We hebben grote vooruitgang geboekt bij het ontwikkelen van de infrastructuur voor de volgende generatie commerce. De afgelopen zes maanden hebben we het Agentic Commerce Protocol (ACP) gelanceerd, een opensource-specificatie waarmee kopers, AI-agents en verkopers transacties kunnen uitvoeren via API's; we hebben de eerste complete agentic oplossing geïntroduceerd met de Agentic Commerce Suite en we hebben toonaangevende ondernemingen zoals URBN (waaronder Anthropologie, Free People en Urban Outfitters) en Etsy in gebruik genomen; en we hebben AI-winkelervaringen via AI-agents mogelijk gemaakt. Onlangs hebben we support uitgerold voor machinebetalingen, waardoor content en gegevens direct door agents te gelde kunnen worden gemaakt.

Gaandeweg hebben we om de tafel gezeten met tientallen ondernemingen, van agile SaaS-startups en B2B-platformen tot grote telecombedrijven, nutsbedrijven en Fortune 500-retailers. Elke sector bereidt zich voor op agentic commerce.

In elk gesprek stellen ondernemingen dezelfde vragen: Welke kanalen moet ik als eerste lanceren? Hoe word ik ontdekt door agents? En hoe vind ik de juiste partner om dit te bouwen?

Deze vragen leiden tot vijf hoofdthema's:

1. Ervoor zorgen dat agents weten dat je bestaat
   
2. Agents helpen begrijpen hoe ze je site moeten gebruiken
   
3. Je site configureren voor de verwerking van niet-menselijk verkeer
   
4. Je organisatie afstemmen op agentic commerce
   
5. AI-governance instellen
   

Deze gids is gebaseerd op gesprekken in de praktijk en de diepgaande expertise van Stripe in de samenwerking met toonaangevende ondernemingen die zich voorbereiden op agentic commerce en deze overnemen. Of je agentic commerce nu voor het eerst verkent of een bestaande strategie verfijnt, deze technische praktijkgids schetst concrete dingen die je vandaag nog kunt doen om je onderneming te optimaliseren voor agentic commerce. Dit is geen uitputtende lijst; deze gids behandelt veeleer belangrijke tactieken die we door andere ondernemingen met succes hebben zien implementeren.

1. Zorgen dat agenten weten dat je bestaat

Om te worden aanbevolen door agents, moet je zichtbaar zijn. Dit vereist dat je ervoor zorgt dat je technische infrastructuur agents verwelkomt in plaats van ze af te wijzen, en dat je een geoptimaliseerde productcatalogusfeed implementeert. Het is nog te vroeg om een detectiestrategie te formaliseren als de modellen zelf nog in ontwikkeling zijn, maar er zijn concrete stappen die je kunt nemen om de manier te verbeteren waarop agents je website en productcatalogus parsen en begrijpen.

Bevestig dat je robots.txt-bestand en firewallinstellingen agents verwelkomen

Sommige bedrijven blokkeren, in een poging hun gegevens te beschermen, onbewust precies de crawlers (zoals GPTBot of Google-Extended) die deze AI-aanbevelingen mogelijk maken. Als je de agent blokkeert, is je website in feite onzichtbaar.

Om ervoor te zorgen dat je robots.txt is geoptimaliseerd voor agentic ontdekking zonder gevoelige beheerdersroutes bloot te leggen, moet je onderscheid maken tussen geverifieerde commerce-agents en generieke scrapers. Een goed startpunt is om je huidige configuratie te controleren ten opzichte van bekende agent-user-agents (zoals GPTBot, ClaudeBot en Google-Extended). Je kunt bijgewerkte lijsten en configuratievoorbeelden direct vinden in de officiële crawlerdocumentatie voor OpenAI, Anthropic en Google, waarmee je geverifieerde AI-agents kunt onderscheiden van kwaadaardige scrapers.

Misschien wil je ook expliciet toegang toestaan tot hoogwaardige statische content (zoals productdetailpagina's en categorie-archieven), terwijl je dure dynamische paden (zoals interne zoekresultaten, toevoegacties in het winkelwagentje of dynamische API-eindpunten voor prijsbepaling) strikt verbiedt. Dit leidt agents naar je belangrijkste pagina's en beschermt je infrastructuur tegen verspillende rekencycli.

