Desafio

Fundada em 2017, a Invideo tinha um objetivo simples: democratizar a criação de vídeos para que qualquer usuário, independentemente da experiência, criasse um produto final de qualidade profissional. O surgimento de ferramentas de IA generativa mais avançadas ajudou a sofisticar as ofertas da Invideo, permitindo aos usuários criar vídeos apenas com um prompt de texto.

Os produtos da Invideo começaram a ser adotados por clientes em todo o mundo, e a receita disparou. Em 2024, a empresa cresceu mais de três vezes em relação ao ano anterior. No entanto, esse crescimento rápido pressionou os sistemas internos de cobrança e pagamento. Um grande sinal de alerta foi o aumento nas taxas de falha de transações quando a Invideo tentava renovar as assinaturas dos usuários. Além disso, o sistema de cobrança não tinha flexibilidade suficiente para permitir uma alteração prática dos modelos de preços e assinaturas de forma a apoiar o crescimento contínuo.

Quanto aos pagamentos, a Invideo enfrentava desafios nas taxas de autorização de pagamentos internacionais. As operações da empresa baseadas em Singapura processavam pagamentos de mais de 30 países na Europa, Ásia e Oriente Médio, e as operações baseadas nos EUA processavam principalmente pagamentos de clientes norte-americanos. A Invideo precisava de um sistema de processamento de pagamentos mais ágil que ajudasse a reduzir a complexidade desses pagamentos internacionais. Ao mesmo tempo, a empresa queria adicionar mais opções de pagamento para atender às preferências da base global de clientes, mas sem envolver a equipe de desenvolvimento no gerenciamento do processo de integração de cada nova opção de pagamento.

"Gerenciar sistemas de pagamento em todo o mundo é extraordinariamente complexo", afirmou Sanket Shah, fundador e CEO da Invideo.

Por fim, a empresa também precisava de ferramentas mais robustas de gerenciamento de fraudes, já que as operações cada vez mais globais da Invideo expunham a empresa a um maior potencial de transações fraudulentas.

Solução

No final de 2023, a Invideo consolidou a pilha de pagamentos e cobrança no Stripe Payments e no Stripe Billing. A empresa usava a Stripe como um de seus fornecedores de pagamentos desde 2020. Os desenvolvedores ficaram impressionados com a facilidade de trabalhar com a tecnologia da Stripe em comparação com a de outros fornecedores.

"Sentimos uma diferença notável, principalmente devido ao melhor ecossistema de suporte da Stripe, além da documentação e do suporte às APIs", disse Shah.

Com a mudança para o Billing, a Invideo teve acesso a recursos avançados que poderiam ajudar a reduzir as taxas de falha nas renovações. Por exemplo, o Smart Retries usa algoritmos de machine learning treinados com bilhões de pontos de dados na rede da Stripe para ajudar a determinar o melhor momento para tentar cobrar novamente pagamentos que falharam. O design adaptável do Billing, que aceita vários modelos de preços, incluindo a cobrança por uso, também forneceu uma plataforma flexível para possibilitar a evolução contínua dos modelos de preços e assinaturas da Invideo.

O Stripe Payments também ajudou a Invideo a enfrentar os desafios de autorização e a otimizar pagamentos para toda a base de usuários na América do Norte, Europa e Ásia. Por exemplo, a Invideo teve acesso ao Adaptive Acceptance, que usa tecnologia de machine learning para otimizar solicitações de autorização e reduzir a probabilidade de recusas indevidas. Além disso, a Invideo começou a usar tokens de rede e a tecnologia do atualizador de cartões em tempo real da Stripe para lidar com as taxas de falha de pagamento.

