課題

ビジネス向けオートメーションおよびワークフローソフトウェアの大手 Zapier は、世界中で 700 万を超えるユーザーをサポートし、数千のテクノロジーを接続しています。Stripe を採用する前の Zapier の決済代行業者は、オーソリ率が低く、取引の詳細レベルを示す明確なレポートを提供していなかったため、Zapier の決済チームは処理上の問題を特定できず、オーソリ率を改善できませんでした。そこで、Zapier は優れた決済プラットフォームを探し始めました。決済を確実に処理するために、オーソリ率が高いこと、世界中の顧客に対応するために各国の決済方法に対応できること、さらに、交換率と交換手数料を管理するために透過的なレポートが提供されることが重要でした。

ソリューション

Zapier は、以前の決済代行業者と Stripe の両社で A/B テストを実施しました。テストは、対象グループ間の偏りをなくすため、ランダムに振り分けるようにしました。Zapier は、カードタイプ、カードのブランド、取引のサイズを含め、複数の取引特性について結果を分析しました。

Zapier の経理担当管理者、Ryan Roccon 氏は「評価中、以前の決済代行業者で失敗した支払い請求をすべて Stripe で実行したところ、本来ならば失敗し、収益を失うはずだった決済の 25% が Stripe では承認されました」と語っています。

Zapier は Stripe を利用することで、直観的でデータが豊富なレポートツールにアクセスできるようになり、財務チームは交換率、支払い拒否、返金を確認して、承認率の詳細を把握できるようになりました。テストを通じて、以前の決済代行業者よりもオーソリ率がはるかに高いことが確認できたため、すぐに Stripe に切り替えることを決定しました。

Stripe の導入はわずか 2 週間で完了しました。「Stripe を導入したことで、エンジニアリングにかかる時間を数百時間削減しました。わかりやすい API のドキュメントと Stripe サポートチームのおかげで、複雑でグローバルな組み込みでさえ、迅速に立ち上げて稼働させることができたのです」と、Roccon 氏は述べています。

結果

「Stripe は、機械学習やその他の高度な自動化に投資して、業界最高の承認率を実現するために、常に努力を続けています。決済代行業者を変えてから、オーソリ率が 4% 向上し、その結果、300 万ドルの増収を達成しました。Stripe なしでは成し得なかったでしょう」と、Roccon 氏は語っています。

以下は、Zapier が Stripe を使用してどのようにオーソリ率を 4% 引き上げることができたかを分析したものです。

Adaptive Acceptance が全体の向上のうち 1.24% を占め、100 万ドル以上の増収につながりました。Stripe はカード発行会社であると同時にアクワイアラーでもあるため、 カード発行会社とネットワーク動作の動きを的確に把握し、Zapier のオーソリ率向上に役立っています。Adaptive Acceptance は、機械学習を使用してオーソリメッセージを最適化します。Stripe の機械学習モデルは、年間何千億件の決済処理から得た、取引タイプ、カード発行会社、加盟店タイプなどの Stripe の広範な履歴データを活用しています。Stripe のデータ科学者とエンジニアは継続的にこれらのモデルを改良し、加盟店が可能な限り多くの正規の取引を承認し、増収できるように支援しています。

一方、自動カード更新機能 (CAU) は向上率全体の 2.76% を占め、Zapier に 200 万ドルの収益をもたらしました。Zapier の顧客にとって、有効期限が切れたり、交換されたりした保存済みのカード情報を手動で更新することは、面倒で時間のかかる作業であり、結果的に収益を失うことがありました。Stripe はカードネットワークと連携し、顧客が新しいカードを受け取ったときは常に (有効期限切れ、紛失、または盗まれたカードの交換など)、保存済みカード詳細情報を自動的に更新します。これにより、Zapier の顧客は間断なくサービスを受けることができ、カードが交換されるたびに Zapier が新しいカードの詳細情報を収集する手間が減り、支払い拒否の可能性も減少しています。CAU によってオーソリ率を 2.76% 向上させることができました。