Er is één belangrijk voorbehoud. Als de content zelf je businessmodel is (bijv. nieuwsuitgevers, gespecialiseerde data-aanbieders of creatieve schrijvers), is het misschien niet logisch om deze gratis weg te geven om een LLM te trainen. In plaats daarvan kun je strategisch kiezen welke content je gratis blootstelt (zoals samenvattingen of recaps) en wat je afgeschermd houdt (zoals het volledige artikel). Je kunt agents ook te gelde maken via machinebetalingen. Hiermee kun je je gegevens tegen betaling aanbieden, waardoor AI-agents betalende klanten worden in plaats van content-scrapers.

Zorg dat je content op de server wordt gerenderd

Veel agents hebben moeite met het verwerken van client-side gerenderde content, omdat ze de JavaScript-code die deze laadt niet kunnen uitvoeren. Als je productpagina's, prijzen of beschikbaarheidsinformatie client-side worden gerenderd, missen agents mogelijk belangrijke details.

Server-side rendering is de aanbevolen benadering om klaar te zijn voor agents. Bij server-side rendering genereert je server de volledige HTML-code voordat deze naar de aanvrager wordt gestuurd, wat betekent dat agents complete, kant-en-klare content krijgen zonder dat ze JavaScript hoeven uit te voeren. Als het niet haalbaar is om volledige server-side rendering voor je hele site te implementeren, overweeg dan het genereren of hydrateren van statische sites.

Optimaliseer je productinformatie voor agents met een /llms.txt-bestand

Je hebt een sitemap.xml voor Google, maar agents kunnen moeite hebben om efficiënt zware HTML-pagina's vol navigatiemenu's en advertenties te parsen. Je kunt ze een tekstbestand met veel signalen geven om te zorgen dat je pagina's worden gevonden.

Om dit te bereiken, kun je overwegen een /llms.txt-bestand te publiceren. Dit is een eenvoudig Markdown-bestand in je hoofdmap dat fungeert als een gecureerde index voor AI. Het zou je belangrijkste productcollecties, retourbeleid en documentatie in platte tekst moeten vermelden. Door het model schone, gestructureerde tekst te geven, kun je de kans vergroten dat agents je producten en beleid correct citeren.

Stripe hanteert deze aanpak: ons /llms.txt-bestand op stripe.com/llms.txt biedt agents een helder overzicht van ons aanbod. We maken ook al onze documentatie beschikbaar in Markdown-formaat voor efficiënte agentreferentie (zie bijv. docs.stripe.com/payments/accept-a-payment.md). Deze dubbele aanpak helpt agents begrijpen wat we aanbieden en hoe ze het moeten gebruiken.

Bezoek de officiële standaard op llmstxt.org voor meer informatie en een directory met live-implementaties van andere technologiegerichte merken op llmsdirectory.com.

Een productfeed implementeren

Hoewel productfeeds nog niet voor alle agents beschikbaar zijn, verwachten we dat ze het belangrijkste toegangspunt worden voor agents om je producten te ontdekken. Terwijl agents je website kunnen crawlen om productinformatie te verzamelen, zorgen directe datafeeds ervoor dat agents je productwijzigingen onmiddellijk ontvangen, in plaats van te moeten wachten op langzame, soms onvoorspelbare crawlcycli. Ze geven je ook nauwkeurige controle over de lanceringstiming, zodat je exacte datums kunt instellen voor wanneer producten op agentic interfaces verschijnen, en ze kunnen helpen hallucinaties te elimineren door ervoor te zorgen dat agents de meest nauwkeurige prijzen, beschikbaarheid en specificaties krijgen.

Eén uitdaging: verschillende agents willen je gegevens waarschijnlijk in verschillende formaten hebben. De ene heeft misschien een SFTP-bestanddrop nodig. Een andere wil misschien een aangepaste API-integratie. Weer een ander heeft misschien een heel eigen feed-specificatie. We hebben al gezien dat merken dezelfde productcatalogus op zes verschillende manieren formatteren om bij meerdere agents vermeld te worden, wat een voortdurende onderhoudslast creëert die tijd en middelen opslokt.

Je kunt je voorbereiden door samen te werken met een commerce-aanbieder, zoals Stripe, die je catalogus overal kan distribueren. Met de Agentic Commerce Suite van Stripe kun je je catalogus direct uploaden naar Stripe of je bestaande syndicator koppelen. We distribueren je productinformatie automatisch naar elke AI-agent.

