Thách thức
Thành lập từ năm 1987 như một nhà bán lẻ vật liệu xây dựng truyền thống, Matches Fashion đã chuyển sang hoạt động trực tuyến vào năm 2007. Hiện nay, công ty có hơn 130 triệu lượt truy cập hàng năm và 95% doanh thu được tạo ra từ việc bán hàng trực tuyến. Ứng dụng Matches Fashion cũng đã có hơn hai triệu lượt tải về từ khách hàng. Với sự phụ thuộc nhiều vào doanh nghiệp trực tuyến, việc tối ưu hóa tỷ lệ xác nhận thanh toán trở nên quan trọng. Với khách hàng của mình có mặt tại 176 quốc gia, Matches Fashion nhận thấy việc mở rộng phương thức thanh toán là điều cần thiết để thu về thêm doanh thu và mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn.
Giải pháp
Phối hợp cùng Stripe, Matches Fashion triển khai sáu hệ thống thẻ quốc tế (Visa, Mastercard, Amex, JCB, CUP, Discover) cũng như một hệ thống thẻ địa phương (Cartes Bancaires), mang lại trải nghiệm thanh toán chuẩn cho khách hàng với nhiều lựa chọn khác nhau. Công ty cũng bắt đầu sử dụng tính năng Card Account Updater và công cụ Adaptive Acceptance của Stripe. Tính năng Adaptive Acceptance sử dụng học máy để tối ưu hóa thông điệp xác nhận thanh toán.
Cuối cùng, Matches Fashion còn được hưởng lợi từ tính năng đa nguyên tệ của Stripe, giúp bảo vệ lợi nhuận và giảm rủi ro liên quan đến ngoại tệ và tỷ giá hối đoái.
Kết quả
Trong vòng một năm, Matches Fashion đã tăng tỷ lệ xác nhận thanh toán lên 2,47%, tạo ra hơn 6 triệu bảng Anh (GBP) doanh thu hàng năm bổ sung. Hiệu ứng này còn được nhấn mạnh hơn ở một số thị trường. Ở Pháp, việc Matches Fashion sớm áp dụng hệ thống thẻ địa phương Carte Bancaires đã làm tăng tỷ lệ xác nhận một con số hai chữ số.
“Chỉ thông qua một việc tích hợp, chúng tôi đã tăng tỷ lệ chấp nhận thanh toán bằng cách tạo ra một phương pháp tùy chỉnh cho mỗi thị trường, cung cấp phương pháp thanh toán địa phương phù hợp, tối ưu hóa thanh toán và dễ sử dụng 3D Secure cho khách hàng của chúng tôi,” Lauren Mirynowski, Quản lý Sản phẩm của Matches Fashion, cho biết.
Dưới đây là cái nhìn chi tiết về những tính năng chính của Stripe mà Matches Fashion đã tận dụng để tăng 2,47%:
Adaptive Acceptance tối ưu tỷ lệ xác nhận bằng học máy
Adaptive Acceptance sử dụng học máy để tối ưu hóa thông điệp xác nhận và đưa ra quyết định thử lại thông minh ngay lập tức. Các mô hình học máy của Stripe tận dụng dữ liệu lịch sử phong phú của Stripe, chẳng hạn như loại giao dịch, ngân hàng phát hành và loại thương nhân, từ việc xử lý hàng trăm tỷ giao dịch thanh toán hàng năm. Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư của Stripe liên tục cải thiện các mô hình này để giúp các nhà bán hàng chấp nhận nhiều giao dịch hợp lệ nhất có thể và tạo thêm doanh thu.
Card Account Updater ngăn chặn việc từ chối thẻ trong tương lai
Stripe làm việc cùng các mạng thẻ để tự động cập nhật thông tin thẻ khi khách hàng nhận được một thẻ mới (ví dụ: thay thẻ hết hạn hoặc thẻ bị mất). Điều này quan trọng đối với Matches Fashion vì đối với khách hàng của họ, việc cập nhật thông tin thẻ tín dụng đã lưu trước đó một cách thủ công có thể mất thời gian và phiền toái. Điều này dẫn đến việc bỏ giỏ hàng hoặc từ chối thẻ tín dụng, gây mất doanh thu cho công ty.
Giải pháp gian lận theo yêu cầu được xây dựng cùng Stripe
Với Matches Fashion, cân bằng tỷ lệ xác nhận cao với tỷ lệ gian lận thấp là yếu tố quan trọng. Để làm được điều này, công ty tận dụng Stripe Radar để phát hiện và chặn gian lận bằng cách sử dụng học máy được đào tạo trên dữ liệu của hàng triệu công ty trên toàn thế giới. Stripe và Matches Fashion đã chặt chẽ hợp tác để tối ưu hóa kết quả, và phản hồi từ Matches Fashion được tích hợp trực tiếp vào sản phẩm Stripe Radar. Điều này bao gồm các tính năng mới như thông tin rủi ro, giới hạn quy tắc Radar được tăng và khả năng phân công xem xét thủ công cho một nhân viên nội bộ.
Stripe giúp Matches Fashion mang đến trải nghiệm khách hàng tuyệt vời hơn
Là một thương hiệu xa xỉ, Matches Fashion nhằm mang lại trải nghiệm khách hàng tối ưu tại mọi giai đoạn trong quy trình giao dịch. “Với giá trị đơn hàng trung bình từ 500 bảng Anh trở lên, khách hàng của chúng tôi mong đợi có một tương tác mượt mà trên trang web của chúng tôi dù ở bất kỳ đâu trên thế giới hay sử dụng thiết bị nào,” Lauren Mirynowski nói. Stripe đã hỗ trợ Matches Fashion không chỉ trong việc thanh toán mà còn trong việc phân tích hành vi khách hàng trên toàn bộ hệ sinh thái Stripe. Công ty dự định sử dụng dữ liệu này để xây dựng trải nghiệm thanh toán cá nhân hóa hơn cho khách hàng.