El desafío

MatchesFashion, fundada en 1987 como tienda minorista física, hizo la transición a Internet en 2007. En la actualidad, el sitio de la empresa recibe más de 130 millones de visitas al año y el 95 % de las ventas se hacen en línea. La aplicación de MatchesFashion también cuenta con dos millones de descargas. Con unos ingresos tan elevados que dependen de su negocio en línea, era fundamental optimizar los índices de autorización. Con clientes en 176 países, MatchesFashion identificó que la ampliación de su oferta de métodos de pago era fundamental para captar más ingresos y ofrecer una experiencia óptima al cliente.

La solución

Junto con Stripe, MatchesFashion implementó los seis sistemas de tarjetas internacionales (Visa, Mastercard, Amex, JCB, CUP, Discover), así como una red local de tarjetas (Cartes Bancaires), para ofrecer a sus clientes una experiencia de pago racionalizada y optimizada en función de las distintas preferencias. La empresa también comenzó a utilizar la función del actualizador de tarjetas de Stripe y la herramienta Adaptive Acceptance; esta última utiliza el machine learning para optimizar los mensajes de autorización.

Por último, MatchesFashion aprovecha la sólida oferta de cobros en múltiples monedas de Stripe, que protege sus márgenes y mitiga los riesgos relacionados con las monedas y los tipos de cambio.

Los resultados

En un año, MatchesFashion experimentó un aumento del 2.47 % en los índices de autorización, lo que generó unos ingresos anuales adicionales de más de 6 millones de libras esterlinas. El efecto se acentuó aún más en determinados mercados. En Francia, la pronta adopción por parte de MatchesFashion de la red local de tarjetas Cartes Bancaires se tradujo en un aumento de dos dígitos en sus tasas de autorización.

"Con una sola integración, logramos aumentar nuestras tasas de aceptación al crear un método específico para cada mercado, ofrecer métodos de pago locales adecuados, optimizar los pagos y navegar por 3D Secure de una manera fácil de usar para nuestros clientes", declaró Lauren Mirynowski, gerente de producto de MatchesFashion.

A continuación, se detallan las prestaciones clave de Stripe que MatchesFashion aprovechó para obtener un aumento del 2.47 %:

Adaptive Acceptance optimiza las tasas de autorización con el machine learning

Adaptive Acceptance utiliza el machine learning para optimizar los mensajes de autorización y tomar decisiones de reintento más inteligentes de forma instantánea. Los modelos de machine learning de Stripe emplean los amplios datos históricos de Stripe, como el tipo de transacción, el emisor y el tipo de comerciante, procedentes del procesamiento de miles de millones de pagos al año. Los científicos e ingenieros de datos de Stripe mejoran continuamente estos modelos para ayudar a los comerciantes a aceptar el mayor número posible de transacciones legítimas y generar ingresos adicionales.

El actualizador de tarjetas evita futuros rechazos de tarjetas

Stripe trabaja con las redes de tarjetas para actualizar automáticamente los datos de tarjeta guardados cada vez que un cliente recibe una tarjeta nueva (por ejemplo, al sustituir una tarjeta vencida, perdida o robada). Este aspecto es importante para MatchesFashion porque, para sus clientes, actualizar manualmente la información de su tarjeta de crédito previamente guardada puede ser una tarea tediosa que requiere mucho tiempo. Esto hace que se abandonen los carritos o se rechace la tarjeta de crédito, lo que supone una pérdida de ingresos para la empresa.

Soluciones de fraude personalizadas creadas en colaboración con Stripe

Para MatchesFashion es fundamental equilibrar las altas tasas de autorización con las bajas tasas de fraude. Para lograrlo, la empresa utiliza Stripe Radar, que ayuda a detectar y bloquear el fraude mediante el machine learning, que se entrena con los datos de millones de empresas de todo el mundo. Stripe y MatchesFashion colaboraron estrechamente para optimizar sus resultados, y los comentarios de MatchesFashion se incorporaron directamente al producto de Stripe Radar. Así, se incluyeron nuevas funciones como la información sobre riesgos, un mayor límite de reglas de Radar y la posibilidad de asignar revisiones manuales a un agente interno.

Stripe ayuda a MatchesFashion a ofrecer una experiencia de cliente óptima

Como marca de lujo, MatchesFashion tiene como objetivo ofrecer una experiencia de cliente óptima en cada etapa de la transacción del comprador. "El importe medio de nuestros pedidos supera las 500 libras esterlinas, 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 efectúen la transacción", afirma Mirynowski. Stripe ha colaborado con MatchesFashion 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 los clientes.