2. Agents helpen begrijpen hoe ze je site moeten gebruiken

In tegenstelling tot traditionele machines werken LLM's op basis van semantisch begrip. Daardoor is het communiceren met agents op een manier die de natuurlijke menselijke taal weerspiegelt, bijzonder belangrijk; ze hebben expliciete technische instructies nodig voor interactie met de onderneming. Dit vereist het hosten van een reeks specifieke bestanden in het domein die functioneren als handleidingen voor het ontdekken en gebruiken van agents.

Vertel de agent wie je bent en wat de API kan doen met well-known/ai-plugin.json

Dit is het beginpunt voor het ontdekken van de agent. Beschouw het als een biografie van het merk, waarin aan de agent wordt verteld wie je bent en wat de API kan doen.

Het veld description_for_model is met name belangrijk en moet de promptstructuur optimaliseren. Dit betekent dat er heldere, actiegerichte taal wordt gebruikt die uitlegt wanneer de API moet worden gebruikt en wat deze kan doen. Agents presteren het best met specifieke mogelijkheden en concrete use-cases, en niet met algemene marketingtaal.

Zeg bijvoorbeeld niet 'We verkopen schoenen'. Overweeg in plaats daarvan formuleringen zoals: 'Gebruik deze website om te zoeken naar sportschoenen, in realtime de beschikbaarheid van maten te checken en geschatte verzendkosten op te halen.' Hiermee vertel je de agent veel beter hoe deze een klant kan helpen bij de aankoop.

Definieer het merk met manifest.json

Wanneer een agent de producten presenteert in een chatvenster, moet deze ze weergeven met de merkidentiteit, inclusief het logo, de naam en de visuele stijl.

Agents halen deze informatie op uit het manifest.json-bestand om productkaarten en andere interface-elementen te maken. Gebruik dit bestand om de officiële short_name en de icons in hoge resolutie te definiëren. Dit garandeert dat agents het merk in elke interactie consistent renderen.

Raadpleeg de documentatie met brancherichtlijnen in MDN Web Docs: Web app manifest voor implementatiedetails en voorbeelden om te kopiëren.

Geef agents instructies over het uitvoeren van taken met openapi.yaml

Agents hebben nauwkeurige instructies nodig over de interactie met de API, zoals de te gebruiken eindpunten, de in te sluiten parameters en de wijze waarop verzoeken worden gestructureerd. Ze maken gebruik van het openapi.yaml-bestand om precies te begrijpen hoe ze taken moeten uitvoeren, zoals zoeken naar producten, voorraad controleren of bestellingen verwerken.

Je moet de velden voor samenvattingen en beschrijvingen net als het veld description_for_model behandelen als prompts. Gebruik summary: “Lijst ophalen met actieve gebruikers, gefilterd op abonnementstaffel” in plaats van summary: “Gebruikers ophalen”. Wees specifiek over mogelijkheden, vereiste parameters en use-cases.

Raadpleeg de OpenAPI Specification (OAS) 3.1.0 voor technische specificaties.

3. Je site configureren om niet-menselijk verkeer te verwerken

Agents gedragen zich fundamenteel anders dan menselijke kopers. Ze lezen sneller, vragen meer producten tegelijkertijd op en werken met strakke computerbudgetten en beperkingen door time-outs. Als de infrastructuur is geoptimaliseerd voor alleen menselijk verkeer, zullen agents de catalogus maar moeizaam kunnen bereiken. Ze kunnen de website ook verlaten wanneer ze worden geconfronteerd met trage reacties, blokkades of pagina's die duur zijn om te verwerken.

Hier volgen een paar manieren om ervoor te zorgen dat de site agentic-verkeer aankan.

Verbeter de tokenefficiëntie van agents met edge computing-logica

Agents 'betalen' (in computertokens) om de website te lezen. Als de productbeschrijving 2000 woorden bevat, kan het te duur zijn voor agents om deze te verwerken. Als gevolg hiervan kunnen agents de site een lagere prioriteit geven of helemaal overslaan ten gunste van compactere, efficiëntere bronnen.

Overweeg een modern CDN te gebruiken dat geschikt is voor de uitvoering van edge computing-logica om dit op te lossen. Configureer een edge-functie voor de inspectie van de inkomende User-Agent-header. Als een agent (zoals GPTBot) wordt gedetecteerd, moet je het verzoek onderscheppen en een lichtgewicht sjabloon met alleen gegevens (Markdown of JSON) weergeven in plaats van de uitgebreide visuele site. Dit kan de tokentarieven verlagen met ongeveer 90%.

