In unserer neuesten Studie "Accelerating Revenue Growth: How Incremental Payment Optimization Can Drive Up to 30% Revenue Gains, zeigen wir auf, wie Unternehmen ihren Zahlungsverkehr optimieren können und wie sich schon kleine Anpassungen erheblich auf den Gewinn eines Unternehmens auswirken können. Wir haben bereits beschrieben, wie vor und während des Kaufs ein Mehrwert im Zahlungsfluss geschaffen werden kann. In diesem dritten und letzten Blog unserer Serie analysieren wir, wie Online-Unternehmen ihre Einnahmen nach der Transaktion steigern können.
Die Phase nach der Transaktion ist eine kritische Phase, in der Unternehmen durch die strategische Nutzung von Zahlungsmetriken und Kundendaten einen erheblichen Mehrwert erzielen können. Im Folgenden stellen wir vier wichtige Strategien vor, mit denen E-Commerce-Unternehmen diese Datentypen nach dem Kauf optimieren können, um den Umsatz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Diese Strategien bieten einen tiefen Einblick in die Feinheiten der Post-Transaktions-Optimierung und stellen sicher, dass jede Transaktion nicht nur erfolgreich abgeschlossen wird, sondern auch den Grundstein für zukünftiges Geschäftswachstum und Kundentreue legt.
Minimiere falsche Rückgänge, um den Umsatz zu steigern
Trotz der weit verbreiteten Annahme, dass Betrug die größten Kosten für Unternehmen verursacht, stellen falsche Ablehnungen - legitime Transaktionen, die fälschlicherweise als Betrug blockiert werden - eine noch größere finanzielle Belastung dar. Schätzungen zufolge verlieren europäische Online-Händler jährlich rund 25 Milliarden US-Dollar durch falsche Ablehnungen, was die 12 Milliarden US-Dollar, die durch tatsächlichen Betrug verloren gehen, bei weitem übersteigt. Dieses Problem wird noch dadurch verschärft, dass 30-40% der Transaktionen in Europa abgelehnt werden, wobei 20-40% dieser Ablehnungen zu einem kompletten Umsatzverlust führen. Diese falschen Ablehnungen resultieren in der Regel aus zu strengen Betrugserkennungssystemen, die nicht zwischen tatsächlichen betrügerischen Aktivitäten und ungewöhnlichem, aber legitimem Kundenverhalten unterscheiden können.
Die Nutzung von Zahlungsdatenkennzahlen wie Autorisierungsraten, Betrugspräventionsraten und Rückbuchungsraten ist hier entscheidend. Es gibt auch Möglichkeiten, diese Kennzahlen zu verbessern, indem man Zahlungsmethoden wie digitale Geldbörsen hinzufügt, die die Genehmigungsraten um 71% und die Betrugsprävention um 73% verbessern und Rückbuchungen um 69% reduzieren können, da sie oft zusätzliche Authentifizierungsmethoden erfordern. Diese Verbesserungen können zusammen mit dynamischen Betrugserkennungsregeln und personalisierten Zahlungserfahrungen dazu beitragen, falsche Ablehnungen zu minimieren. Eine wirksame Bekämpfung falscher Ablehnungen kann erhebliche Einnahmen zurückgewinnen, denn schon eine geringe Verringerung der Ablehnungsraten kann zu einer erheblichen Umsatzsteigerung führen.
Nutze Zahlungsdaten, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen
Die Nutzung von Zahlungsdaten für strategische Entscheidungen ermöglicht es Unternehmen, den Betrieb und das Kundenerlebnis effektiv zu optimieren. Viele Marken schöpfen jedoch nicht das gesamte Potenzial von Zahlungsdaten aus und konzentrieren sich oft nur auf ein bis drei Kennzahlen, was zu verpassten Chancen führt. Unsere Untersuchung ergab, dass 87% der Händler in irgendeiner Form Zahlungsdaten nutzen, aber 40% der multinationalen Händler verfolgen nur ein bis drei Zahlungskennzahlen. Dieser eingeschränkte Fokus kann sie daran hindern, umfassende, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Eine Ausweitung der analysierten Kennzahlen, wie z. B. Betrugsaufdeckungsraten, Rückbuchungsraten und Transaktionskosten, ermöglicht einen ganzheitlicheren Blick auf die Zahlungsprozesse und zeigt Verbesserungsmöglichkeiten auf. Die Verfolgung der Betrugsaufdeckungsrate zusammen mit den Genehmigungsraten hilft beispielsweise dabei, zwischen legitimen und betrügerischen Transaktionen zu unterscheiden und so falsche Ablehnungen zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Die Überwachung von Rückbuchungsraten und Transaktionskosten zeigt Ineffizienzen und Bereiche für Kosteneinsparungen auf. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, strategische Entscheidungen zu treffen, die den Betrieb optimieren, das Kundenerlebnis verbessern und das Umsatzwachstum fördern.
