Matches Fashion steigert Autorisierungsquote um 2,47 % und sichert sich über 6 Millionen Pfund zusätzlichen Umsatz

1987 als klassischer Textil-Einzelhändler im Londoner Stadtteil Wimbledon gegründet und bis heute vor Ort vertreten, ist Matches Fashion mit über 600 Luxus-Labels unter einem Dach nunmehr auch einer der größten Online-Modehändler weltweit. Angeboten werden dabei die Kreationen aus Modehäusern von Weltrang wie von aufstrebenden Couture-Talenten für Damen und Herren gleichermaßen.

Lösungen im Einsatz

    Payments
    Radar
    Sigma
Europa
Growth

Herausforderung

Mit dem Einstieg ins Online-Segment 2007 gelang auch die globale Expansion, und bei 130 Millionen Seitenaufrufen jährlich und 2 Millionen App-Downloads insgesamt verwundert es nicht, dass 95 % des Gesamtumsatzes inzwischen online generiert werden. Der Optimierung von Autorisierungsraten kommt bei der Erreichung neuer Geschäfts- und UX-Ziele somit eine entscheidende Bedeutung zu. Strategisch besonders relevant für Matches Fashion in diesem Zusammenhang: die Einführung zusätzlicher Zahlungsmethoden für seinen Kundenstamm in mehr als 175 Ländern.

Lösung

In Zusammenarbeit mit Stripe konnte ein global optimiertes Bezahlerlebnis umgesetzt werden: Mit Visa, Mastercard, Amex, JCB, CUP und Discover implementierte Matches Fashion nicht nur die sechs führenden Kartennetzwerke für seine Kund/innen, sondern in Cartes Bancaires auch die wichtigste Payments-Option für Karten in Frankreich. Abgelaufene Kartendaten werden mit dem Stripe-Kartenaktualisierer korrigiert, und die Adaptive Acceptance-Technologie optimiert die im Autorisierungsvorgang ausgegebenen Benachrichtigungen dank innovativem maschinellem Lernen.

Die nahtlose Abwicklung internationaler Währungen ist gleichzeitig wirkungsvoller Schutzmechanismus für die Margen des Unternehmens gegenüber volatileren Devisen und Wechselkursschwankungen.

Ergebnisse

Innerhalb eines Jahres konnte Matches Fashion seine Autorisierungsrate global um 2,47 % steigern – ein Umsatzplus von mehr als 6 Millionen Pfund jährlich. Einzelne Märkte übertrafen diesen bereits beachtlichen Durchschnitt aber sogar erheblich: In Frankreich etwa führte die Einführung des Cartes Bancaires-Netzwerks zu einem Autorisierungszuwachs im zweistelligen Bereich.

„Diese Erfolge bei unseren Akzeptanzraten haben wir mit einer einzigen Integration erreicht. Denn mit ihr konnten wir unsere Payments-Konzepte für jeden Markt individuell auflegen und lokal bevorzugte Zahlungsmethoden und 3D Secure kundenfreundlich einbinden“, freut sich Lauren Mirynowski, Produktmanagerin bei Matches Fashion, über die Resultate.

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.

Absolute Preistransparenz

Integrierte Preisgestaltung pro Transaktion ohne versteckte Transaktionsgebühren

Integration ohne Umschweife

Mit Stripe starten in weniger als 10 Minuten