Uitdaging

Binnen twee maanden na de lancering in de Verenigde Staten, de eerste internationale markt van Sendle, stapelden de complexe en dure fraude-incidenten zich op, iets wat het bedrijf in zijn thuisland Australië nog nooit had meegemaakt.

Sendle besloot de fraudeactiviteiten zelf aan te pakken, maar liep vrijwel overal tegen problemen aan. Kwaadwillenden maakten meerdere accounts op het Sendle-platform, zowel automatisch als handmatig, die vooral werden gebruikt voor de wederverkoop van merken onder een andere naam en het verzenden van pakketten met gestolen kaartgegevens. Deze accounts gebruikten wel honderden credit- en debitcards van verschillende banken, wat leidde tot een hoop chargebacks. Sendle realiseerde zich dat het bouwen van een eigen fraudepreventietool veel voeten in de aarde zou hebben. Zo zou het fraude-experts moeten inhuren en flink wat tijd en middelen moeten investeren.

Oplossing

Gelukkig werkte Sendle al vanaf de oprichting met Stripe om betalingen te verwerken. Dit betekende dat het bedrijf snel en eenvoudig de fraudepreventietools van Stripe kon implementeren om de financiële impact te beperken en medewerkers en resources te ontlasten.

Sendle koos voor Stripe Radar for Fraud Teams om de eerste belangrijke laag fraudebescherming toe te voegen en zo kwaadwillenden van echte klanten te onderscheiden. Het machine-learningalgoritme met risicoscores van Radar detecteert en blokkeert fraude. Sendle werkte al met Stripe Payments, waardoor de implementatie een fluitje van een cent was en de oplossing snel en eenvoudig kon worden uitgerold.

Het team van Stripe werkte nauw samen met de fraudeanalisten van Sendle om een workflow op maat te creëren waarmee Sendle zowel zijn unieke zakelijke uitdagingen als fraude zou kunnen aanpakken. Zo voegde Sendle een reeks op maat gemaakte regels toe, benutte het regelkenmerken zoals 3DS en maakte het blokkeer- en toelatingslijsten om de fraudebescherming te optimaliseren.

Het team van Sendle maakte vooral regels op het gebied van validatie, 3DS-vereisten, IP-adressen en geolocaties, en betaalkaartvalidatie. Zo kreeg het beter inzicht in het risico van klanttransacties nog voordat de betalingen bij de betaalkaarten in rekening werden gebracht. Ook blokkeerlijsten voor IP-adressen, e-maildomeinen en kaartkenmerken hebben geholpen om fraude en misbruik op het Sendle-platform terug te dringen en zo chargebacks in de toekomst te voorkomen.

Dankzij de combinatie van het machine-learningalgoritme van Stripe en de op maat gemaakte regels van Sendle kon het bedrijf de fraudebescherming verbeteren en de verloren tijd bij de uitbreiding in de Verenigde Staten inhalen.

Resultaten

Sinds Sendle Stripe Radar for Fraud Teams gebruikt, is de ROI verelfvoudigd en zijn de verliezen door fraude in de Verenigde Staten met bijna 30% teruggebracht. Door de extra bescherming kan Sendle zich focussen op het verwezenlijken van zijn ambitieuze groeidoelstellingen in de Verenigde Staten en tegelijkertijd de fraude tot een minimum beperken.

In minder dan een jaar heeft Stripe Radar for Fraud Teams een einde gemaakt aan de grootschalige fraudeactiviteiten op Sendle in de Verenigde Staten. De tool vult de strikte beveiligingsmaatregelen van het bedrijf perfect aan en helpt bij de ontwikkeling en uitbreiding van het interne fraudepreventieteam.

Stripe Radar for Fraud Teams is een integraal onderdeel geworden van de zakelijke activiteiten van Sendle. Het zijn drukke tijden voor e-commercebedrijven vanwege Black Friday, de feestdagen en de algehele stijgende trend van online winkelen na afloop van de pandemie. Sendle kan het grote aantal pakketjes nu verwerken zonder dat het zich zorgen hoeft te maken over financiële schade door fraude. Met de combinatie van Radar en het interne fraudepreventiemodel beschermt Sendle op een proactieve manier zijn mkb-klanten, partners en omzet.