Ben & Frank aumenta sus tasas de autorización en México en un 10 % gracias a Stripe

Ben & Frank es la marca de anteojos de venta directa al consumidor líder en México y Chile. Ben & Frank comparó a Stripe con su anterior procesador de pagos y lo eligió después de observar un aumento del 10 % en las tasas de autorización.

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El desafío

Ben & Frank es la marca de anteojos de venta directa al consumidor más popular de América Latina. Con su anterior proveedor de pagos, Ben & Frank tenía limitaciones en el control del fraude y los informes de pagos, lo que le impedía optimizar de manera continua el rendimiento de las autorizaciones. La razón radica en que el mercado de México presenta algunos desafíos únicos: - América Latina se caracteriza por ser un ecosistema de pagos altamente personalizado y localizado, lo que dificulta el éxito sin sistemas de pagos personalizados para el usuario o relaciones estrechas con los principales emisores. - Los índices de fraude de los compradores son elevados en comparación con los estándares mundiales, lo que dificulta la definición de un enfoque eficaz para los cargos sospechosos y la gestión de disputas. - El apoyo a las funciones de comercio electrónico en México es limitado. Por ejemplo, es difícil para las empresas demostrar a los emisores que los clientes recurrentes con credenciales de tarjeta guardadas presentan menos riesgo que los de primera vez.

Como resultado, Ben & Frank tenía bajas tasas de conversión, lo que creaba una mala experiencia para los clientes que recibían un rechazo erróneo.

La solución

Ben & Frank comparó Stripe con su procesador de pagos existente midiendo las tasas de autorización en las redes de tarjetas. John Campbell, director de operaciones de Ben & Frank, declaró: "Al evaluar un nuevo procesador de pagos, buscábamos tres objetivos medibles: la tasa de aceptación, la tasa de fraude y el NPS de la experiencia de los usuarios con nuestro servicio de atención al cliente".

Ben & Frank pudo integrar y poner en marcha Stripe en tan solo dos semanas para iniciar las pruebas. Leonardo Alonso, ingeniero de software de Ben & Frank, afirmó: "Stripe tiene un equipo increíble que está listo para atender nuestras necesidades. Tiene uno de los mejores flujos de trabajo de desarrollo y la documentación es muy fácil de usar; cuentan con extensas librerías de clientes y ejemplos que copiar y pegar".

Después de los tres meses de prueba, Ben & Frank determinó que Stripe era la mejor solución de pagos para mejorar la conversión y potenciar su crecimiento continuado, gracias a su soporte efectivo y a su moderno conjunto de soluciones que incluyen optimización de pagos y detección de fraude.

Los resultados

Ben & Frank experimentó un aumento del 10 % en la conversión en comparación con su procesador anterior en solo tres meses de usar Stripe en México. El aumento que experimentó Ben & Frank fue posible gracias a lo siguiente:

La estrecha relación de Stripe con los procesadores y emisores regionales Stripe contrata a docenas de expertos en pagos locales y desarrolladores para crear sólidas alianzas en todo el ecosistema de pagos de México, entre ellos intermediarios locales como Prosa y eGlobal, Banco de México y CNBV, y grandes emisores como BBVA y Santander. Para generar confianza con los emisores locales, Stripe se reúne frecuentemente con ellos para realizar cambios iterativos en la lógica de autorización y fraude, lo que ayuda a las empresas a captar ingresos que, de otro modo, se perderían.

Reducción de la actividad fraudulenta y del tiempo de resolución Dado que Radar se basa en Stripe Payments, Ben & Frank ya no tiene que etiquetar manualmente las transacciones fraudulentas. En su lugar, la empresa confía en el machine learning de Stripe para evaluar el nivel de riesgo de cada pago en tiempo real. El modelo de machine learning aprende continuamente de los nuevos patrones de compra de los clientes, mientras que el equipo antifraude de Ben & Frank puede utilizar anulaciones de reglas manuales y reglas antifraude personalizadas que permiten una estrategia localizada para gestionar de manera proactiva las tasas de fraude y de rembolso en México.

Dado que en América Latina las tasas de fraude son 5 veces superiores a las de Estados Unidos y la región de Europa, Medio Oriente y África, Radar ayuda a Ben & Frank a distinguir a los defraudadores de los clientes, reduciendo el fraude a un ritmo mayor. Lourdes García, responsable de producto en Ben & Frank, afirmó: "Al aprovechar el machine learning de Stripe y las reglas antifraude personalizadas, observamos un descenso en nuestras tasas de fraude y de rembolso. Incluso comprobamos un aumento en la satisfacción de nuestros clientes, porque nuestro equipo resuelve las disputas con mayor rapidez ahora que pasa menos tiempo gestionando un proceso manual".

Tasas de autorización optimizadas por el machine learning Los bancos tienen reglas de decisión incoherentes sobre qué transacciones se aceptan. La única manera de mejorar la aceptación es mediante la ingeniería inversa de las reglas en toda la red de Stripe utilizando el machine learning. Para ello, Stripe creó Adaptive Acceptance, una tecnología de machine learning que optimiza los mensajes de autorización en nombre de sus clientes. Los científicos e ingenieros de datos de Stripe mejoran continuamente estos modelos de machine learning para ayudar a las empresas a aceptar el mayor número posible de transacciones e ingresos legítimos.

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