Desafío

Invideo se fundó en 2017 con una premisa sencilla: democratizar la creación de vídeos facilitando que cualquier usuario, independientemente de su experiencia, pueda crear un producto final de calidad profesional. La aparición de herramientas de IA generativa más potentes ayudó a potenciar la oferta de Invideo, permitiendo a los usuarios crear vídeos con tan solo un prompt de texto.

A medida que las ofertas de Invideo ganaban tracción entre clientes de todo el mundo, los ingresos de la empresa se dispararon, triplicándose más de 2024 respecto al año anterior. Sin embargo, ese rápido crecimiento ejerció presión sobre los sistemas de facturación y pago de Invideo. Una señal de alarma importante fue el aumento de las tasas de fallo de transacciones cuando Invideo intentó renovar las suscripciones de los usuarios. Ese sistema de facturación también carecía de la flexibilidad para que Invideo pudiera cambiar fácilmente sus modelos de precios y suscripción en soporte de su crecimiento continuo.

En el lado de los pagos, Invideo experimentaba dificultades en las tasas de autorización para pagos transfronterizos, ya que sus operaciones establecidas en Singapur gestionaban pagos de más de 30 países de Europa, Asia y Oriente Medio; mientras tanto, sus operaciones establecidas en EE. UU. gestionaban en gran medida pagos de clientes norteamericanos. Invideo necesitaba un sistema de procesamiento de pagos más ágil para ayudar a reducir la complejidad de estos pagos transfronterizos. Al mismo tiempo, el empresa quería añadir más opciones pago para soporte las preferencias de su base global de cliente, pero de una manera que no requiriera que su equipo de desarrollo gestionara la integración procesar de cada nueva opción de pago.

"Gestionar sistemas de pago en todo el mundo es extremadamente, extremadamente complejo", dijo Sanket Shah, fundador y CEO de Invideo.

Por último, la empresa también necesitaba herramientas más sólidas de gestión del fraude, ya que las operaciones cada vez más globales de Invideo la abrían a un mayor potencial de transacciones fraudulentas.

Solución

A finales de 2023, Invideo consolidó su pago y facturación pilaStripe Pagos yStripe Billing. La empresa había utilizado a Stripe como uno de sus proveedores de pago desde 2020, y sus desarrolladores quedaron impresionados por la facilidad de trabajo con la tecnología de Stripe en comparación con otros proveedores.

"Sentimos una diferencia notable principalmente debido al mejor ecosistema soporte de Stripe junto con su documentación y API soporte", dijo Shah.

"Sentimos una diferencia notable principalmente debido al mejor ecosistema soporte de Stripe junto con su documentación y API soporte", dijo Shah.

El cambio a Billing dio a Invideo acceso a funciones avanzadas que podrían ayudar a reducir sus tasas de fallo en las renovaciones. Por ejemplo, Reintentos inteligentes utilizó algoritmos machine learning entrenados con miles de millones de puntos de datos a lo largo de la red Stripe para ayudar a determinar el mejor momento para volver a intentar pagos fallidos. El diseño adaptable de Billing, que soporta varios modelos de precios, entre ellosusage-establecido facturación—también proporcionó una plataforma flexible para permitir la evolución continua de los modelos de precios y suscripción de Invideo.

Stripe Payments también ayudó a Invideo a abordar los desafíos de autorización y a optimizar los pagos en toda su base de usuario, ya fueran de clientes en Norteamérica, Europa o Asia. Por ejemplo, Invideo obtuvo acceso aAceptación Adaptativa, que utiliza machine learning tecnología para optimizar solicitudes de autorización y mitigar el potencial de rechazos falsos. Además, Invideo comenzó a utilizar tokens de red y la tecnología de actualizador de tarjetas en tiempo real de Stripe para abordar las tasas de fallo de pago.

