3D Secure und Shopify Payments: 20 % weniger Rückbuchungen

Im Onlinehandel können schon kleine prozentuale Verbesserungen erhebliche finanzielle Vorteile bringen. Die Implementierung von 3D Secure (3DS) durch Shopify Payments, einem zusätzlichen Sicherheitsschritt zum Schutz vor Betrug, bietet Händler:innen enorme Vorteile.

Im Januar 2025 führte Shopify ein Experiment mit einem Modell zur Vorabautorisierung durch, das intelligent entscheidet, wann bei einem Zahlungsversuch 3DS eingesetzt werden soll. Dieses Modell steigerte die Zahlungserfolgsquote um 26 Basispunkte (0,26 Prozentpunkte) und reduzierte gleichzeitig die von Kreditkartenherausgebern als betrügerisch eingestuften Rückbuchungen um 20 % (8 Basispunkte gegenüber einem Ausgangswert von 41 Basispunkten). Wäre das Modell bereits 2024 im Einsatz gewesen, hätten diese beiden Verbesserungen ein zusätzliches jährliches Bruttozahlungsvolumen von 471 Millionen US-Dollar ermöglicht und Händler:innen gleichzeitig 62 Millionen US-Dollar an Kosten im Zusammenhang mit Rückbuchungen erspart. Aufgrund dieser Ergebnisse wurde das Modell für alle Händler:innen eingeführt, die Shopify Payments nutzen.

Diese Ergebnisse stellen die weitverbreitete Annahme infrage, dass zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen zwangsläufig den Bezahlvorgang erschweren und die Conversion-Rate beeinträchtigen. Doch wie schafft es Shopify Payments, durch den Einsatz von 3D Secure sowohl die Sicherheit als auch die Zahlungsakzeptanz zu verbessern? Der Schlüssel liegt in einer intelligenten Betrugsprävention, die den Umsatz von Händler:innen optimiert, anstatt sich auf starre Regeln wie die Ablehnung von Zahlungen nach fehlgeschlagener Adressverifizierung (AVS) zu verlassen.

Die Herausforderungen bei der Zahlungsoptimierung neu denken

In der Zahlungsbranche galt der Zielkonflikt zwischen Sicherheit und Conversion lange als unvermeidbar. Shopify Payments verfolgt jedoch einen anderen Ansatz. Bei vielen Zahlungsdienstleister:innen müssen sich Händler:innen entscheiden: Entweder akzeptieren sie mehr Transaktionen und gehen damit ein höheres Betrugsrisiko ein, oder sie setzen strenge Sicherheitsmaßnahmen ein und riskieren, dass legitime Kund:innen ihre Käufe abbrechen. Dieser Zielkonflikt wirkt sich direkt auf den Umsatz aus:

• Fälschlicherweise abgelehnte Zahlungen: Starre Regeln, beispielsweise die automatische Ablehnung von Transaktionen nach einer fehlgeschlagenen AVS-Prüfung, verursachen höhere Kosten als tatsächlicher Betrug. Schätzungen zufolge gehen Unternehmen dadurch jährlich 443 Milliarden US-Dollar verloren, weil legitime Transaktionen irrtümlich abgelehnt werden.
• Rückbuchungen: Eine Rückbuchung macht nicht nur einen Verkauf rückgängig, sondern verursacht zusätzliche Kosten. Für jeden durch Betrug verlorenen US-Dollar entstehen Unternehmen üblicherweise Gesamtkosten von 4,41 US-Dollar, unter anderem durch Gebühren, betriebliche Aufwendungen und mögliche Strafzahlungen. Diese zusätzlichen Kosten schmälern die Gewinnmarge. Berücksichtigt man diese Faktoren, können Händler:innen durch den gezielten Einsatz von 3DS bei risikoreichen Transaktionen insgesamt 273 Millionen US-Dollar einsparen.
• Kaufabbrüche: Zu komplizierte Authentifizierungsverfahren führen zu unmittelbaren Umsatzverlusten und können den langfristigen Kundenwert verringern. Studien zeigen, dass 18 % der Warenkorbabbrüche auf einen zu komplexen Checkout zurückzuführen sind.

Der entscheidende Unterschied bei Shopify Payments besteht darin, diesen Zielkonflikt zu überwinden. Durch umfangreiche Forschung, Tests und Optimierungen innerhalb des großen Shopify-Ökosystems wurde ein Machine-Learning-Modell entwickelt, das risikoreiche Transaktionen gezielt mit 3DS authentifiziert. Dadurch lassen sich zwei entscheidende Kennzahlen gleichzeitig verbessern: die Zahlungserfolgsquote und die Anzahl der von Kartenherausgebern als betrügerisch eingestuften Rückbuchungen.

