Thách thức
Thành lập vào năm 1987 như một nhà bán lẻ truyền thống, Matches Fashion chuyển sang bán hàng trực tuyến vào năm 2007. Hiện nay, công ty có hơn 130 triệu lượt truy cập trang web hàng năm, với 95% doanh số được tạo ra từ bán hàng trực tuyến. Ứng dụng Matches Fashion cũng đã được tải về bởi hai triệu khách hàng. Với doanh thu lớn như vậy phụ thuộc vào hoạt động kinh doanh trực tuyến, việc tối ưu hóa tỉ lệ xác nhận thanh toán trở nên quan trọng. Với khách hàng đến từ 176 quốc gia khác nhau, Matches Fashion nhận ra rằng mở rộng phương thức thanh toán sẽ là yếu tố quan trọng để tăng doanh thu và mang đến trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.
Giải pháp
Cùng với Stripe, Matches Fashion triển khai sáu hệ thống thẻ quốc tế (Visa, Mastercard, Amex, JCB, CUP, Discover) cũng như mạng lưới thẻ địa phương (Cartes Bancaires), mang đến cho khách hàng trải nghiệm thanh toán thuận tiện và tối ưu theo sở thích khác nhau. Công ty cũng bắt đầu sử dụng tính năng Card Account Updater và công cụ Adaptive Acceptance của Stripe, trong đó công cụ thứ hai sử dụng học máy để tối ưu hóa thông điệp xác nhận thanh toán.
Cuối cùng, Matches Fashion được hưởng lợi từ dịch vụ đa ngôn ngữ của Stripe, giúp bảo vệ lợi nhuận và giảm rủi ro liên quan đến tiền tệ và tỷ giá trao đổi.
Kết quả
Trong vòng một năm, Matches Fashion đã tăng tỷ lệ xác nhận thanh toán lên 2,47%, tạo ra thêm hơn 6 triệu bảng Anh trong doanh thu hàng năm. Hiệu ứng này còn được nhấn mạnh hơn ở một số thị trường. Ở Pháp, việc sớm áp dụng mạng lưới thẻ địa phương Cartes Bancaires đã giúp Matches Fashion tăng tỷ lệ xác nhận thanh toán hai chữ số.
“Thông qua một tích hợp, chúng tôi đã có thể tăng tỷ lệ chấp nhận thanh toán bằng cách tạo ra một phương pháp tùy chỉnh cho từng thị trường, cung cấp các phương thức thanh toán địa phương phù hợp, tối ưu hóa thanh toán và tạo ra trải nghiệm thân thiện với người dùng cho khách hàng,” nói Lauren Mirynowski, Quản lý Sản phẩm của Matches Fashion.
Dưới đây là một cái nhìn cận cảnh về các tính năng chính của Stripe mà Matches Fashion đã sử dụng để tăng tỷ lệ xác nhận thanh toán lên 2,47%:
Adaptive Acceptance tối ưu hóa tỷ lệ xác nhận thanh toán bằng học máy
Adaptive Acceptance sử dụng học máy để tối ưu hóa thông điệp xác nhận thanh toán và đưa ra quyết định thử lại thông minh ngay lập tức. Mô hình học máy của Stripe sử dụng dữ liệu lịch sử rộng lớn, chẳng hạn như loại giao dịch, ngân hàng phát hành và loại doanh nghiệp, từ việc xử lý hàng trăm tỷ đồng thanh toán hàng năm. Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư của Stripe liên tục cải thiện các mô hình này để giúp các nhà bán hàng chấp nhận nhiều giao dịch hợp lệ nhất có thể và tạo ra doanh thu bổ sung.
Card Account Updater ngăn chặn việc từ chối thẻ trong tương lai
Stripe cùng các mạng thẻ làm việc để tự động cập nhật thông tin thẻ đã lưu khi khách hàng nhận được một thẻ mới (ví dụ: thay thế thẻ hết hạn, mất mất hoặc bị đánh cắp). Điều này quan trọng đối với Matches Fashion vì đối với khách hàng của họ, việc cập nhật thủ công thông tin thẻ tín dụng đã lưu trước đó có thể mất công và tốn thời gian. Điều này dẫn đến việc bỏ giỏ hàng hoặc từ chối thẻ tín dụng và mất doanh thu cho công ty.
Giải pháp chống gian lận tùy chỉnh được xây dựng cùng Stripe
Với Matches Fashion, cân bằng tỷ lệ xác nhận thanh toán cao và tỷ lệ gian lận thấp là quan trọng. Để làm được điều này, công ty tận dụng Stripe Radar, giúp phát hiện và chặn gian lận bằng cách sử dụng học máy dựa trên dữ liệu của hàng triệu công ty trên toàn cầu. Stripe và Matches Fashion đã chặt chẽ làm việc cùng nhau để tối ưu hóa kết quả, và phản hồi từ Matches Fashion đã được tích hợp trực tiếp vào sản phẩm Stripe Radar. Điều này bao gồm các tính năng mới như nhận thức về rủi ro, giới hạn quy tắc Radar được nâng cao và khả năng giao nhiệm vụ xét duyệt thủ công cho một nhân viên nội bộ.
Stripe giúp Matches Fashion đẩy mạnh trải nghiệm khách hàng xuất sắc
Là một thương hiệu xa hoa, Matches Fashion nhắm đến mang đến trải nghiệm khách hàng tối ưu tại mọi giai đoạn của giao dịch của người mua hàng. “Với một giá trị đơn hàng trung bình vượt qua 500 bảng Anh, khách hàng của chúng tôi mong đợi có một tương tác trơn tru với trang web của chúng tôi bất kể họ ở đâu trên thế giới hay sử dụng thiết bị nào để thực hiện giao dịch,” Mirynowski nói. Stripe đã hỗ trợ Matches Fashion không chỉ trong việc thanh toán mà còn trong việc phân tích hành vi khách hàng trên tất cả các nhà bán hàng trong hệ sinh thái Stripe. Công ty kế hoạch sử dụng dữ liệu này để xây dựng trải nghiệm thanh toán cá nhân hóa hơn cho khách hàng.
