Otimização pós-transação: Aproveitamento dos dados de pagamento para acelerar a receita

Em nossa pesquisa mais recente, Accelerating Revenue Growth: How Incremental Payment Optimization Can Drive Up to 30% Revenue Gains, descrevemos as maneiras pelas quais as empresas podem otimizar os pagamentos, ilustrando como até mesmo pequenos ajustes podem afetar significativamente os resultados de uma empresa. Anteriormente, detalhamos como o valor pode ser gerado antes e durante a compra no fluxo de pagamentos. Neste terceiro e último blog de nossa série, analisaremos como as empresas on-line podem acelerar a receita após a transação ter sido feita.

O estágio pós-transação é uma fase crítica em que as empresas podem capturar um valor significativo ao utilizar estrategicamente as métricas de pagamento e os dados dos clientes. Aqui, exploramos quatro estratégias principais que as empresas de comércio eletrônico podem implementar para otimizar esses tipos de dados após a compra, com o objetivo de acelerar a receita e aumentar a satisfação do cliente. Essas estratégias oferecem um mergulho profundo nas nuances da otimização pós-transação, garantindo que cada transação não apenas seja concluída com sucesso, mas também semeie o terreno para o crescimento futuro dos negócios e a fidelidade do cliente.

Minimizar falsos declínios para acelerar a receita

Apesar da crença predominante de que a fraude é o maior custo para as empresas, as falsas recusas - transações legítimas erroneamente bloqueadas como fraudulentas - representam um ônus financeiro mais significativo. Estima-se que os varejistas on-line europeus percam cerca de US$ 25 bilhões por ano com falsas recusas, superando em muito os US$ 12 bilhões perdidos com fraudes reais. Esse problema é ainda mais exacerbado pelo fato de que 30 a 40% das transações na Europa são recusadas, sendo que 20 a 40% dessas recusas resultam em vendas totalmente perdidas. Essas falsas recusas geralmente resultam de sistemas de detecção de fraudes excessivamente rigorosos que não conseguem diferenciar a atividade fraudulenta real do comportamento incomum, porém legítimo, do cliente.

A utilização de métricas de dados de pagamento, como taxas de autorização, taxas de prevenção de fraudes e taxas de estorno, é crucial aqui. Há também oportunidades de aprimorar essas métricas com a inclusão de métodos de pagamento, como carteiras digitais, que podem melhorar as taxas de autorização em 71%, a prevenção de fraudes em 73% e reduzir os estornos em 69%, pois geralmente exigem métodos de autenticação adicionais. Essas melhorias, juntamente com regras dinâmicas de detecção de fraudes e experiências de pagamento personalizadas, podem minimizar ainda mais as falsas recusas. O tratamento eficaz das falsas recusas pode recuperar uma receita substancial, pois mesmo uma redução modesta nas taxas de recusa pode se traduzir em um aumento significativo da receita.

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Utilize os dados de pagamentos para conduzir decisões estratégicas de negócios

O aproveitamento dos dados de pagamentos para a tomada de decisões estratégicas permite que as empresas otimizem as operações e as experiências dos clientes de forma eficaz. No entanto, muitas marcas não aproveitam todo o potencial dos dados de pagamento, geralmente concentrando-se em apenas uma ou três métricas, o que leva à perda de oportunidades. Nossa pesquisa constatou que 87% dos comerciantes usam dados de pagamentos de alguma forma, mas 40% dos comerciantes multinacionais rastreiam apenas uma a três métricas de pagamento. Esse foco limitado pode prejudicar sua capacidade de tomar decisões abrangentes e orientadas por dados. Expandir a gama de métricas analisadas, como taxas de detecção de fraude, taxas de chargeback e custos de processamento de transações, proporciona uma visão mais holística dos processos de pagamento e identifica áreas para melhoria. Por exemplo, o acompanhamento das taxas de detecção de fraude juntamente com as taxas de autorização ajuda a distinguir entre transações legítimas e fraudulentas, reduzindo as falsas recusas e melhorando a satisfação do cliente. O monitoramento das taxas de estorno e dos custos de processamento de transações destaca as ineficiências e as áreas de economia de custos. Esses insights permitem que as empresas tomem decisões estratégicas que otimizem as operações, aprimorem as experiências dos clientes e impulsionem o crescimento da receita.

Nossa pesquisa mostra que o aproveitamento dos dados de pagamentos pode levar a um aumento de 20% na eficiência operacional e a uma melhoria de 5 a 10% nas margens de lucro. Mesmo otimizações aparentemente pequenas nos custos de processamento podem resultar em benefícios financeiros significativos. Por exemplo, a parceria da Nuvei com a Curve (a carteira digital que conecta vários cartões em um único cartão de débito físico) destaca como uma pequena redução nos custos de processamento pode gerar economias substanciais. A Curve reduziu seu custo de processamento de 0,47% para 0,45%, resultando em uma economia de aproximadamente £60.000 por mês, ou £720.000 por ano. As empresas que integram esses dados em suas tomadas de decisão não apenas simplificam as operações, mas também podem descobrir oportunidades de ganhos marginais que geram um valor significativo a longo prazo.

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Aproveite os dados de transações do cliente para marketing personalizado

Os dados coletados durante e após as transações são inestimáveis para a elaboração de estratégias de marketing personalizadas. A segmentação de clientes com base em seus históricos de transações e comportamentos observados durante o processo de pagamento permite que as empresas adaptem as mensagens e ofertas de marketing de forma mais eficaz. Essa estratégia aumenta o envolvimento do cliente, garantindo que as comunicações e ofertas sejam relevantes para as necessidades e preferências individuais. Além disso, a personalização estimula a repetição de compras e pode aumentar significativamente o valor do tempo de vida do cliente. Foi demonstrado que a implementação de estratégias de marketing pós-transação direcionadas aumenta as taxas de retenção de clientes em 1-2%, aprimorando o crescimento dos negócios a longo prazo.

Prever comportamentos de compra futuros para aumentar a fidelidade do cliente

A análise preditiva é uma ferramenta poderosa para antecipar as necessidades e preferências futuras dos clientes após a compra inicial. A análise de padrões usando modelagem e IA em dados pós-transação permite que as empresas prevejam comportamentos de compra futuros e ofereçam proativamente produtos e serviços que se alinhem a essas necessidades previstas. Essa abordagem não apenas garante um índice mais alto de satisfação do cliente, mas também fortalece a fidelidade do cliente e incentiva o envolvimento de longo prazo. Nossa pesquisa demonstra que esses esforços preditivos podem levar a um aumento de 4% no valor do tempo de vida do cliente, o que faz com que seja um investimento que vale a pena para qualquer empresa de comércio eletrônico que pretenda solidificar sua posição no mercado.

A otimização da fase pós-transação por meio do uso estratégico de métricas de pagamento e dados do cliente pode gerar ganhos substanciais de receita para as empresas on-line. Ao refinar a detecção de fraudes, aproveitar os dados de pagamentos e personalizar as interações com os clientes, as empresas podem aumentar a eficiência, a experiência do cliente e acelerar a receita. Leia o estudo completo para saber como as otimizações de pagamento orientadas por dados podem transformar sua empresa e abrir novas oportunidades de receita.

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