Wie Shopify Payments die Betrugserkennung kontinuierlich verbessert

3D Secure ist ein branchenweit etabliertes Authentifizierungsverfahren, das in vielen Regionen zunehmend verpflichtend wird. Shopify Payments hat jedoch eine Implementierung entwickelt, die über herkömmliche Ansätze hinausgeht. Dafür kombiniert Shopify 3DS mit Machine-Learning-Modellen, die anhand der Daten von Millionen Händler:innen und Milliarden Transaktionen trainiert wurden.

Diese Modelle berücksichtigen die gesamte Customer Journey: vom ersten Besuch einer Website über das Stöbern im Sortiment und das Hinzufügen von Produkten zum Warenkorb bis hin zum Checkout. Auf diese Weise lässt sich das Betrugsrisiko einer Transaktion umfassender einschätzen. 

Wenn Kund:innen einen Onlinekauf tätigen und 3D Secure über Shopify Payments zum Einsatz kommt, läuft der Prozess folgendermaßen ab:

1. Die Kundschaft gibt ihre Kartendaten auf der Checkout-Seite des Onlineshops ein.
2. Das Machine-Learning-Modell von Shopify Payments bewertet das Risiko der Transaktion.
3. Das System leitet Transaktionen mit hohem Risiko gezielt durch das 3DS-Verfahren.
4. Der Kartenherausgeber bewertet das Risiko mithilfe eigener Algorithmen, die durch die Daten von Shopify ergänzt werden.
5. Auf Grundlage dieser Bewertung entscheidet der Kartenherausgeber, ob die Transaktion ohne zusätzliche Verifizierung genehmigt wird (Frictionless Flow) oder ob eine zusätzliche Authentifizierung durch die karteninhabende Person erforderlich ist (Challenge Flow).

Dieses Verfahren sorgt dafür, dass Transaktionen mit geringem Risiko möglichst reibungslos abgewickelt werden. Gleichzeitig schafft es ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Betrugsschutz und Conversion-Optimierung.

Ergebnisse: 26 Basispunkte höhere Zahlungserfolgsquote

Durch die Kombination von Machine Learning und 3D Secure konnte Shopify Payments die Zahlungserfolgsquote um 26 Basispunkte steigern. Bezogen auf das jährliche Zahlungsvolumen entspricht das zusätzlichen 471 Millionen US-Dollar, die Händler:innen andernfalls durch abgelehnte Transaktionen verloren hätten.

Wie ist das möglich? Das Zusammenspiel aus Machine Learning und 3DS liefert Kreditkartenherausgebern aussagekräftige Signale, anhand derer sie legitime Bestellungen zuverlässiger erkennen und genehmigen können, ohne den Betrugsschutz zu beeinträchtigen.

Dadurch können Händler:innen Umsätze erzielen, die ihnen sonst aufgrund abgelehnter Zahlungen entgangen wären. Langfristig kann sich dieser Effekt sogar auf einen Kundenwert in Milliardenhöhe summieren. Das Besondere daran: Händler:innen müssen dafür keine einzige Einstellung zur Betrugsprävention selbst anpassen.

Neue Maßstäbe: 20 % weniger Rückbuchungen

Gleichzeitig konnte Shopify Payments durch den optimierten Einsatz von 3D Secure die Rückbuchungsquote um 8 Basispunkte senken. Das entspricht einer Reduzierung um rund 20 % und jährlichen Einsparungen von etwa 62 Millionen US-Dollar. Werden alle indirekten Kosten berücksichtigt, belaufen sich die tatsächlichen Einsparungen auf rund 273 Millionen US-Dollar.

Diese Einsparungen ergeben sich aus mehreren Faktoren:

• Direkter Umsatzschutz: Jede verhinderte Rückbuchung schützt die Einnahmen aus einem Verkauf und vermeidet zusätzliche Kosten.
• Weniger Gebühren: Für jede Rückbuchung fallen üblicherweise Gebühren zwischen 15 und 100 US-Dollar an, unabhängig von der Höhe der Transaktion.
• Höhere betriebliche Effizienz: Weniger Zahlungsstreitigkeiten bedeuten, dass Mitarbeitende weniger Zeit für die Bearbeitung von Rückbuchungen aufwenden müssen.
• Vermeidung von Strafzahlungen: Eine niedrige Rückbuchungsquote hilft Händler:innen, kostspielige Überwachungsprogramme der Kartennetzwerke und mögliche Gebührenerhöhungen zu vermeiden.

Eine geringere Rückbuchungsquote schützt somit direkt die Gewinnmarge. Denn sie verhindert nicht nur Umsatzverluste durch rückgängig gemachte Zahlungen, sondern reduziert auch die Kosten für das Betrugsmanagement. Diese Vorteile sind das Ergebnis jahrelanger Weiterentwicklung der Technologien zur Prävention von E-Commerce-Betrug durch Shopify Payments.