Stel de limiet in om 'agentic-pieken' te voorkomen

Menselijke kopers bekijken één product per keer, maar agents die namens de klant handelen, kunnen in 2 seconden een query voor 50 producten uitvoeren. Ze controleren daarbij bijna onmiddellijk in de hele catalogus de beschikbaarheid, vergelijken de prijzen en lezen de specificaties. Een standaard firewall zou dit als een DDoS-aanval kunnen markeren en het IP-adres blokkeren.

Configureer de Web Application Firewall (WAF) om een specifieke limietregel voor legitieme agents (bijv. GPTBot) te gebruiken. In plaats van een volledige blokkade, kun je de actie instellen op een Challenge of een statuscode 429 Too Many Requests retourneren met een Retry-After-header. Hierdoor vertel je de agent expliciet het volgende: 'We staan je hier toe, maar wacht 5 seconden.'

Gebruik caching voor veelgelezen API-eindpunten om time-outs te voorkomen

Agents werken met een beperkt time-outbudget. Als een reactie van de API op een voorraadcontrole 2 seconden op zich laat wachten, treedt er mogelijk een time-out of een storing in de weergave bij de agent op.

Als je dit wilt voorkomen, moet je agressieve caching voor veelgelezen API-eindpunten (zoals 'prijs' en 'voorraad') op de CDN-edge uitvoeren met het bevel stale-while-revalidate. Hierdoor kan het CDN onmiddellijk in het cachegeheugen opgeslagen gegevens leveren en tegelijkertijd updates op de achtergrond ophalen.

Raadpleeg de RFC 5861: HTTP Cache-Control Extensions for Stale Content. Dit is de officiële specificatie voor asynchrone cache-updates.

4. Je organisatie afstemmen op agentic commerce

De voorbereiding op agentic commerce vereist meer dan alleen aanpassingen in de infrastructuur, waaronder de afstemming van de directieteams rondom gegevens en de nieuwe rollen die worden gecreëerd. De ondernemingen die zich het snelst aanpassen, hebben bewuste organisatorische verschuivingen doorgevoerd in directieprioriteiten, teamstructuur en afdelingsoverschrijdende samenwerking.

Afdelingsverschuivingen verkennen

We zien verschuivingen binnen marketing- en IT-teams bij ondernemingen die zich voorbereiden op agentic commerce. Marketingteams stappen over van overtuigende teksten naar precisiegedreven content. Deze teams geven de voorkeur aan gestructureerde gegevens en duidelijke productspecificaties boven emotionele verhalen.

IT- en beveiligingsteams richten zich op het beheren van de verwerkingscapaciteit van de agent. De best voorbereide organisaties hebben hun beveiligingsteams getraind om onderscheid te maken tussen kwaadaardige scrapers en legitieme agents, waardoor geldig machineverkeer prioriteit krijgt in plaats van te worden geblokkeerd.

De directie afstemmen op het gebruik van gegevens

Bij ondernemingen die zich succesvol hebben voorbereid op agentic commerce, zien we een algemeen patroon: afstemming tussen de CIO, CTO en CDO (chief digital/data officer) rond een fundamentele verschuiving in hoe gegevens worden gebruikt. Deze organisaties zien gegevens niet langer puur als een analysetool en beginnen deze te behandelen als transactionele infrastructuur.

• De CIO in deze organisaties heeft de focus verbreed van interne compliance naar de beschikbaarheid van externe API's. Zij erkennen dat de ERP-systemen in de backoffice (die vroeger alleen voor intern gebruik bestemd waren) nu toegankelijk moeten zijn voor eerstelijns agents die in realtime aankoopbeslissingen nemen.
  
• De CTO ziet herbruikbare architectuur als strategische prioriteit. De best voorbereide ondernemingen zijn overgestapt op microservices om specifiek razendsnel agentverkeer te ondersteunen.
  
• De CDO is verantwoordelijk geworden voor datahygiëne als een inkomstenfunctie. Deze leiders begrijpen dat bij agentic commerce slechte gegevens tot gemiste verkopen kunnen leiden. Ze zijn verantwoordelijk voor de 'basiswaarheid' die hallucinaties van agents voorkomt en garandeert dat productinformatie nauwkeurig is.
  

