Анализ на плащанията
Анализът на плащанията предоставя подробна информация за данните от вашите трансакции. Разберете ефективността на различните методи на плащане, придобиващи банки и географски региони.
Идентифицирайте тенденциите, оптимизирайте фуниите за конверсия и вземайте информирани решения за подобряване на ефективността и рентабилността на обработката на плащанията.
- Категория
- Отчети
- Възможности
- 10
- Налично на
- Всички планове
Общ преглед
Анализът на плащанията служи като основен слой за интерпретиране на сурови данни за трансакции в стека за плащания. Чрез агрегиране на точки от данни от различни източници, включително придобиващи банки, шлюзове и картови схеми, търговците могат да получат подробен изглед на своите финансови операции.
Процесът включва деконструиране на сложни набори от данни за изолиране на променливи като кодове на търговски категории (MCC), типове BIN и географски местоположения на издателя.
Това ниво на видимост е необходимо за идентифициране на неефективността в процеса на оторизация и разбиране на структурите на разходите, свързани с различните методи на плащане.
Бизнесът използва тези прозрения, за да наблюдава ефективността на своята логика за маршрутизиране и да оценява успеха на протоколите за удостоверяване като Strong Customer Authentication (SCA).
Докато суровите данни често се намират в отделни силози в множество PSP, централизираната аналитична рамка позволява унифицирана оценка на потоците от трансакции, периодите на сетълмент и съотношенията на спорове.
Тези данни улесняват по-информирани дискусии с финансови партньори относно таксите за обработка и споразуменията за ниво на обслужване.
Как работи
Агрегиране и въвеждане на данни
Нормализираните данни за трансакции се събират от всички свързани придобиващи банки и доставчици на платежни услуги. Това включва технически метаданни като кодове за отказ, времеви клейма за оторизация и отговори на схеми.
Чрез централизирането на тези различни потоци, системата създава единен източник на истина за сравнения на производителността между платформи и задачи за съгласуване на хазната.
Сегментиране и картографиране на атрибути
Трансакциите се категоризират въз основа на специфични атрибути, включително географски регион, тип устройство и метод на плащане. Системата картографира специфични BIN диапазони, за да идентифицира нивата на карти, като търговски или потребителски, заедно с територията на издаващата банка.
Това сегментиране позволява на търговците да наблюдават модели в рамките на специфични клиентски групи или регионални пазари.
Анализ на конверсия и фуния
Системата проследява пътя на плащането от първоначалното намерение за плащане до окончателното сетълмент. Тя идентифицира на кой етап възникват отпадания, независимо дали по време на 3DS удостоверяване, обработка на шлюза или поради откази от страна на издателя.
Наблюдението на тези етапи помага при диагностицирането на технически точки на триене в потока на плащане.
Одит на оторизация и отказ
Машинното обучение или базираните на правила филтри категоризират отказите в меки и твърди категории.
Чрез анализиране на специфични кодове за грешки като „недостатъчни средства“ срещу „не се изпълнява“, търговците могат да определят къде да приложат логика за повторен опит или услуги за актуализиране на акаунти, за да възстановят потенциално загубени приходи.
Функционалност за отчитане и експорт
Историческите данни и данните в реално време се представят чрез табла за управление или се експортират чрез API за вътрешни инструменти за бизнес разузнаване.
Това гарантира, че финансовите контрольори и разработчиците имат достъп до специфичните метрики, от които се нуждаят, като нетни стойности на сетълмент или статуси на ролкови резерви, за точно финансово прогнозиране.
Защо е важно
Оптимизиране на процентите на оторизация на карти
Разбирането защо трансакциите се провалят е от съществено значение за поддържане на здравословен процент на конверсия. Анализът на плащанията позволява на търговците да изолират специфични откази, свързани с технически грешки или неуспехи при удостоверяване.
Чрез идентифициране на модели в поведението на издателя, бизнесът може да коригира своите параметри за обработка или стратегии за маршрутизиране, за да отговаря на предпочитанията на специфични картови схеми, потенциално намалявайки честотата на фалшивите положителни резултати в системите за откриване на измами.
