ความท้าทาย
SourceNext ตั้งชื่อตามแนวคิดของบริษัทที่ต้องการสร้างแหล่งซอฟต์แวร์สำหรับคนรุ่นใหม่ในอนาคต บริษัทพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการจำนวนมาก และมีผู้ใช้ลงทะเบียนกว่า 20 ล้านคน และนั่นทำให้ SourceNext มีชื่อเสียงน่าเชื่อถือและเป็นที่ไว้วางใจ
SourceNext ใช้ระบบจัดการเนื้อหา (CMS) และย้ายข้อมูลมายังระบบคลาวด์แล้ว แต่เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซอายุ 25 ปีของบริษัทกำลังประสบปัญหากับภาระค่าบำรุงรักษาและการดำเนินการที่เพิ่มขึ้น เนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานของบริษัทเก่าแล้ว ในปี 2023 ที่ผ่านมา SourceNext ได้ปรับเปลี่ยนระบบครั้งใหญ่ โดยในตอนแรกบริษัทคิดจะสร้างเว็บไซต์ของตัวเองโดยใช้โซลูชันอีคอมเมิร์ซสำเร็จรูปที่ออกแบบมาแล้วเบ็ดเสร็จ แต่หลังจากนั้นไม่นานก็ตระหนักว่าบริษัทมีข้อจำกัดบางอย่างที่ระบบเหล่านี้ไม่ตอบโจทย์
"ผลิตภัณฑ์ของเราหลากหลายมาก ดังนั้นวิธีการขายและโปรโมชันของเราจึงแตกต่างกันตามไปด้วย ขึ้นอยู่กับแต่ละผลิตภัณฑ์" คุณ Fuyuki Takasawa อดีตประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายข้อมูลและที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีคนปัจจุบันของ SourceNext กล่าว "เราพัฒนาความเชี่ยวชาญและแผนงานของตัวเองมาตลอดหลายปี และพบว่าโซลูชันสำเร็จรูปไม่ได้ตอบโจทย์เราได้ทุกอย่าง และหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุดของเราก็คือการประมวลผลการชำระเงินครับ"
การป้องกันการฉ้อโกงก็เป็นอีกหนึ่งประเด็นที่ต้องพิจารณา ก่อนหน้านี้ SourceNext เคยใช้ระบบตรวจสอบการฉ้อโกงหลายระบบ ทำให้การดำเนินงานมีความซับซ้อนและใช้เวลานาน แค่คำขอเดียวก็ต้องตรวจสอบหลายระบบ ซึ่งสร้างความเหน็ดเหนื่อยให้กับพนักงาน
"เมื่อเป็นเรื่องของการชำระเงิน ทั้งประสบการณ์ผู้ใช้และการรักษาความปลอดภัยต่างก็มีความสำคัญไม่ยิ่งหย่อนไปกว่ากันครับ" คุณ Takasawa กล่าว "นอกจากนี้ เรายังอยากจะเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและผลิตภาพในการพัฒนาและบำรุงรักษาระบบด้วย เราจึงตัดสินใจเปลี่ยนมาใช้โซลูชันใหม่"
โซลูชัน
SourceNext ปรับปรุงประสบการณ์การชำระเงินและการรักษาความปลอดภัยของเว็บไซต์ โดยตัดสินใจใช้ Payment Element ของ Stripe ซึ่งฟีเจอร์นี้ช่วยให้ SourceNext ผสานรวมแบบฟอร์มการชำระเงินลงในเว็บไซต์ได้โดยตรง ทำให้ประสบการณ์การชำระเงินมีความราบรื่นมากขึ้นและป้องกันไม่ให้อัตราการเปลี่ยนเป็นลูกค้าลดลง ซึ่งมักจะเกิดขึ้นเมื่อระบบนำทางผู้ใช้ไปยังเว็บไซต์ภายนอก
