La sfida

Invideo è stata fondata nel 2017 con una semplice premessa: democratizzare la creazione di video facilitando la realizzazione di un prodotto finale di qualità professionale per qualsiasi utente, indipendentemente dalla sua esperienza. L'emergere di strumenti di IA generativa più potenti ha contribuito a rafforzare l'offerta di Invideo, consentendo agli utenti di creare video con un semplice prompt di testo.

Con l'affermarsi delle offerte di Invideo presso i clienti di tutto il mondo, i ricavi dell'azienda sono aumentati vertiginosamente, triplicando nel 2024 rispetto all'anno precedente. Tuttavia, questa rapida crescita ha messo sotto pressione i sistemi di addebito e pagamento di Invideo. Uno dei principali segnali di criticità è stato l'aumento dei tassi di transazioni non riuscite quando Invideo provava a rinnovare gli abbonamenti degli utenti. Il sistema di addebito, inoltre, non aveva la flessibilità necessaria per consentire a Invideo di modificare facilmente i modelli tariffari e di abbonamento per sostenere la sua incessante crescita.

Dal punto di vista dei pagamenti, Invideo stava riscontrando problemi nei tassi di autorizzazione per i pagamenti transfrontalieri, in quanto la sua sede di Singapore gestiva i pagamenti provenienti da oltre 30 Paesi in Europa, Asia e Medio Oriente, mentre la sua sede negli Stati Uniti gestiva principalmente i pagamenti dei clienti nordamericani. Invideo aveva bisogno di un sistema di elaborazione più agile per ridurre la complessità dei pagamenti transfrontalieri. Allo stesso tempo, l'azienda voleva aggiungere altre opzioni di pagamento per soddisfare le preferenze della sua base clienti globale, ma in modo da non richiedere al team di sviluppo di gestire il processo di integrazione per ogni nuova opzione di pagamento.

"Gestire i sistemi di pagamento in tutto il mondo è davvero molto complesso", ha dichiarato Sanket Shah, fondatore e CEO di Invideo.

Infine, l'azienda aveva bisogno di strumenti più efficaci per combattere le frodi, poiché le operazioni sempre più globali di Invideo la esponevano a un maggior numero di potenziali transazioni fraudolente.

La soluzione

Alla fine del 2023, Invideo ha consolidato il suo stack di pagamenti e addebiti su Stripe Payments e Stripe Billing. L'azienda utilizzava Stripe come uno dei suoi fornitori di servizi di pagamento dal 2020 e gli sviluppatori erano rimasti colpiti dalla facilità d'uso della tecnologia Stripe rispetto ad altri fornitori.

"Abbiamo percepito una differenza notevole soprattutto grazie al miglior ecosistema di supporto di Stripe, alla sua documentazione e al supporto delle API", ha dichiarato Shah.

Il passaggio a Billing ha consentito a Invideo di accedere a funzionalità avanzate che potevano contribuire a ridurre i tassi di rinnovi non riusciti. Ad esempio, Smart Retries utilizzava algoritmi di machine learning addestrati su miliardi di punti dati della rete Stripe per determinare il momento migliore per ritentare i pagamenti non riusciti. La struttura adattabile di Billing, che supporta diversi modelli tariffari, tra cui l'addebito a consumo, ha inoltre fornito una piattaforma flessibile per favorire la continua evoluzione dei modelli tariffari e di abbonamento di Invideo.

Stripe Payments ha inoltre aiutato Invideo a risolvere le problematiche legate alle autorizzazioni e a ottimizzare i pagamenti per tutta la sua base di utenti, indipendentemente dal fatto che provenissero da Nord America, Europa o Asia. Ad esempio, Invideo ha ottenuto l'accesso ad Adaptive Acceptance, che utilizza la tecnologia di machine learning per ottimizzare le richieste di autorizzazione e ridurre il rischio di falsi rifiuti. Inoltre, Invideo ha iniziato a utilizzare i token di circuito e l'utilità di aggiornamento carte in tempo reale di Stripe per ovviare ai tassi di pagamenti non riusciti.

