SourceNext 与 Stripe 合作应对信用卡欺诈

SourceNext 公司规划、开发和销售软件及物联网设备。其旗舰产品包括 POCKETALK AI 翻译设备、Fudemame 和 Fudeoh 年贺状软件及 ZERO Virus Security 杀毒软件。SourceNext 业务的核心是其电商网站。

在依赖同一系统长达 25 年后,由于基础设施老化及运营负担加重,SourceNext 决定全面改造网站。通过改用 Stripe 处理信用卡支付,并将从支付处理到欺诈预防的所有功能集于一体,业务流程得到了显著简化。这一转型还为企业创造了基于数据分析快速实施改进的环境。

使用的产品

    Radar
    Elements
Japan
中型市场

挑战

SourceNext 的名称源自“为下一代创造源头”的理念。该企业开发了广泛的产品与服务,拥有超 2,000 万注册用户,享有可信赖的口碑。

然而,尽管实施了内容管理系统 (CMS) 并迁移到了云端,SourceNext 运营 25 年的电商网站仍因基础设施老化而面临维护和运营成本攀升的问题。2023 年,SourceNext 启动了重大系统改造。虽然企业最初考虑使用预制电商解决方案构建新网站,但很快意识到这些系统存在无法突破的局限。

“我们的产品极其多样化,因此不同产品的销售方式和促销策略差异显著。”SourceNext 前首席信息官兼现任技术顾问 Fuyuki Takasawa 表示,“我们多年来自主开发了专业系统和独特方案,发现标准化解决方案根本无法满足所有需求。支付处理是我们面临的最大挑战之一。”

欺诈预防是另一个需要解决的问题。SourceNext 曾使用多个不同的欺诈检测服务,导致操作复杂且耗时。即使处理单个请求也需要检查多个系统,耗费大量人力时间。

“在支付环节中,用户体验和安全性同等重要。”Takasawa 表示,“在系统开发和维护中还需考虑运营效率和生产力,因此我们决定采用新解决方案。”

解决方案

为提升网站支付体验和安全性,SourceNext 决定使用 Stripe 的 Payment Element。通过该功能,SourceNext 将支付表单直接嵌入网站,打造更流畅的结账体验,避免用户跳转至外部站点时常见的转化率下降问题。

通过与 Stripe 强大 API 的集成,销售数据导入等原本需手动操作的任务现已自动化,显著减少了低效操作。在欺诈预防方面,该企业通过 Stripe Radar 整合了防护措施,并在需要时实施 3DS 2.0 验证,实现了高精度自适应安全机制。

“过去处理单个用户请求时,需要先向支付服务商核实交易,再单独验证欺诈评估结果。”Takasawa 解释道,“使用 Stripe 后,仅需订单号即可在同一界面查看完整信息——从支付结果到欺诈评分及其判定依据。这种一站式信息获取能力具有巨大优势,极大提升了运营效率。”

结果

除利用 Radar 内置的欺诈防护功能外,SourceNext 还实施了自定义规则。这使得该公司在系统上线前六个月内就实现了仅 0.02% 的极低撤单率。

“即使欺诈活动增加,管理平台也能让我们快速掌握情况。”Takasawa 表示,“由于能在应用规则前进行模拟测试,我们可以高效执行 PDCA(计划-执行-检查-处理)循环,从分析、假设生成到改进一气呵成。”

借助 Stripe 的数据分析元件,团队现在能深入调查关键指标——例如放弃购物车的原因。某次团队发现某产品销量同比下降,经调查发现旧系统的遗留逻辑正在预拦截支付流程。

“我们意识到既然 Stripe 已负责欺诈预防,我们就不再需要这个逻辑了。”Takasawa 说,“移除后,我们实现了 15% 的年营收同比增长。”

展望未来,SourceNext 计划拓展信用卡之外的支付方式,并考虑使用 Stripe Billing 支持订阅和按需付费商业模式。

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