Управление на разходите за обработка и схеми
Обработката на плащания включва сложни структури на такси, включително междубанкови такси, такси за схеми и надценки на придобиващи банки. Анализът осигурява видимост на общите разходи за приемане на различни методи на плащане.
Чрез анализиране на разпределението на типовете карти и географския произход, търговците могат да идентифицират дали им се начисляват правилно такси за трансгранични трансакции и да определят дали местното придобиване или алтернативните методи на плащане могат да намалят разходите.
Подобряване на управлението на спорове и риска
Проследяването на съотношенията на възстановяване на такси и извличане е задължително изискване за поддържане на съответствие с правилата на схемата. Анализът на плащанията предоставя система за ранно предупреждение за пикове на измами или необичайни модели на възстановяване.
Това позволява на екипите за риск да коригират своите филтри или да разследват специфични MIDs, преди търговецът да надхвърли праговете, определени от картовите мрежи, което иначе може да доведе до глоби или прекратяване на акаунта.
Приложения
Разширяване на международната електронна търговия
Търговец, разширяващ се на европейските пазари, използва анализ, за да сравни ефективността на местните дебитни схеми с международните кредитни карти, като гарантира, че техният микс от плащания е в съответствие с регионалните потребителски предпочитания и местните показатели за оторизация.
Управление на подновяване на абонаменти за SaaS
Бизнес с повтарящи се приходи наблюдава кодовете за отказ при трансакции, инициирани от търговец (MIT). Те използват анализ, за да идентифицират най-доброто време от деня за повторен опит на неуспешни оторизации въз основа на историческите проценти на успех за конкретни издатели на карти.
Събития за продажби на дребно с голям обем
По време на пикови периоди, търговец на дребно наблюдава времето за отговор на шлюза и процентите на успех в реално време. Ако конкретен процесор показва повишена латентност, те могат да пренасочат трафика към по-стабилен придобиващ орган, за да предотвратят изоставяне на плащането.
Съгласуване на платформа за финтех
Многодоставчиков пазар използва инструменти за отчитане, за да съгласува ежедневните сетълменти в множество валутни сметки. Това гарантира, че средствата, получени от придобиващи банки, съответстват на очакваните суми след приспадане на такси и резерви.
В числа
Индустриалните наблюдения показват, че оптимизирането на логиката за маршрутизиране и повторен опит въз основа на анализ може да доведе до повишаване на процентите на оторизация в този диапазон за търговци с голям обем.
Бизнесът, използващ анализ за идентифициране на географски обем, често открива, че преминаването от трансгранично към местно придобиване намалява таксите за обработка с тази типична индустриална маржа.
Обикновено се очаква търговските сметки да поддържат съотношение на възстановяване на такси към трансакции под това ниво, за да избегнат програми за наблюдение от основните картови схеми.
Свързани термини
Talk to our team about a live rollout on your acquiring stack.
Какво получавате с Анализ на плащанията
- Разбийте процентите на успех на оторизация по конкретна издаваща банка и географски регион.
- Категоризирайте причините за отказ в групи за действие, за да разграничите меките от твърдите откази.
- Наблюдавайте пропускателната способност на трансакциите в реално време, за да идентифицирате потенциални прекъсвания на шлюза или придобиващата банка.
- Оценете финансовото въздействие на Strong Customer Authentication върху общата конверсия при плащане.
- Анализирайте средната стойност на трансакцията по различни методи на плащане и клиентски сегменти.
- Проследявайте съотношенията на възстановяване на такси и спорове, за да останете в рамките на лимитите за съответствие на картовите схеми.
- Сравнете разходите за приемане между моделите на ценообразуване „interchange-plus“ и „blended“.
- Прегледайте историческите срокове за сетълмент, за да подобрите корпоративния паричен поток и прогнозите за хазната.
- Оценете ефективността на инструментите за измами, като наблюдавате фалшивите положителни резултати и процентите на конверсия.
