Uitdaging

In de snelle en dynamische modewereld volgen trends en verkoopcycli elkaar snel op. Dit leidt nogal eens tot verkooppieken die moeilijk te voorspellen zijn, vooral voor kleine verkopers. Deze uitschieters maken het voor Yoycol een uitdaging om fraude te detecteren, omdat een toename van de fraude lastig te onderscheiden is van legitieme verkopen, bijvoorbeeld bij dagaanbiedingen.

Yoycol wil zich onderscheiden met automatisering en efficiëntie, maar fraudebeheer is vaak allesbehalve efficiënt. Zo loop je bijvoorbeeld het risico om door kaartmerken in monitoringprogramma's te worden opgenomen. Om hier weer uit te komen, moeten bedrijven een gedetailleerd herstelplan opstellen. Maatkleding is bovendien vaak uniek, wat het moeilijk maakt om het te vervangen of opnieuw aan je voorraad toe te voegen. Zo kan fraude dus tot nog meer problemen leiden. Yoycol kan worden geïntegreerd met externe e-commerceplatforms die vooral kleine verkopers bedienen, dus het bedrijf is er dan ook alles aan gelegen om zijn reputatie als betrouwbare partner in stand te houden.

Oplossing

Yoycol werkte acht weken lang samen met het team Professionele dienstverlening van Stripe aan een strategie om betalingsfraude tegen te gaan. Hierbij werden de mogelijkheden en verbeteringen in kaart gebracht om de toename van verdacht gedrag op een efficiënte en effectieve manier tot een minimum te beperken en zo fraude te voorkomen.

Een proces voor continue fraudemonitoring opzetten

Om fraude te voorkomen, moet je waakzaam zijn. Stripe raadt een continue, datagestuurde aanpak aan voor fraudebeheer met behulp van Stripe Radar for Fraud Teams en Stripe Data-producten, zoals Stripe Sigma of Stripe Data Pipeline. Met deze tools krijgt Yoycol de betrouwbare gegevens die het nodig heeft om fraudetrends te monitoren en kan het bedrijf nauwkeurig prestatie-indicatoren van monitoringprogramma's voorspellen en daarop inspelen.

Stripe begon met een oefening voor modellering van bedreigingen om de risicoblootstelling van Yoycol te analyseren en de risicovoorkeur te bepalen. Omdat Yoycol diverse soorten gebruikers heeft, van organisaties met grote volumes tot kleine en middelgrote ondernemingen, moesten aan elk soort gebruiker apart Radar-regelsets worden toegewezen. Stripe bestudeerde de patronen van deze verschillende soorten gebruikers, ook wel persona's genoemd, en ontwikkelde metingen om ze te monitoren. Zo kon het specifieke aanbevelingen doen om verschillende soorten fraude tegen te gaan en tegelijkertijd gebruikers tevreden te houden.

"Stripe heeft ons op uiterst professionele wijze geholpen fraude te voorkomen. Het team analyseerde het beleid van ons platform en dat van de kaartverstrekker tot in detail en bepaalde aan de hand daarvan de optimale oplossing om de betaalkaart in kwestie van de monitoringlijst te halen", zegt Wang Xiao Xi, CFO van Yoycol.

Resultaten

Door chargebacks kostte het de interne risicoteams van Yoycol voorheen veel tijd om de prestatie-indicatoren van kaartmonitoringprogramma's bij te houden. In combinatie met de groei van het bedrijf zorgde dit voor een hoge werkdruk. Om hier direct wat aan te doen, paste het team Professionele dienstverlening van Stripe snel verschillende tools toe, zoals modellering van bedreigingen. Zo nam het aantal chargebacks en vroegtijdige fraudewaarschuwingen af tot het laagste niveau in de geschiedenis van het account.

Door gebruik te maken van Stripe Checkout en Link, kreeg Yoycol toegang tot geavanceerde fraudedetectie met Radar for Fraud Teams. Dit had een enorme impact op het machine-learningmodel van Radar en bracht het percentage valse-positieven terug tot minder dan 0,2% voor Radar-blokkeringen met een hoog risico. Verder daalde het chargebackpercentage tot minder dan 0,1% (inclusief frauduleuze chargebacks) en bleef het conversiepercentage stabiel, met legitieme transacties.

"Het team Professionele dienstverlening van Stripe heeft ons op een prettige manier geholpen om onze fraudeproblemen op te lossen. Het team werkte snel en was zeer responsief", aldus Wang.