Para mejorar aún más su experiencia front end pago, Invideo también adoptó elpaquete de optimización del checkout, que incluye componentes de interfaz de usuario incrustables y la capacidad de activar métodos de pago adicionales sin tener que completar particular integraciones. La transición al paquete de optimización del checkout permitió a Invideo comenzar a ofrecerCash App Pay—que permite a los usuarios pagar directamente con un saldo o tarjeta de débito de Cash App—yEnlace, que rellena automáticamente la información pago de cliente para crear una experiencia proceso de compra acelerada y segura.

Para mejorar la gestión del fraude, Invideo implementóStripe Radar for Fraud Teams. La prevención de fraude impulsada por machine learning de Radar se entrena con datos de transacciones y fraude de millones de empresas globales en la red Stripe para bloquear el fraude de forma más eficaz intentos mientras permiten transacciones legítimas. Tras implementar Radar for Fraud Teams, Invideo trabajó con laStripe servicios profesionales equipo para analizar sus métricas de fraude y desarrollar reglas personalizadas que evalúen específicamente las direcciones IP y ubicaciones de facturación de los usuarios, ya que son indicadores de fraude ha visto Invideo en el pasado. Esto ayudó a Invideo a aumentar el éxito en los pagos y a reducir las transacciones fraudulentas, con especial énfasis en el abuso de primera mano como el fraude amistoso. Stripe Professional Services también ayudó a Invideo a implementar la desviación de disputas, incluyendo Verifi y Ethoca, que permite a los emisores identificar y bloquear disputas fraudulentas antes de que se realicen.

Resultados

Migración completada a Billing en un mes

El proceso de migrar clientes de su antigua plataforma de facturación a Billing llevó aproximadamente un mes. Un factor clave en esa rápida transición fue el soporte claro y la documentación que Stripe proporcionó a Invideo. "Eso hizo que la migración fuera fluida", dijo Shah.

La flexibilidad de Billing también está dando ahora a Invideo la capacidad de ajustar sus modelos de suscripción. Por ejemplo, el empresa está explorando la opción de añadir modelos consumo-establecido a su suscripción planes escalonada. Para las empresas SaaS, puede ser complicado equilibrar la necesidad de ingresos con el objetivo de que los usuarios realmente utilicen el producto.

"Hay tantos ingresos SaaS zombis en todo el mundo que lo correcto y justo es aceptar pagos por su consumo", dijo Shah.

La tasa de recuperación de pagos fallidos mejora un 30%

Las optimizaciones de Stripe Billing, como Smart Retries, mejoraron la tasa de recuperación de renovaciones fallidas de suscripción de Invideo del 23% al 30%. Esa mejora también permitió a Invideo reemplazar a otro proveedor de software de reclamación del pago.

"No tenía sentido contar con múltiples herramientas y sistemas de informe", dijo Shah.

Las optimizaciones de pagos generan un crecimiento de ingresos superior a un millón de dólares

La incorporación de optimizaciones como Adaptive Acceptance, tokens de red y el actualizador de tarjetas mejoró las tasas de autorización y generó un aumento de más de 1 millón de dólares en ingresos en las entidades de Invideo en Singapur y EE. UU.. Esto representa un aumento interanual del 4% en los ingresos %.

Casi el 40% de las transacciones ocurren a través de Link

La transición al paquete de optimización del checkout ha facilitado que Invideo añada nuevos métodos de pago, ahorrando a Invideo "miles de horas de tiempo de desarrollador", dijo Shah. Desde que se pasó a modo activo, Invideo ha procesado el 37% de sus transacciones a través de Link.

La mejora en la gestión del fraude ahorra más de 1 millón de dólares

Con Radar for Fraud Teams, Invideo ha complementado el machine learning de Radar con reglas personalizadas específicas para los escenarios de fraude a los que se enfrenta su empresa. Esto ha dado a Invideo una forma más potente de reducir transacción fraude. Como resultado, las entidades de Invideo en EE. UU. y Singapur han logrado ahorros combinados de más de 1 millón de dólares en un año al identificar y bloquear con precisión las transacciones fraudulentas.