通过更高的付款接受率提高收入

借助一个全球平台提高收入并提高卡组织接受率,该平台直接集成了行业基础设施、拥有对发卡行视角的深入理解以及能够优化每笔付款并提高客户体验的强大机器学习能力。

业绩驱动的基础设施

Stripe 与全球卡组织和发卡行的直接集成减少了延迟,提高了可靠性,并且可以让您获得最新功能及增强的数据字段(如原始响应代码),从而有助于优化接受率。

内置于您的结账流程——提高收入

利用专门设计用来避免结账阻力、提供欺诈保护并将错误的银行拒付降至最低限度的工具,最大程度提高总营收。我们的各种接受率优化工具可无缝协作,带来更高的转化率。

机器学习,投入使用

传统的支付平台可能依赖的是过时的基础设施和完全不同的系统。Stripe 现代化的收单平台可以从数十亿个数据点中学习,优化每笔交易的路径和消息传递,以最优方案重试失败的交易,从而最大化接受率。

不要求集成工作

我们的授权优化工具开箱即用,不涉及集成工作——因此从第一天开始,您就可以获得更佳表现,降低银行拒付率。

优化收单

通过智能收单提高接受率

Stripe 对各发卡行独有的偏好有着更深入的认识,并且可提供卡组织的最新功能,因此可以使用付款数据的最佳格式来安排交易,从而最大限度提高接受率。我们统一的 API 集成提供:

  • 由机器学习驱动,在发卡行层面进行优化的授权率
  • 更高的 American Express 授权率
  • 实时和批量更新银行卡
  • 卡组织令牌化
  • 储存证书优化

智能恢复

利用机器学习恢复被拒绝的付款

利用优化的卡组织消息和实时银行卡更新工具,Stripe 的预处理层可将许多银行拒付扼杀在摇篮之中。若某笔付款被拒绝,Stripe 的 Adaptive Acceptance 可利用机器学习来找出最好的重试消息和路由组合,从而避免来自所有银行卡付款的收入损失。此外,Stripe Billing 利用的是智能催款功能,可在拒付之后重试收款,如此最高可将定期重复性收款的拒付率降低 45%。

Stripe 的机器学习模型可选择最优化的时间来重试失败的付款

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更深入了解 Stripe 如何能帮您优化授权率使用功能,如 Network Token(卡组织令牌)、Card Account Updater(银行卡账户更新器)、Adaptive Acceptance(自适应接受)和 Smart Retry(智能重试)。本指南介绍了如何管理授权率,并帮助您了解如何减少失败的合法付款的数量。

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定期重复性付款

使用 Stripe 的收入恢复工具,一次性或定期计费、管理订阅并减少支付拒绝率。

平台支付

使用 Stripe 的收入恢复工具,一次性或定期计费、管理订阅并减少支付拒绝率。