MATCHESFASHION steigert seine Autorisierungsquote um 2,47 % und sichert sich damit über 6 Mio. GBP zusätzlichen Umsatz

Matches Fashion ist einer der weltweit größten Onlinehändler für Luxusartikel für Männer und Frauen. Das Unternehmen hat über 600 bekannte und aufstrebende Designer im Angebot und liefert in über 176 Länder.

Verwendete Produkte

    Payments
    Radar
    Sigma
Europa
Wachstum

Herausforderung

Matches Fashion nahm 1987 seinen Filialbetrieb auf und wagte 2007 den Schritt in den Onlinehandel. Heute verzeichnet das Unternehmen über 130 Mio. Seitenaufrufe pro Jahr und 95 % des Unternehmensumsatzes entstehen online. Auch die App von Matches Fashion wurde bereits 2 Mio. Mal heruntergeladen. Da das Unternehmen also stark vom Onlinegeschäft abhängig ist, kommt der Optimierung der Autorisierungsquoten entscheidende Bedeutung zu. Und da sich die Kundschaft auf 176 Länder verteilt, wurde die Ausweitung der angebotenen Zahlungsmethoden zudem als entscheidende Voraussetzung für Umsatzsteigerungen und eine höhere Kundenzufriedenheit erkannt.

Lösung

In Zusammenarbeit mit Stripe hat Matches Fashion die sechs weltweit verbreiteten Kartensysteme (Visa, Mastercard, Amex, JCB, CUP, Discover) und ein lokales Kartennetzwerk (Cartes Bancaires) implementiert. So erhalten die Kund/innen nun ein optimiertes Bezahlerlebnis, das auf unterschiedliche Vorlieben reagiert. Außerdem nutzt das Unternehmen den Stripe-Kartenaktualisierer und Adaptive Acceptance, das Autorisierungsbenachrichtigungen mithilfe des maschinellen Lernens optimiert.

Zudem profitiert Matches Fashion davon, dass Stripe Zahlungen in verschiedenen Währungen akzeptiert. Das erhöht die Gewinnspanne des Unternehmens und wirkt Risiken entgegen, die sich durch verschiedene Währungen und schwankende Wechselkurse ergeben.

Ergebnisse

Innerhalb eines Jahres stieg die Autorisierungsquote bei Matches Fashion um 2,47 %, was ein jährliches Umsatzplus in Höhe von mehr als 6 Mio. GBP bedeutet. In bestimmten Ländern fiel dieser Zuwachs sogar noch größer aus. In Frankreich führte die frühzeitige Einführung des Kartennetzes Cartes Bancaires zudem zu einer Steigerung der Autorisierungsraten im zweistelligen Bereich.

„Mit nur einer einzigen Integration konnten wir unsere Akzeptanzraten durch individuelle Konzepte für die einzelnen Märkte verbessern, lokal bevorzugte Zahlungsmethoden anbieten, den Zahlungsvorgang optimieren und 3D Secure auf benutzerfreundliche Weise einbinden“, so Lauren Mirynowski, die bei Matches Fashion als Produktmanagerin arbeitet.

Und das sind die Stripe-Funktionen, mit denen Matches Fashion seine Autorisierungsquote um 2,47 % steigern konnte:

Adaptive Acceptance optimiert mithilfe des maschinellen Lernens die Autorisierungsquoten

Adaptive Acceptance setzt maschinelles Lernen (ML) ein, um Autorisierungsbenachrichtigungen zu optimieren und intelligentere Wiederholungsentscheidungen in Echtzeit zu treffen. Die ML-Modelle von Stripe basieren auf umfangreichen historischen Stripe-Daten etwa zu Transaktionsart, Aussteller und Händlertyp und beziehen Hunderte Milliarden Zahlungen pro Jahr ein. die Daten- und Technikexperten von Stripe optimieren diese Modelle laufend, um den Händlern die Annahme möglichst vieler legitimer Transaktionen zu ermöglichen und so zusätzlichen Umsatz zu verschaffen.

Der Kartenaktualisierer beugt der Ablehnung von Karten vor

Stripe arbeitet mit den Kartennetzwerken zusammen, damit gespeicherte Kartendaten automatisch aktualisiert werden, sobald eine Kundin bzw. ein Kunde eine neue Karte erhält (etwa, weil eine abgelaufene, verlorene oder gestohlene Karte ersetzt werden muss). Das ist für Matches Fashion besonders relevant, da die manuelle Änderung bereits gespeicherter Kreditkartendaten für die Kund/innen mitunter sehr aufwendig ist. Das führt dann wiederum dazu, dass Kaufvorgänge vorzeitig abgebrochen oder Karten abgelehnt werden und dem Unternehmen so wichtige Umsätze entgehen.

Entwicklung einer maßgeschneiderten Betrugsprävention in Zusammenarbeit mit Stripe

Das richtige Gleichgewicht zwischen hohen Autorisierungs- und geringen Betrugsquoten ist für Matches Fashion besonders wichtig. Deshalb nutzt das Unternehmen Stripe Radar, das Betrug durch maschinelles Lernen erkennt und wirksam verhindert. Die entsprechenden ML-Modelle werden dazu anhand von Millionen Unternehmen aus aller Welt trainiert. Stripe und Matches Fashion haben dieses Verfahren in enger Zusammenarbeit optimiert. Dabei wurden die Rückmeldungen des Unternehmens immer sofort in Stripe Radar eingearbeitet. So kam es zu neuen Funktionen wie den Risikoeinblicken und einer Anhebung der Radar-Regelbegrenzung oder der Möglichkeit, internes Personal mit manuellen Prüfungen zu beauftragen.

Matches Fashion verbessert mit Stripe das Kundenerlebnis

Als Luxusmarke will Matches Fashion im gesamten Transaktionsverlauf ein einwandfreies Kundenerlebnis anbieten. „Bei einem durchschnittlichen Bestellwert von über 500 GBP erwarten unsere Kund/innen, dass unsere Seite absolut fehlerfrei funktioniert – ganz gleich, wo sie sich gerade aufhalten oder welches Gerät sie nutzen“, so Mirynowski. Stripe hat Matches Fashion nicht nur beim Thema Zahlungen unterstützt, sondern wertet auch das Kundenverhalten bei sämtlichen Händlern innerhalb des Stripe-Ökosystems aus. Das Unternehmen plant, diese Daten in Zukunft zur Entwicklung eines noch stärker individualisierten Bezahlvorgangs zu nutzen.

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