Desafío

Cleo es un asistente de inteligencia artificial que utiliza el sentido del humor para ayudar a los usuarios a ahorrar, presupuestar y construir una relación sana con su dinero. Para acceder a servicios adicionales, como adelanto en efectivo sin intereses, que los usuarios pueden devolver más tarde cuando puedan permitírselo, y a la mejora de la puntuación crediticia, los usuarios pueden suscribirse a los niveles Cleo Plus o Cleo Builder.

Anteriormente, Cleo procesaba suscripciones y adelantos en efectivo a través de un proveedor de servicios de pago heredados. Ambos tipos de pagos sufrían un elevado porcentaje de rechazos, lo que costaba ingresos a Cleo y obligaba a la empresa a pagar las comisiones asociadas a las transacciones fallidas.

«Es malo para nuestro negocio que el procesador de pagos rechace transacciones y los pagos sigan fallando, porque perdemos dinero y nuestros usuarios ya no pueden acceder a los servicios que necesitan», afirma Callan Carvey, responsable internacional de operaciones de Cleo. «Necesitábamos un sistema de pago confiable para aumentar nuestra tasa de transacciones exitosas y permitirnos captar dinero con éxito».

Cleo también presentaba limitaciones a la hora de evitar transacciones fraudulentas, ya que carecía de datos suficientes para detectar patrones de actividad sospechosos en el momento en que se producían. Esto significaba que su equipo dedicaba un tiempo considerable a identificar el fraude después de que se produjera para actualizar su modelo de fraude y evitar problemas adicionales en el futuro. Cleo quería encontrar una forma de detener el fraude antes de que se produjera, en particular para mitigar el fraude de contracargos y, al mismo tiempo, ahorrar tiempo a los equipos internos en las tareas manuales de disputa.

Solución

Para mejorar su tasa de transacciones exitosas, Cleo implementó Stripe Payments para el pago de sus suscripciones y su producto de adelanto en efectivo. Gracias a las integraciones directas de Stripe con redes de tarjetas y a su funcionalidad Adaptive Acceptance, que utiliza modelos de machine learning para optimizar y reintentar los pagos rechazados en tiempo real, Cleo empezó a reducir la probabilidad de que los pagos de los clientes fueran rechazados.

Cleo también integró Stripe Radar para Equipos de Fraude para identificar y prevenir el fraude. Entrenado con cientos de miles de millones de puntos de datos, Radar para Equipos de Fraude utiliza alertas preventivas de fraude para alertar a Cleo de patrones sospechosos de actividad y bloquea automáticamente los pagos de alto riesgo. Cleo también utiliza Radar para Equipos de Fraude para crear listas de bloqueo personalizadas que impidan los ataques de usuarios con correos electrónicos, números de tarjeta y direcciones IP específicos. Gracias a su protección personalizable, Radar para Equipos de Fraude permite a Cleo redactar reglas de fraude adaptadas a sus necesidades empresariales y a su tolerancia al riesgo.

En el caso de los contracargos sospechosos, la integración de Stripe con Chargehound (una solución integral de contracargos que automatiza las disputas por contracargos) evita que Cleo tenga que disputar los contracargos por sí misma. Stripe transmite los detalles de los pagos impugnados a través de una API a Chargehound, que a continuación gestiona automáticamente el proceso de disputa con el emisor de la tarjeta. Como resultado, Cleo puede recuperar los ingresos perdidos por contracargos fraudulentos sin tener que dedicar tiempo y recursos a la disputa de contracargos.

Resultados

Aumento del 1.5 % de los reembolsos de adelantos en efectivo

Con Payments, Cleo experimentó un aumento del 1.5 % en los reembolsos de adelantos en efectivo. Esto significa que Cleo recibe más dinero de los pagos realizados correctamente, al tiempo que reduce los costos de las transacciones fallidas y aumenta los ingresos totales.

«Como empresa, hablamos de todo en términos de valor vitalicio, con un valor en dólares atribuido a cada usuario», dijo Carvey. «Aprovechar Stripe para nuestro negocio de adelanto en efectivo reduce los costos de fracaso al aumentar las tasas de éxito, lo que se traduce en un impacto positivo en el valor vitalicio de nuestros usuarios».

23 % menos de contracargos en adelantos en efectivo

Radar para Equipos de Fraude ayudó a Cleo a conseguir una reducción del 23 % en la tasa de contracargos fraudulentos en su servicio de adelanto en efectivo. Esto le ahorra a Cleo una considerable pérdida de ingresos, al tiempo que le ahorra al equipo antifraude de Cleo tiempo y recursos considerables al incorporar y analizar manualmente los datos para luchar contra el fraude.

«Radar para Equipos de Fraude nos permite seguir el ritmo de los defraudadores aprovechando las entradas y tendencias para informar internamente de nuestras propias reglas de fraude, lo que significa que podemos detectar el fraude casi en tiempo real y evitar que se produzca», dijo Carvey. «Si no fuera por el Dashboard de Radar, las alertas preventivas de fraude, la personalización y mucho más, nuestro equipo antifraude tendría que ser el triple de grande de lo que es hoy, si no más grande».

$15,000 ahorrados al mes gracias a la automatización de las disputas por contracargos

Gracias a la automatización de las disputas por contracargos mediante la integración de Stripe con Chargehound, Cleo pudo impugnar automáticamente los contracargos fraudulentos, lo que supuso un ahorro de $15,000 al mes en contracargos recuperados y tasas de disputa ahorradas. Esto supone un ahorro de más de $200,000 desde la implementación, sin necesidad de que el equipo antifraude de Cleo dedique tiempo a impugnar manualmente los pagos revertidos.