Overweeg om een productmanager voor agentic AI aan te nemen

Naast productmanagers voor internet en mobiel zien we dat toonaangevende ondernemingen een nieuwe rol definiëren: de productmanager voor agentic AI. Deze persoon leidt de ontwikkeling van autonome systemen die kunnen redeneren, plannen en actie kunnen ondernemen via verschillende kanalen.

Deze personen hebben doorgaans een achtergrond waarin API-engineering wordt gecombineerd met merchandising, en ze begrijpen zowel technische implementaties als klantervaringen. In tegenstelling tot traditionele PM's beheren zij geen visuele interface. In plaats daarvan beheren ze de agentic-ervaring, testen ze hoe agents het merk waarnemen, optimaliseren ze de 'copy' van llms.txt en bewaken ze de conversiepercentages van machinegestuurde transacties.

5. AI-governance instellen

Agentic transacties creëren extra operationele overwegingen die mogelijk nieuw beleid vereisen. Dit kan onder meer inhouden dat je technische controles instelt voor het beheren van fraude en toegang voor agents, financieel beleid voor de omgang met grensgevallen en richtlijnen voor de manier waarop interne agents met klanten omgaan.

Nieuwe fraude- en risicopatronen beheren

Agentic commerce geeft de fraudedetectie een nieuwe vorm. Fraudesignalen die zijn afgestemd op menselijk verkeer, raken verouderd; AI-agents missen menselijke variabiliteit en kunnen ten onrechte als frauduleus worden gemarkeerd. Er is ook de mogelijkheid van nieuwe fraudepatronen, omdat agents door kwaadwillenden kunnen worden gemanipuleerd om risicovolle bestellingen te plaatsen of normale beveiligingen te omzeilen. Zonder de juiste systemen besteden ondernemingen die agentic betalingen accepteren, meer middelen aan het bestrijden van fraude, wat leidt tot gederfde inkomsten, meer chargebacks en aangetast klantvertrouwen.

Veel ondernemingen lossen dit op door de Shared Payment Tokens (SPT's) van Stripe te gebruiken, een nieuwe betaalprimitieve voor AI-commerce. Met SPT's kunnen agents betalingen initiëren met de toestemming en voorkeursbetaalmethode van een koper, zonder inloggegevens vrij te geven. Bij gebruik op Stripe werken SPT's naadloos samen met Stripe Radar en kunnen ze de onderliggende risicosignalen doorgeven met behulp van transactie- en betaalmethodegegevens, waaronder de waarschijnlijkheid van een frauduleuze chargeback, kaarttesten, een gestolen betaalkaart, een geweigerde betaling door de uitgever en andere signalen.

Technische controles implementeren voor agentverkeer

Gedrag van agents kan soms onvoorspelbaar zijn, door bugs in de logica van de agent of door hoe een specifieke agent je catalogus of API's interpreteert. Ondernemingen bouwen gedetailleerde controles in hun infrastructuur in, zodat ze op deze situaties kunnen reageren zonder hun hele activiteiten te verstoren. Ze implementeren de mogelijkheid om specifieke Shared Payment Tokens in te trekken of toegang voor specifieke User-Agent-strings aan te passen zonder menselijk verkeer te beïnvloeden. Dit geeft ze precisie en flexibiliteit bij het beheren van agentgedrag.

Financieel beleid instellen voor grensgevallen

Financiële en juridische teams stellen beleid op voor het afhandelen van ongebruikelijke transacties voordat deze zich voordoen. Stel dat een agent een transactie verwerkt met onverwachte parameters, zoals een ongebruikelijke kortingscode of verzendbestemming. Door vooraf gedefinieerde drempels te hebben (zoals geautomatiseerde goedkeuring voor afwijkingen onder $ 50 en handmatige controle daarboven), kunnen teams consistent reageren in plaats van onder druk beslissingen per geval te nemen.

Zorgen voor merkconsistentie in interacties met agents

Organisaties met interne agents die in hun site zijn ingesloten, testen hoe hun systemen reageren op onverwachte invoer van gebruikers. Dit omvat het definiëren van systeemprompts en het implementeren van uitvoerfilters (zoals Azure AI Content Safety) om ervoor te zorgen dat agentreacties afgestemd blijven op merkrichtlijnen, zelfs wanneer gebruikers ongebruikelijke verzoeken doen of verzoeken die niet bij het merk passen.

