Herausforderung

Innerhalb von zwei Monaten nach dem Start von Sendle in den USA – der erste internationale Markt des Unternehmens – traten bei Sendle komplexe und kostspielige Betrugsvorfälle auf, die es bis dato auf dem australischen Markt nicht gegeben hatte.

Sendle machte sich daran, solche Betrugsfälle selbst zu bekämpfen, stieß jedoch an jeder Ecke auf neue Probleme. Betrüger erstellten mehrere Konten auf der Sendle-Plattform mithilfe von automatisierten und auch manuellen Abläufen, die hauptsächlich für Wiederverkäufe von Versandmarken verwendet wurden und mit gestohlenen Kreditkartendaten Lieferungen bestellten. Diese Konten wurden bei hunderten von Kredit- und Debitkarten verschiedener Banken herumgereicht, sodass es zu vielen Rückbuchungen kam. Sendle erkannte, dass der Aufbau eines eigenen Betrugspräventionssystems eine große Herausforderung darstellen und umfangreiche Betrugsexpertise und beträchtliche Investitionen an Zeit und Geld bedeuten würde.

Lösung

Glücklicherweise war Sendle bereits von Anfang an eine Partnerschaft mit Stripe zur Abwicklung seiner Zahlungen eingegangen. Dadurch konnte das Unternehmen die Betrugspräventionstools von Stripe schnell und einfach umsetzen, um die finanziellen und personellen Auswirkungen der Betrugsaktivitäten auf die Geschäftsabläufe zu minimieren.

Sendle entschied sich für Stripe Radar for Fraud Teams, um die erste entscheidende Schutzmauer der Betrugsprävention zu errichten und böswillige Akteure von legitimen Kund/innen zu unterscheiden. Der Bewertungsalgorithmus auf Basis maschinellen Lernens von Radar erkennt und wehrt Betrug ab und da Sendle bereits Partner von Stripe Payments war, konnten die Maßnahmen mit minimalem Aufwand umgesetzt werden, sodass die Einführung reibungslos und zielgerichtet erfolgen konnte.

Das Team von Stripe arbeitete eng mit den Betrugsanalysten von Sendle zusammen, um einen speziell auf das Geschäftsmodell und das Betrugsprofil angepassten Workflow bei Sendle zu entwickeln. Sendle konnte dann eine Reihe selbst definierter Regeln umsetzen, Regelattribute wie 3DS anwenden und Block- und Zulassungslisten einrichten, um seinen Betrugsschutz feinabzustimmen.

Durch die Konzentration auf die Entwicklung von Regeln im Zusammenhang mit Validierung, 3DS-Anforderungen, IP- und Geolocation-Matching und Kartenvalidierung, erhielt das Team von Sendle genauere Erkenntnisse zu den Kundentransaktionen, noch bevor die Karten überhaupt belastet wurden. Außerdem verringerte die Einrichtung von Blocklisten für IP-Adressen, E-Mail-Domains und Kartenangaben das Betrugs- und Missbrauchsaufkommen auf der gesamten Sendle-Plattform beträchtlich, wodurch künftige Rückbuchungen verhindert werden konnten.

Durch die Verbindung des Stripe-Algorithmus auf Basis maschinellen Lernens mit den eigens entwickelten Regeln von Sendle konnte das Unternehmen seine Betrugsprävention verbessern und sich für seine Expansionsstrategie für die USA erneut gut positionieren.

Ergebnisse

Seit Beginn des Einsatzes von Stripe Radar for Fraud Teams konnte Sendle einen ROI mit Faktor 11 verzeichnen und die Verluste durch Betrug in den USA um fast 30 % verringern. Durch die Verstärkung des Betrugsschutzes konnte sich Sendle wieder auf die Feinarbeit an seiner ehrgeizigen Wachstumsstrategie für die USA konzentrieren und gleichzeitig niedrige Betrugsquoten erreichen.

Innerhalb von nur einem Jahr nach Umsetzung konnte Stripe Radar for Fraud Teams bedeutende Angriffe auf die US-Einrichtungen von Sendle abwehren und ergänzte so die strikten Sicherheitsmaßnahmen sowie die Entwicklung und Erweiterung des internen Betrugspräventionsteams bei Sendle.

Mittlerweile ist das System zu einem festen Bestandteil des Geschäftsmodells von Sendle geworden. In E-Commerce-Stoßzeiten wie Black Friday, der Weihnachtszeit und angesichts des allgemeinen Anstiegs des Online-Shoppings im Zuge der Pandemie kann Sendle heute ein höheres Paketvolumen verarbeiten, ohne sich um Verluste durch Betrug sorgen zu müssen. Durch die Kombination von Radar mit seinem internen Betrugspräventionssystem schützt Sendle seine kleinen Unternehmenskunden, seine Partner und seine Umsätze proaktiv.