การผสานการทำงานกับ API ที่มีประสิทธิภาพของ Stripe สร้างขั้นตอนอัตโนมัติให้กับการทำงานบางอย่างที่เมื่อก่อนเคยต้องทำด้วยตัวเอง เช่น การนำเข้าข้อมูลการขาย จึงช่วยลดความไร้ประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ส่วนในแง่ของการป้องกันการฉ้อโกง บริษัททำงานร่วมกับ Stripe Radar และใช้ Secure 2.0 ในขั้นตอนที่จำเป็น ซึ่งช่วยให้มาตรการรักษาความปลอดภัยมีความแม่นยำสูงและปรับการทำงานให้เหมาะสมได้
"เมื่อก่อน หากจะตอบสนองคำขอของผู้ใช้แต่ละรายการ เราต้องตรวจสอบธุรกรรมกับผู้ให้บริการด้านการชำระเงิน แล้วต้องตรวจสอบผลการประเมินการฉ้อโกงแยกต่างหากด้วย" คุณ Takasawa กล่าว "แต่เมื่อใช้ Stripe แค่มีหมายเลขคำสั่งซื้อ คุณก็จะตรวจสอบข้อมูลทั้งหมดได้ ไม่ว่าจะเป็นผลลัพธ์การชำระเงิน ไปจนถึงคะแนนการฉ้อโกงและเหตุผลเบื้องหลัง โดยข้อมูลทั้งหมดนี้จะแสดงอยู่ในหน้าจอเดียว ซึ่งการเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดนี้ได้ในที่เดียวเป็นข้อได้เปรียบอย่างยิ่ง และช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานได้อย่างมากเลยครับ"
ผลลัพธ์
นอกจากจะใช้ฟีเจอร์ป้องกันการฉ้อโกงที่มาพร้อมกับ Radar แล้ว SourceNext ยังใช้กฎแบบกำหนดเอง ซึ่งมีการปรับให้เหมาะกับความต้องการของธุรกิจ ผลลัพธ์ก็คือบริษัทมีอัตราการดึงเงินคืนต่ำมากเพียง 0.02% ภายใน 6 เดือนแรกหลังจากใช้งาน
"แม้แต่ตอนที่กิจกรรมการฉ้อโกงเพิ่มขึ้น แดชบอร์ดก็ช่วยให้เราเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว" คุณ Takasawa อธิบาย "เราสามารถจำลองการทำงานของกฎก่อนจะนำไปใช้ ดังนั้น เราจึงดำเนินการตามขั้นตอน PDCA (Plan-Do-Check-Act) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตั้งแต่การวิเคราะห์ การสร้างข้อสันนิษฐาน ไปจนถึงการปรับปรุงการดำเนินงาน"
ไม่เพียงเท่านั้น องค์ประกอบการวิเคราะห์ข้อมูลของ Stripe ยังช่วยให้ทีมตรวจสอบเมตริกหลักๆ ได้แล้วในปัจจุบัน เช่น สาเหตุของการละทิ้งรถเข็น เมื่อถึงจุดหนึ่ง ทีมสังเกตเห็นว่ายอดขายผลิตภัณฑ์ตัวหนึ่งลดลงจากปีก่อนหน้า ซึ่งหลังจากตรวจสอบ พวกเขาพบว่าตรรกะเดิมจากระบบเก่านั่นเองที่บล็อกการชำระเงิน
"เราพบว่า หาก Stripe จัดการการป้องกันการฉ้อโกง เราก็ไม่ต้องใช้ตรรกะนั้นอีกต่อไป" คุณ Takasawa กล่าว "หลังจากนำตรรกะดังกล่าวออก เราก็พบว่ารายรับเพิ่มขึ้น 15% เมื่อเทียบกับช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อนหน้า
ในอนาคต SourceNext วางแผนจะสำรวจตัวเลือกการชำระเงินเพิ่มเติมนอกเหนือจากบัตรเครดิต โดยปัจจุบัน บริษัทกำลังพิจารณาว่าจะใช้ Stripe Billing มาข่วยสนับสนุนโมเดลธุรกิจแบบการชำระเงินตามรอบบิลและชำระเงินตามการใช้งาน
ฟังก์ชันการแสดงข้อมูลเป็นภาพของ Stripe ช่วยให้เราทดสอบข้อสันนิษฐานได้อย่างรวดเร็ว ปัจจุบัน ผมค่อนข้างสนใจข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากข้อมูลการชำระเงินและวิธีการนำข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นไปใช้ประโยชน์