課題

Matches Fashion は 1987 年創立の実店舗を持つ小売店で、2007 年にオンラインへと移行しました。現在は年間 1 億 3000 万人が訪れるサイトとなり、売上の 95% がオンラインとなっています。Matches Fashion アプリも 200 万人の顧客によってダウンロードされています。収入のほとんどがオンラインビジネスからのものである同社にとって、オーソリ率の最適化は不可欠でした。顧客が 176 カ国に広がる Matches Fashion は、売上を増やし優れた顧客体験を届けるためには、支払い方法を拡張する必要があることを認識していました。

解決策

Stripe と提携し、Matches Fashion は 6 種類のグローバルカード (Visa、Mastercard、Amex、JCB、CUP、ディスカバー) および地域のカードネットワーク (Cartes Bancaires) を実装し、さまざまな支払い方法に合わせて最適化された合理的な支払い体験を顧客に提供できました。さらに、Stripe の自動カード更新機能と Adaptive Acceptance ツールの使用も開始しました。Adaptive Acceptance ツールは機械学習を使用してオーソリメッセージを最適化します。

最後に Matches Fashion は、Stripe の多通貨売上処理を利用して、利益を保護し、通貨や為替レートに関連するリスクを回避できました。

結果

1 年間に Matches Fashion ではオーソリ率が 2.47% 向上し、年間で 600 万ポンドを超える売上を新たに生み出すことができました。この効果は特定の市場では一層顕著になりました。フランスで現地ネットワークの Cartes Bancaires を早期導入した結果、オーソリ率が 2 桁向上しました。

「一度の導入により、各市場に合わせて独自のアプローチを作成し、地域に適した支払い方法を提供し、支払いを最適化し、ユーザフレンドリーな方法で 3D セキュアをナビゲートすることで、承認率を引き上げることができました。」(Matches Fashion のプロダクトマネージャー、Lauren Mirynowski 氏)

Matches Fashion が使用し、2.47% のオーソリ率上昇を実現した主な Stripe 機能の詳細は以下のとおりです。

Adaptive Acceptance で機械学習を使用してオーソリ率を最適化

Adaptive Acceptance は、機械学習を使用してオーソリメッセージを最適化し、よりスマートな再試行の判断を瞬時に行います。Stripe の機械学習モデルは、年間数千億件の決済処理から得た広範囲な履歴データ (取引タイプ、カード発行会社、加盟店タイプなど) を使用します。Stripe のデータサイエンティストとエンジニアは今後も学習モデルを継続的に改善し、加盟店ができるだけ多くの正当な取引を受け付け、売上を増やせるように支援します。

自動カード更新機能が将来のカード拒否を防止

Stripe はカードネットワークとの協力の下、(有効期限が切れた、紛失した、または盗難にあったカードを交換するなどの理由で) 顧客が新しいカードを受け取るたびに、保存されたカード詳細を自動的に更新します。顧客にとって、以前に保存したカードを手動で更新することは手間と時間のかかる作業のため、この機能は Matches Fashion にとって重要です。顧客に再入力を求めると、カートの放棄やクレジットカードの拒否につながり、その結果、会社の売上が失われます。

Stripe と協力して、独自の不正使用対策ソリューションを構築

Matches Fashion にとって、高いオーソリ率と低い不正使用率のバランスをとることは重要です。これを実現するため、Stripe Radar を活用しています。このツールは、世界中の何百万社のデータで知識を構築した機械学習を使用し、不正使用を検出してブロックします。Stripe と Matches Fashion は緊密に協力して結果を最適化し、Matches Fashion からのフィードバックは Stripe Radar 製品の構築に直接組み込まれました。これには、リスクに関するインサイト、Radar ルール制限の増加、内部エージェントへの手動レビュー割り当てなどの新機能が含まれます。

Matches Fashion の優れた顧客体験を Stripe が促進

ラグジュアリーブランドである Matches Fashion は、買い物客の取引のあらゆる段階で最適な顧客体験を提供することを目指しています。「平均注文金額が 500 ポンドと高額なため、お客様は世界のどこにいても、どのようなデバイスを使用していても、当社のサイトでシームレスなインタラクションを得られることを期待しています」(Mirynowski 氏)。Stripe は、Matches Fashion を決済面でサポートするだけでなく、Stripe エコシステム内のすべての加盟店の顧客行動を分析しています。Matches Fashion はこのデータを活用して、よりパーソナライズされたチェックアウト体験を顧客に提供する計画です。