Défi

Ben & Frank est la marque de lunettes la plus populaire en Amérique latine. Elle est vendue directement aux consommateurs. Avec son prestataire de services de paiement précédent, Ben & Frank disposait d’un contrôle des fraudes et de rapports de paiements limités, ce qui rendait impossible l’optimisation continue des performances d’autorisation. Cela s’explique par le fait que le marché mexicain présente des défis précis :

• L’Amérique latine est réputée pour être un écosystème de paiement hautement personnalisé et adapté au contexte local, ce qui rend difficile de s’imposer sans disposer de systèmes de paiement personnalisés ou de relations étroites avec les principaux émetteurs.
  
• Les taux de fraude des clients sont élevés par rapport aux normes mondiales, ce qui complique la mise en œuvre d’une approche efficace pour gérer les paiements suspects et les contestations.
  
• Le service d’assistance pour les fonctionnalités de commerce en ligne est limité au Mexique. Par exemple, il est difficile pour les entreprises de prouver aux émetteurs que les clients réguliers disposant d’identifiants de carte enregistrés présentent moins de risques que les nouveaux clients.
  

Par conséquent, Ben & Frank enregistrait de faibles taux de conversion, ce qui a créé une mauvaise expérience client pour ceux qui ont reçu un message erroné de refus de paiement.

Solution

Ben & Frank a comparé Stripe à son sous-traitant (de données) de paiements en mesurant les taux d’autorisation sur l’ensemble des réseaux de cartes. John Campbell, directeur des opérations chez Ben & Frank, a déclaré : « En évaluant un nouveau sous-traitant (de données) de paiements, nous nous sommes fixé trois objectifs mesurables à savoir le taux d’acceptation, le taux de fraude et l’indice de recommandation client (NPS) de l’expérience utilisateurs avec notre service à la clientèle. »

Ben & Frank a pu intégrer et lancer Stripe en seulement deux semaines pour commencer les tests. Leonardo Alonso, ingénieur en logiciels chez Ben & Frank, a déclaré : « Stripe dispose d’une équipe formidable prête à prendre en charge nos besoins. L’entreprise possède l’un des meilleurs processus de développement, et la documentation est très facile à utiliser avec des bibliothèques client exhaustives et des exemples prêts à copier-coller. »

Au terme d’une période d’essai de trois mois, Ben & Frank a conclu que Stripe constituait la meilleure solution de paiement pour améliorer le taux de conversion et soutenir sa croissance continue, grâce à son service d’assistance réactif et à sa gamme moderne de solutions comprenant à la fois l’optimisation des paiements et la détection des fraudes.

Résultats

Ben & Frank a constaté une augmentation des conversions de 10 % par rapport à son sous-traitant précédent en seulement trois mois d’utilisation de Stripe au Mexique. L’augmentation qu’a connue Ben & Frank a été rendue possible grâce aux éléments suivants :

La relation étroite de Stripe avec les sous-traitants et les émetteurs régionaux

Stripe recrute des dizaines d’experts en paiement et de développeurs locaux pour nouer de solides partenariats dans l’écosystème de paiements du Mexique. Cette approche prend en compte les centres de traitement locaux tels que Prosa et eGlobal, Banco de México et CNBV, et les grands émetteurs comme BBVA et Santander. Dans le but d’instaurer un climat de confiance avec les émetteurs locaux, Stripe les rencontre fréquemment pour apporter des modifications itératives à la logique d’autorisation et de fraude, ce qui aide les entreprises à récupérer des revenus qui seraient autrement perdus.

Réduction des activités frauduleuses et des délais de résolution des contestations

Puisque Radar est intégré à Stripe Payments, Ben & Frank n’a plus à étiqueter manuellement les transactions frauduleuses. L’entreprise s’appuie plutôt sur l’apprentissage automatique de Stripe pour évaluer le niveau de risque de chaque paiement en temps réel. Le modèle d’apprentissage automatique s’adapte en continu aux nouvelles habitudes d’achat des clients, tandis que l’équipe chargée de la détection des fraudes de Ben & Frank peut utiliser des dérogations manuelles et des règles de fraude personnalisées qui permettent une stratégie adaptée au contexte local pour gérer de manière proactive les taux de fraude et de contestation au Mexique.

Les taux de fraude en Amérique latine étant 5 fois supérieurs à ceux des États-Unis et de la région EMEA, Radar aide Ben & Frank à distinguer les fraudeurs des clients, ce qui permet de réduire la fraude de manière plus significative. Lourdes García, chef de produit chez Ben & Frank, a déclaré : « En tirant parti de l’apprentissage automatique de Stripe et des règles de fraude personnalisées, nous avons constaté une baisse de nos taux de fraude et de contestation. Nous avons même remarqué une amélioration de la satisfaction de nos clients, car notre équipe règle plus rapidement les contestations des clients, puisqu’elle passe moins de temps à gérer un processus manuel. »

Taux d’autorisation optimisés par l’apprentissage automatique

Les banques appliquent des règles d’acceptation incohérentes quant aux transactions qu’elles acceptent. La seule façon d’améliorer le taux d’acceptation consiste à analyser ces règles dans le réseau Stripe en utilisant l’apprentissage automatique. Pour ce faire, Stripe a conçu Adaptive Acceptance, une technologie d’apprentissage automatique qui optimise les messages d’autorisation au nom de ses clients. Les scientifiques des données et les ingénieurs de Stripe améliorent continuellement ces modèles d’apprentissage automatique pour aider les entreprises à accepter le plus de transactions légitimes et de revenus possible.