Die Zukunft der Zahlungsauthentifizierung gestalten

Bei der Zukunft der Zahlungsauthentifizierung geht es nicht darum, zwischen Sicherheit und Umsatz zu wählen. Vielmehr braucht es intelligente Systeme, die beides ermöglichen. Die Daten zeigen, dass Shopify Payments dieses Gleichgewicht bereits heute erreicht: durch Machine Learning direkt im Checkout in Kombination mit 3D Secure.

Dieser Ansatz macht herkömmliche, starre Regeln auf Basis der Adressverifizierung (Address Verification System, AVS) zunehmend überflüssig.

Traditionelle AVS-Prüfungen können im modernen Onlinehandel sogar zum Nachteil werden. Die Analyse von Shopify zeigt:

• AVS allein ist kein zuverlässiger Indikator für Betrug. Dennoch lehnen viele Händler:innen Transaktionen automatisch ab, wenn diese Prüfung fehlschlägt.
• Die Kartenherausgeber haben diese Transaktionen bereits genehmigt, bevor die AVS-Prüfung berücksichtigt wird.
• Durch den Verzicht auf starre AVS-Ablehnungsregeln können Shopify-Händler:innen fälschlicherweise abgelehnte Zahlungen reduzieren und 0,33 % mehr Transaktionen erfolgreich abwickeln.

Shopify hat deshalb ein intelligenteres System zur Bewertung von Betrugsrisiken entwickelt. Die umfassende Betrugsanalyse berücksichtigt bereits Daten aus der Adressverifizierung (AVS) sowie den Kartenprüfwert (Card Verification Value, CVV). Dadurch lassen sich risikoreiche Bestellungen erkennen und stornieren, selbst wenn die AVS-Prüfung erfolgreich war.

Dieser datenbasierte Ansatz ermöglicht es, mehr legitime Transaktionen sicher zu genehmigen und gleichzeitig einen zuverlässigen Betrugsschutz aufrechtzuerhalten. Davon profitieren insbesondere internationale Kund:innen und Personen, die über mobile Endgeräte einkaufen, da bei ihnen vergleichsweise häufig fälschlicherweise negative AVS-Prüfergebnisse auftreten.

Für Händler:innen, die sich vor Betrug schützen möchten, bietet der gezielte Einsatz von 3D Secure über Shopify Payments somit entscheidende Vorteile: höhere Genehmigungsquoten und weniger Rückbuchungen, ohne durch starre AVS-Regeln unnötig Umsatz zu verlieren.

Das Wichtigste auf einen Blick

• Durch den Einsatz von 3D Secure konnte Shopify Payments die Zahlungserfolgsquote um 26 Basispunkte erhöhen. Das entspricht einem zusätzlichen jährlichen Zahlungsvolumen von 471 Millionen US-Dollar.
• Die optimierte Betrugsprävention reduzierte die Rückbuchungsquote um 20 %. Dadurch sparen Händler:innen jährlich rund 62 Millionen US-Dollar beziehungsweise insgesamt 273 Millionen US-Dollar unter Berücksichtigung aller Kosten.
• Die Zahlungsoptimierung von Shopify Payments verbindet wirksame Betrugsprävention mit einer höheren Conversion-Rate und unterstützt so das Umsatzwachstum.
• Die datenbasierte Analyse des gesamten Shopify-Ökosystems ermöglicht Vorteile, die eigenständige Zahlungsdienstleister:innen in dieser Form nicht bieten können.
• Händler:innen profitieren automatisch von diesen Optimierungen, wenn sie Shopify Payments nutzen, ohne selbst umfassende Kenntnisse im Bereich Betrugsprävention aufbauen zu müssen.
• Der intelligente Einsatz von 3D Secure macht starre AVS-Ablehnungsregeln überflüssig. So werden weniger legitime Zahlungen fälschlicherweise abgelehnt, während der Schutz vor Betrug erhalten bleibt.

Fazit: Mehr erfolgreiche Zahlungen mit 3D Secure und Shopify Payments

Im komplexen Umfeld digitaler Zahlungen gelingt es Shopify Payments, Sicherheit und Conversion wirkungsvoll miteinander zu verbinden. Durch den intelligenten Einsatz von 3D Secure profitieren Händler:innen gleich doppelt: Höhere Genehmigungsquoten steigern den Umsatz, während weniger betrügerische Rückbuchungen die Gewinnmarge schützen.

Die Zahlen sprechen für sich: Eine um 26 Basispunkte verbesserte Zahlungserfolgsquote und eine um 8 Basispunkte gesunkene Rückbuchungsquote zeigen, wie wirkungsvoll eine intelligente Zahlungsoptimierung sein kann. Die Kombination aus 3D Secure Shopify Payments und Machine Learning verdeutlicht, dass ein wirksamer Betrugsschutz und eine hohe Conversion-Rate keine Gegensätze sein müssen.

Dieser Beitrag erschien ursprünglich im Shopify.com-Blog und wurde übersetzt.