraude te detecteren en te blokkeren met behulp van machine-learning die wordt getraind met gegevens van miljoenen internationale bedrijven. Stripe en Matches Fashion werkten nauw samen om de resultaten te optimaliseren, en feedback van Matches Fashion werd direct in Stripe Radar ingebouwd. Dit betrof nieuwe functies, zoals inzichten in risico's, een hogere Radar-regellimiet en de mogelijkheid om handmatige beoordelingen aan een interne medewerker toe te wijzen.

Stripe helpt Matches Fashion klanten een superieure ervaring te bieden

Als luxemerk streeft Matches Fashion ernaar om klanten een optimale ervaring te bieden in elk stadium van de transactie. “Met een gemiddelde bestelwaarde van meer dan € 600 verwachten onze klanten een probleemloze interactie met onze site, waar ter wereld ze ook zijn of welk apparaat ze ook gebruiken”, zegt Mirynowski. Stripe heeft Matches Fashion niet alleen ondersteund met betalingen, maar ook met de analyse van klantgedrag bij alle handelaren in het Stripe-ecosysteem. Het bedrijf is van plan om aan de hand van die gegevens te bouwen aan een meer gepersonaliseerd afrekenproces.