Per migliorare ulteriormente l'esperienza di pagamento nel frontend, Invideo ha adottato anche la suite di ottimizzazione dei pagamenti, che include componenti di intefaccia incorporabili e che consente di attivare ulteriori metodi di pagamento senza dover completare singole integrazioni. Il passaggio alla suite di ottimizzazione dei pagamenti ha permesso a Invideo di iniziare a offrire Cash App Pay, grazie a cui gli utenti possono pagare direttamente con il saldo di Cash App o una carta di debito, e Link, che compila automaticamente le informazioni del cliente per creare un'esperienza di pagamento accelerata e sicura.

Per potenziare il contrasto alle frodi, Invideo ha implementato Stripe Radar for Fraud Teams. La prevenzione delle frodi basata sul machine learning di Radar è addestrata sui dati delle transazioni e delle frodi di milioni di aziende globali della rete Stripe per bloccare più efficacemente i tentativi di frode e consentire le transazioni legittime. Dopo aver implementato Radar for Fraud Teams, Invideo ha collaborato con il team dei servizi professionali di Stripe per analizzare le metriche relative alle frodi e sviluppare regole personalizzate che valutano specificamente gli indirizzi IP degli utenti e le località di addebito, in quanto indicatori di frode riscontrati da Invideo in passato. Questo ha aiutato Invideo ad aumentare il numero di pagamenti riusciti e a ridurre le transazioni fraudolente, con un'attenzione particolare agli abusi di prima parte, come le frodi amichevoli. I servizi professionali di Stripe hanno inoltre aiutato Invideo a implementare la riduzione delle contestazioni, anche con Verifi ed Ethoca, per consentire alle società emittenti di individuare e bloccare le contestazioni fraudolente prima che vengano avviate.

I risultati

Migrazione a Billing completata in un mese

Il processo di migrazione dei clienti dalla vecchia piattaforma di addebito a Billing è durato circa un mese. Un fattore chiave della rapidità di transizione è stato il valido supporto e la precisa documentazione che Stripe ha fornito a Invideo. "Questo ha permesso una migrazione senza intoppi", ha detto Shah.

La flessibilità di Billing consente inoltre a Invideo di adattare i propri modelli di abbonamento. Ad esempio, l'azienda sta valutando la possibilità di aggiungere modelli a consumo ai suoi piani di abbonamento differenziati. Per le aziende SaaS, può essere difficile bilanciare la necessità di ottenere ricavi con l'obiettivo di avere utenti che utilizzino effettivamente il prodotto.

"In tutto il mondo ci sono così tanti ricavi virtuali da SaaS che la cosa giusta ed equa è far pagare a consumo", ha dichiarato Shah.

Il tasso di recupero dei pagamenti non riusciti migliora del 30%

Le ottimizzazioni di Stripe Billing, come Smart Retries, hanno migliorato il tasso di recupero dei mancati rinnovi degli abbonamenti di Invideo dal 23% al 30%. Questo miglioramento ha anche permesso a Invideo di sostituire un altro fornitore di software per i recuperi.

"Non aveva senso avere più strumenti e sistemi di reportistica", ha dichiarato Shah.

Le ottimizzazioni dei pagamenti fanno crescere i ricavi di oltre 1 milione di dollari

L'aggiunta di ottimizzazioni come Adaptive Acceptance, i token di circuito e l'utilità di aggiornamento carte hanno migliorato i tassi di autorizzazione e generato un aumento del fatturato di oltre 1 milione di dollari nelle sedi Invideo di Singapore e degli Stati Uniti. Ciò rappresenta un aumento dei ricavi del 4% rispetto all'anno precedente.

Quasi il 40% delle transazioni avviene tramite Link

Il passaggio alla suite di ottimizzazione dei pagamenti ha reso più semplice per Invideo aggiungere nuovi metodi di pagamento, facendo risparmiare a Invideo "migliaia di ore di tempo agli sviluppatori", ha dichiarato Shah. Da quando la suite è stata attivata, Invideo ha elaborato il 37% delle transazioni tramite Link.

Il miglioramento della gestione delle frodi fa risparmiare oltre 1 milione di dollari

Con Radar for Fraud Teams, Invideo ha integrato il machine learning di Radar con regole personalizzate specifiche per gli scenari di frode che la sua attività deve affrontare. Questo ha dato a Invideo un modo più potente per ridurre le frodi sulle transazioni. Di conseguenza, le sedi Invideo negli Stati Uniti e a Singapore hanno realizzato un risparmio complessivo di oltre 1 milione di dollari in un anno, individuando e bloccando con precisione le transazioni fraudolente.