Eenmalig bouwen, overal verkopen met de Agentic Commerce Suite van Stripe

Met de Agentic Commerce Suite kun je eenvoudiger via AI-agents verkopen door de vindbaarheid van producten en het afrekenen te optimaliseren en agentic-betalingen te accepteren met een eenmalige integratie. Toonaangevende merken voeren de onboarding naar de Agentic Commerce Suite al uit, zoals URBN (met onder meer Anthropologie, Free People en Urban Outfitters), Etsy, Ashley Furniture, Coach, Kate Spade, Nectar, Revolve, Halara en Abt Electronics.

Met de Agentic Commerce Suite kun je het volgende doen:

Maak producten vindbaar voor agents

De Agentic Commerce Suite biedt toegewezen gehoste ACP-eindpunten om nagenoeg in realtime informatie over producten, prijzen en beschikbaarheid met AI-agents te delen. Er zijn hiervoor slechts minimale wijzigingen in de bestaande systemen nodig. Je kunt de productcatalogus rechtstreeks uploaden naar Stripe of de bestaande productcatalogus van toonaangevende productsyndicators koppelen. We kunnen de productinformatie vervolgens aan elke AI-agent syndiceren, zodat je automatisch betalingen via alle ondersteunde agents kunt accepteren.

Behoud controle over de klantervaring

De Agentic Commerce Suite wordt aangedreven door de Checkout Sessions-API van Stripe, die helpt bij aspecten van het afrekenen, zoals verzending en belastingen. Je kunt ervoor kiezen om Stripe dit namens jou te laten beheren via ingebouwde Stripe-producten, zoals Stripe Tax, of je kunt je bestaande commerce-stack gebruiken om belastingcodes te uploaden, bijna realtime voorraadcontroles te beheren en dynamische verzendtarieven in te stellen – met minimale aanpassingen aan je systemen.

Zodra een klant een agentic transactie voltooit, gebruik je gewoon je bestaande interne bestel- en afhandelingsproces. Als de officiële verkoper behoud je ook alle controle over klantrelaties, inclusief hoe terugbetalingen en geschillen worden afgehandeld.

Accepteer agentic-betalingen en bescherm tegen nieuwe fraudepatronen

Om ondernemingen te beschermen, beheert en verwerkt de Agentic Commerce Suite Shared Payment Tokens (SPT's). Dit is een nieuw type betalingscomponent voor agentic commerce. Elk token kan aan een specifieke verkoper worden toegewezen, worden beperkt in tijd en bedrag, en tijdens de hele levenscyclus worden gemonitord om niet-geautoriseerde acties door agents te voorkomen en de kans op geschillen te verkleinen.

Wanneer SPT’s op Stripe worden gebruikt, kunnen ze ook worden aangestuurd door Radar om de onderliggende risicosignalen door te geven aan de hand van transactie- en betaalmethodegegevens. Dit helpt onderscheid te maken tussen agenten met hoge intentie en geautomatiseerde bots met een laag vertrouwen. Het resultaat is fraudebescherming op bedrijfsniveau die werkt zonder dat er wekenlange verkopersspecifieke gegevensgeschiedenis nodig is.

Ontvang ondersteuning op maat van Stripe

De verschuiving naar agentic commerce is ingewikkeld. Je moet een audit uitvoeren van het schema, API's opnieuw configureren voor herbruikbaarheid en nieuwe protocollen zoals MCP en ACP implementeren. Je hoeft deze transitie niet in je eentje uit te voeren. Afhankelijk van de behoeftes van de organisatie biedt Stripe verschillende hulpmiddelen en begeleiding om je bij de transitie te helpen.

Het partner-ecosysteem voor end-to-end-oplossingen

Gecertificeerde systeemintegrators (SI) die partners van Stripe zijn, kunnen de implementatie van agentic commerce begeleiden. Ze combineren strategische inzichten en technische vaardigheden om zeer goed presterende integraties te bouwen die op de betreffende markt zijn afgestemd.

Stripe zakelijke dienstverlening voor gespecialiseerd advies

Het team van Stripe zakelijke dienstverlening biedt gerichte en technische assistentie aan grote bedrijven die rechtstreeks bij de bron architectuuradvies willen inwinnen. Wij werken samen met het engineeringteam (of de partners) om te garanderen dat de implementatie de best practices voor beveiliging, schaalbaarheid en herbruikbaarheid volgt.