- Одитирайте техническата производителност на мрежовите токени в сравнение със стандартните трансакции „card-on-file“.
A short scoping call, then a written plan for your MIDs.
Въпроси относно Анализ на плащанията
Каква е разликата между процент на оторизация и процент на конверсия при анализа на плащанията?
Процентът на оторизация конкретно се отнася до процента на заявките за плащане, изпратени до издателя, които получават „успешен“ отговор. Това е техническа метрика, отразяваща производителността на стека за плащания.
Процентът на конверсия е по-широка бизнес метрика, представляваща процента от общите посетители на уебсайта, които успешно завършват покупка.
Анализът на плащанията се фокусира върху процента на оторизация, за да идентифицира проблеми като 3DS триене, неправилни данни за картата или технически откази от страна на издателя, които влияят на крайната конверсия.
Как анализът може да помогне за намаляване на общите разходи за обработка на плащания?
Анализът осигурява прозрачност на компонентните разходи на трансакцията, като такси за междубанкови такси и такси за схеми. Чрез анализиране на данни, търговецът може да открие, че плаща високи трансгранични такси за конкретен регион, където има голям обем.
Тази информация може да подкрепи бизнес казус за създаване на местно юридическо лице и използване на местен придобиващ орган.
Той също така помага да се идентифицира дали търговецът се квалифицира за по-ниски междубанкови такси, като предоставя правилните нива на данни, като данни от ниво 2 или ниво 3.
Защо е необходимо да се наблюдават кодовете за отказ на детайлно ниво?
Общите съобщения за отказ като „отказано“ не предоставят път за възстановяване. Подробният анализ разкрива специфични кодове за суров отговор като 05 (Не се изпълнява), 51 (Недостатъчни средства) или 62 (Ограничена карта).
Чрез категоризирането им, търговецът може да приложи логика за автоматично повторно опитване на карти с временни проблеми (меки откази), като същевременно избягва разходите за повторно опитване на карти, които са окончателно блокирани или невалидни (твърди откази),
като по този начин защитава репутацията си пред картовите схеми.
Може ли анализът на плащанията да помогне за откриване и предотвратяване на приятелски измами?
Да, чрез проследяване на данни за спорове и възстановяване на такси, заедно с поведението на клиентите, търговците могат да идентифицират модели, свързани с приятелски измами.
Например, ако определени продукти или клиентски сегменти показват висока честота на искове за „неполучен продукт“ въпреки потвърдените данни за доставка, екипът за риск може да коригира правилата си.
Анализът също така позволява наблюдение на заявките за извличане, предоставяйки ранна индикация, че клиент може да поставя под въпрос трансакция, преди тя да ескалира до официално възстановяване на такса.
Как 3D Secure 2.0 влияе на данните за трансакциите и отчитането?
Съгласно разпоредбите на PSD2 и SCA, преминаването към 3DS2 въвежда нови точки от данни. Анализът може да покаже разделението между безпроблемни потоци, където клиентът е удостоверен без взаимодействие, и потоци на предизвикателства.
Наблюдението на тези метрики е жизненоважно, тъй като високият процент на предизвикателства може да доведе до изоставяне. Анализът помага да се гарантира, че флаговете за изключения, използвани от търговеца, се спазват от издателя, като се избягва ненужно триене за картодържателя.
Каква роля играе BIN анализът в отчитането на плащанията?
Банковият идентификационен номер (BIN) е първите шест до осем цифри от номера на картата. Анализирането на тези данни позволява на търговеца да идентифицира марката на картата, издаващата банка, страната на произход и категорията на картата (напр.
предплатена, дебитна, кредитна или корпоративна). Тази информация е от решаващо значение за разбирането защо определени трансакции може да имат по-високи такси или по-ниски проценти на оторизация и може да се използва за информиране на решения за маршрутизиране или за прилагане на надбавки, където е разрешено.
Готови ли сте за скорост?
Разкажете ни за вашия бизнес. Ние ще ви свържем с правилните банки акцептанти и правилния маршрут, обикновено в рамките на една седмица.