La sfida

Entro due mesi dal lancio negli Stati Uniti, il primo mercato internazionale di Sendle, l'azienda ha iniziato a registrare sofisticati e costosi eventi di frode mai rilevati prima in Australia.

Sendle ha così deciso di combattere le frodi in autonomia, ma sorgevano ostacoli in ogni momento. I malintenzionati creavano diversi account sulla piattaforma Sendle tramite tattiche automatizzate e manuali, principalmente utilizzate per rivendere le etichette e avviare spedizioni, utilizzando dati di carte rubate. Tali account giravano tra centinaia di carte di credito e di debito di diversi istituti bancari, il che comportava storni. Sendle capì quindi che progettare in autonomia un set di strumenti per la prevenzione delle frodi sarebbe stato troppo complesso e avrebbe richiesto un'esperienza più approfondita e investimenti significativi di tempo e risorse.

La soluzione

Per fortuna, Sendle già collaborava con Stripe per l'elaborazione dei pagamenti sin dal principio. Questo ha permesso all'azienda di implementare in modo facile e veloce gli strumenti di prevenzione delle frodi di Stripe per ridurre l'impatto economico e sulle risorse che le frodi stavano avendo sull'attività.

Sendle ha quindi scelto Stripe Radar for Fraud Teams per offrire il primo livello critico di prevenzione contro le frodi e riconoscere i malintenzionati e i clienti legittimi. L'algoritmo di punteggio basato sul machine learning di Radar rileva e blocca le frodi e, poiché Sendle aveva già collaborato con Stripe Payments, è stato necessario un intervento minimo per l'implementazione, il che ha reso il lancio semplice e privo di qualsiasi complessità.

Il team di Stripe ha collaborato fianco a fianco con gli analisti delle frodi di Sendle per creare un flusso di lavoro personalizzato in base all'attività e alle complessità di frode uniche di Sendle. Come risultato, Sendle ha potuto aggiungere una serie di regole personalizzate, sfruttare gli attributi regole come 3DS e configurare elenchi di blocco e di consenso per ottimizzare la protezione contro le frodi.

Occupandosi dell'implementazione di regole circa convalida, requisiti 3DS, IP e corrispondenza di geolocalizzazione e convalida delle carte, il team di Sendle ha potuto affidarsi a dati avanzati sui rischi delle transazioni dei clienti anche prima dell'effettivo addebito sulle carte. Inoltre, disponendo di elenchi di blocco per IP, domini di posta elettronica e impronte di carte, l'attività di frodi e abusi è stata significativamente ridotta nell'intera piattaforma Sendle, a prevenzione anche di eventuali storni futuri.

L'algoritmo di machine learning di Stripe combinato alle regole personalizzate di Sendle ha migliorato la protezione contro le frodi e rimesso Sendle in carreggiata per la sua strategia di espansione negli USA.

I risultati

Dall'implementazione di Stripe Radar for Fraud Teams, Sendle ha registrato un ROI superiore di 11 volte e ridotto le perdite per frode di quasi il 30% negli Stati Uniti. Grazie al maggiore livello di protezione, Sendle ha potuto occuparsi di portare avanti l'ambiziosa strategia di crescita negli Stati Uniti assicurando comunque ridotti livelli di frode.

Entro un anno dall'implementazione, Stripe Radar for Fraud Teams ha sventato attacchi significativi alle procedure operative statunitensi di Sendle, completando le rigide misure di sicurezza già in vigore presso l'azienda e lo sviluppo e l'espansione del team interno per la prevenzione contro le frodi.

Oggi, lo strumento è diventato parte integrante del modello aziendale di Sendle. In periodi intensi per l'attività di e-commerce come il Black Friday e il periodo natalizio e a seguito dell'aumento complessivo dell'attività di acquisti online dopo la pandemia, Sendle può finalmente gestire l'aumento dei volumi senza preoccuparsi delle perdite economiche dovute alle frodi. Mediante la combinazione di Radar con il modello di frode interno, Sendle può proteggere in modo proattivo le piccole aziende clienti, i partner e i ricavi.