Unsere Untersuchungen zeigen, dass die Nutzung von Zahlungsdaten die betriebliche Effizienz um 20 % und die Gewinnmargen um 5-10 % steigern kann. Selbst scheinbar kleine Optimierungen bei den Verarbeitungskosten können zu erheblichen finanziellen Vorteilen führen. So zeigt die Partnerschaft von Nuvei mit Curve (der digitalen Geldbörse, die mehrere Karten zu einer physischen Debitkarte verbindet), wie eine geringfügige Senkung der Verarbeitungskosten zu erheblichen Einsparungen führen kann. Curve senkte seine Bearbeitungskosten von 0,47% auf 0,45%, was zu Einsparungen von etwa 60.000 £ pro Monat oder 720.000 £ pro Jahr führt. Unternehmen, die solche Daten in ihre Entscheidungsfindung einbeziehen, rationalisieren nicht nur ihre Abläufe, sondern können auch Möglichkeiten für marginale Gewinne aufdecken, die langfristig einen erheblichen Wert darstellen.
Nutzt die Transaktionsdaten eurer Kunden für personalisiertes Marketing
Die Daten, die während und nach den Transaktionen gesammelt werden, sind von unschätzbarem Wert für die Ausarbeitung personalisierter Marketingstrategien. Durch die Segmentierung von Kunden auf der Grundlage ihrer Transaktionshistorie und ihres Verhaltens während des Zahlungsvorgangs können Unternehmen ihre Marketingbotschaften und -angebote effektiver gestalten. Diese Strategie steigert die Kundenbindung, indem sie sicherstellt, dass die Kommunikation und die Angebote auf die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben abgestimmt sind. Außerdem fördert die Personalisierung Wiederholungskäufe und kann den Customer Lifetime Value deutlich erhöhen. Es hat sich gezeigt, dass gezielte Marketingstrategien nach dem Bezahlvorgang die Kundenbindungsrate um 1-2% erhöhen und damit das langfristige Geschäftswachstum fördern.
Künftiges Kaufverhalten vorhersagen, um die Kundenbindung zu stärken
Predictive Analytics ist ein leistungsfähiges Instrument, um künftige Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden nach dem ersten Kauf zu erkennen. Die Analyse von Mustern mithilfe von Modellierung und KI in Post-Transaktionsdaten ermöglicht es Unternehmen, zukünftiges Kaufverhalten zu prognostizieren und proaktiv Produkte und Dienstleistungen anzubieten, die auf diese erwarteten Bedürfnisse abgestimmt sind. Dieser Ansatz sorgt nicht nur für eine höhere Kundenzufriedenheit, sondern stärkt auch die Kundentreue und fördert die langfristige Bindung. Unsere Untersuchungen zeigen, dass solche vorausschauenden Maßnahmen den Customer Lifetime Value um 4 % steigern können. Das macht sie zu einer lohnenden Investition für jedes eCommerce-Unternehmen, das seine Marktposition festigen will.
Die Optimierung der Post-Transaktions-Phase durch die strategische Nutzung von Zahlungskennzahlen und Kundendaten kann zu erheblichen Umsatzsteigerungen für Online-Unternehmen führen. Durch die Verfeinerung der Betrugserkennung, die Nutzung von Zahlungsdaten und die Personalisierung von Kundeninteraktionen können Unternehmen die Effizienz und das Kundenerlebnis verbessern und den Umsatz steigern. Lies die vollständige Studie, um herauszufinden, wie datengestützte Zahlungsoptimierungen dein Unternehmen verändern und neue Umsatzmöglichkeiten erschließen können.
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