Para melhorar ainda mais a experiência de pagamento no front-end, a Invideo também adotou o Pacote de Otimização de Checkout, que inclui componentes de IU incorporáveis e a ativação de formas de pagamento adicionais sem integrações individuais. A transição para o Pacote de Otimização de Checkout permitiu que a Invideo começasse a oferecer o Cash App Pay, que permite aos usuários pagar diretamente com o saldo do Cash App ou cartão de débito, e o Link, que preenche automaticamente os dados de pagamento do cliente para criar uma experiência de checkout acelerada e segura.

Para aprimorar o gerenciamento de fraudes, a Invideo implementou o Stripe Radar for Fraud Teams. A prevenção de fraudes do Radar, baseada em machine learning, é treinada com dados de transações e fraudes de milhões de empresas globais na rede da Stripe para ter maior eficácia no bloqueio de tentativas de fraude e na liberação de transações legítimas. Depois de implementar o Radar for Fraud Teams, a Invideo envolveu a equipe de serviços profissionais da Stripe para analisar as métricas de fraude e desenvolver regras personalizadas que avaliam especificamente os endereços IP e locais de cobrança dos usuários, indicadores de fraude já notados anteriormente pela Invideo. Isso ajudou a Invideo a ter mais sucesso nos pagamentos e reduzir transações fraudulentas, com foco principal nos abusos praticados pelos próprios clientes, como fraude amigável. Além disso, os serviços profissionais da Stripe ajudaram a Invideo a implementar a prevenção de contestações, incluindo as tecnologias da Verifi e Ethoca, que permitem que os emissores identifiquem e bloqueiem contestações fraudulentas antes que elas sejam feitas.

Resultados

Migração para o Billing concluída em um mês

O processo de migração dos clientes da antiga plataforma de cobrança para o Billing levou aproximadamente um mês. Um fator decisivo nessa rápida transição foi a clareza do suporte e a da documentação fornecidos à Invideo pela Stripe. "Essa clareza proporcionou uma migração perfeita", comentou Shah.

Além disso, com a flexibilidade do Billing, a Invideo agora pode ajustar os modelos de assinatura. Por exemplo, a empresa está explorando a opção de adicionar modelos de cobrança por uso aos planos de assinatura escalonados. Para empresas de SaaS, pode ser um desafio equilibrar a necessidade de receita com a meta de fazer com que os usuários realmente usem o produto.

"Em todo o mundo, há tanta receita de assinaturas não utilizadas de SaaS que o certo e justo a fazer é cobrar pelo uso", observou Shah.

Melhora em 30% na taxa de recuperação de pagamentos com falha

As otimizações do Stripe Billing, como o Smart Retries, aumentaram de 23% para 30% a taxa de recuperação de falhas nas renovações de assinatura da Invideo. Com essa melhoria, a Invideo substituiu outro provedor de software de cobrança.

"Não fazia sentido ter várias ferramentas e sistemas de relatórios", afirmou Shah.

Otimizações de pagamento geram mais de US$ 1 milhão em crescimento de receita

A adição de otimizações como o Adaptive Acceptance, tokens de rede e o atualizador de cartões melhorou as taxas de autorização e aumentou em mais de US$ 1 milhão a receita das unidades da Invideo em Singapura e nos EUA. Esse valor representa um aumento de receita de 4% de um ano para o outro.

Quase 40% das transações realizadas com o Link

A transição para o Pacote de Otimização de Checkout facilitou a adição de novas formas de pagamento pela Invideo, economizando para a empresa "milhares de horas de tempo de desenvolvedor", segundo Shah. Desde sua implementação, o Link foi usado em 37% das transações processadas pela Invideo.

Gerenciamento aprimorado de fraudes economiza mais de US$ 1 milhão

Com o Radar for Fraud Teams, a Invideo complementou o machine learning do Radar com regras personalizadas específicas para os cenários de fraude enfrentados pela empresa. Assim, a Invideo conta com uma forma mais avançada de reduzir fraudes em transações. Como resultado, as unidades da Invideo nos EUA e em Singapura economizaram em conjunto mais de US$ 1 milhão em um ano, identificando e bloqueando com precisão transações fraudulentas.