• El modelo de machine learning de Stripe, Adaptive Acceptance, creó el 1,24 % del aumento total que generó más de 1 M$ en ingresos adicionales
  
• El actualizador de tarjetas generó el 2,76 % del aumento, que resultó en 2 M$ en ingresos
  

Zapier, el software líder de automatización y flujo de trabajo para las empresas, da soporte más de 7 millones de usuarios a nivel mundial y conecta miles de tecnologías. Antes de Stripe, el procesador de pagos de Zapier ofrecía tasas deficientes de autorización y no proporcionaba informes claros con detalles a nivel de transacción, lo que hacía imposible que el equipo de pagos de Zapier identificase los problemas de procesamiento y mejorase las tasas de autorización. Por ello, Zapier comenzó la búsqueda de una plataforma de pagos mejorada que ofreciese tasas de autorización más elevadas, una selección de las opciones de pago locales para dar soporte a su base de clientes mundial e informes transparentes para gestionar las tasas de intercambio y las comisiones y garantizar que no se dejaban fondos sin procesar.

Zapier llevó a cabo una prueba A/B con su anterior procesador de pagos y Stripe. La prueba se diseñó para aleatorizar el enrutamiento con el fin de eliminar el sesgo entre los grupos de estudio del experimento. Zapier analizó los resultados según varias propiedades de las transacciones, entre las que se incluían el tipo de tarjeta, su marca y el tamaño de la transacción, entre muchas otras.

«Durante la evaluación, procesamos todos los cargos de pagos fallidos de nuestro anterior procesador de pagos mediante Stripe. Pues bien, en Stripe se aceptó el 25 % de esos pagos que fallaron en un principio y que de otra manera se habrían perdido», destacó Ryan Roccon, controlador de Zapier.

Con Stripe, Zapier pudo acceder a herramientas intuitivas y con muchos datos de elaboración de informes, que ayudaron a su equipo de finanzas a ver las tasas de intercambio, los pagos rechazados y las devoluciones para comprender los detalles de sus tasas de aceptación. A lo largo de la prueba, Zapier vio tasas de autorización significativamente superiores en comparación con su procesador anterior, por lo que no dudó en tomar la decisión de pasarse a Stripe.

La integración con Stripe se completó en solo un par de semanas. «Hemos ahorrado cientos de horas de esfuerzo de ingeniería al integrarnos con Stripe: la claridad de la documentación de API y el equipo de soporte de Stripe nos permitieron ponernos en marcha enseguida, incluso con una integración internacional complicada», señaló Roccon.

Resultados

ꡟ«Stripe sigue con el pie en el acelerador, invirtiendo en el machine learning y en otras automatizaciones avanzadas para garantizar que ofrecen las mejores tasas de aceptación del sector. Desde que nos cambiamos de procesador de pagos, hemos visto un aumento del 4 % en las tasas de autorización, lo que ha generado unos 3 M$ adicionales para nuestra empresa que no habríamos tenido sin Stripe», indicó Roccon. A continuación se muestra el desglose de cómo Zapier consiguió un aumento del 4 % gracias a Stripe:

Adaptive Acceptance, creó el 1,24 % del aumento total que generó más de 1 M$ en ingresos adicionales

Dado que Stripe es emisor y adquiriente al mismo tiempo, tiene una mayor visibilidad en el comportamiento de los emisores y las redes, lo que ayuda a Zapier a aumentar sus tasas de autorización. Adaptive Acceptance usa el machine learning para optimizar los mensajes de autorización. Los modelos de machine learning de Stripe aprovechan los completos datos históricos de Stripe, como el tipo de intervención, el emisor y el tipo de comerciantes, que proceden de procesar cientos de miles de millones al año en pagos. Los analistas e ingenieros de datos de Stripe mejoran continuamente estos modelos para ayudar a los comerciantes a aceptar el mayor número posible de transacciones legítimas, lo que genera ingresos adicionales.

El actualizador de tarjetas generó el 2,76 % del aumento, que resultó en 2 M$ en ingresos

Para los clientes, actualizar de forma manual la información sobre las tarjetas guardadas que han caducado o que se han sustituido puede resultar tedioso, llevar mucho tiempo y suponer una pérdida de ingresos para la empresa. Stripe trabaja con las redes de tarjetas para actualizar de forma automática los datos de la tarjeta en el momento en el que un cliente recibe una tarjeta nueva (por ejemplo, para sustituir a una tarjeta caducada, perdida o robada). Esto permite que tus clientes sigan usando tu servicio sin interrupciones, disminuye la necesidad de que recopiles los datos de las nuevas tarjetas cada vez que se sustituyen y reduce las posibilidades de rechazo. Para Zapier, el actualizador de tarjetas generó un aumento del 2,76 % en las tasas de autorización.