En nuestro último estudio, Acelerar el crecimiento de los ingresos: How Incremental Payment Optimization Can Drive Up to 30% Revenue Gains, describimos las formas en que las empresas pueden optimizar los pagos, ilustrando cómo incluso pequeños ajustes pueden tener un impacto significativo en los resultados de una empresa. Anteriormente hemos detallado cómo se puede generar valor antes y durante la compra en el flujo de pagos. En este tercer y último blog de nuestra serie, analizaremos cómo las empresas online pueden acelerar los ingresos una vez realizada la transacción.
La etapa posterior a la transacción es una fase crítica en la que las empresas pueden captar un valor significativo utilizando estratégicamente las métricas de pago y los datos de los clientes. Aquí exploramos cuatro estrategias clave que las empresas de comercio electrónico pueden aplicar para optimizar estos tipos de datos posteriores a la compra, con el objetivo de acelerar los ingresos y aumentar la satisfacción del cliente. Estas estrategias ofrecen una inmersión profunda en los matices de la optimización posterior a la transacción, garantizando que cada transacción no sólo concluya con éxito, sino que también siente las bases para el crecimiento futuro del negocio y la fidelidad del cliente.
Minimiza los falsos descensos para acelerar los ingresos
A pesar de la creencia generalizada de que el fraude es el mayor coste para las empresas, los falsos rechazos -transacciones legítimas bloqueadas erróneamente como fraudulentas- representan una carga financiera más importante. Se calcula que los minoristas europeos en línea pierden unos 25.000 millones de dólares al año por falsos rechazos, superando con creces los 12.000 millones de dólares perdidos por fraude real. Este problema se agrava aún más por el hecho de que entre el 30 y el 40% de las transacciones en Europa son rechazadas, y entre el 20 y el 40% de estos rechazos dan lugar a ventas completamente perdidas. Estos falsos rechazos suelen deberse a sistemas de detección del fraude demasiado estrictos, que no distinguen entre la actividad fraudulenta real y el comportamiento inusual, aunque legítimo, de los clientes.
Aquí es crucial utilizar métricas de datos de pago como los índices de autorización, los índices de prevención del fraude y los índices de devolución de cargos. También hay oportunidades de mejorar estas métricas añadiendo métodos de pago como los monederos digitales, que pueden mejorar los índices de autorización en un 71%, la prevención del fraude en un 73% y reducir las devoluciones de cargos en un 69%, porque a menudo requieren métodos de autenticación adicionales. Estas mejoras, junto con reglas dinámicas de detección del fraude y experiencias de pago personalizadas, pueden minimizar aún más los falsos rechazos. Abordar eficazmente los falsos rechazos podría recuperar ingresos sustanciales, ya que incluso una modesta reducción de las tasas de rechazo puede traducirse en un aumento significativo de los ingresos.
Utilizar los datos de los pagos para impulsar decisiones empresariales estratégicas
Aprovechar los datos de pagos para la toma de decisiones estratégicas permite a las empresas optimizar eficazmente las operaciones y las experiencias de los clientes. Sin embargo, muchas marcas no aprovechan todo el potencial de los datos de pagos, centrándose a menudo en sólo una o tres métricas, lo que lleva a perder oportunidades. Nuestra investigación reveló que el 87% de los comercios utilizan los datos de pagos de alguna manera, pero el 40% de los comercios multinacionales sólo realizan un seguimiento de una a tres métricas de pago. Este enfoque limitado puede obstaculizar su capacidad para tomar decisiones exhaustivas basadas en datos. Ampliar la gama de métricas analizadas, como los índices de detección de fraudes, los índices de devolución de cargos y los costes de procesamiento de las transacciones, proporciona una visión más holística de los procesos de pago e identifica áreas de mejora. Por ejemplo, el seguimiento de las tasas de detección de fraudes junto con las tasas de autorización ayuda a distinguir entre transacciones legítimas y fraudulentas, reduciendo los falsos rechazos y mejorando la satisfacción del cliente. El seguimiento de las tasas de devolución de cargos y los costes de procesamiento de las transacciones pone de manifiesto las ineficiencias y las áreas de ahorro de costes. Esta información permite a las empresas tomar decisiones estratégicas que optimizan las operaciones, mejoran la experiencia del cliente e impulsan el crecimiento de los ingresos.
Nuestros estudios demuestran que aprovechar los datos de los pagos puede suponer un aumento del 20% en la eficacia operativa y una mejora del 5-10% en los márgenes de beneficio. Incluso optimizaciones aparentemente pequeñas en los costes de procesamiento pueden dar lugar a importantes beneficios financieros. Por ejemplo, la asociación de Nuvei con Curve (el monedero digital que conecta varias tarjetas en una tarjeta de débito física) pone de relieve cómo una pequeña reducción de los costes de procesamiento puede suponer un ahorro sustancial. Curve redujo su coste de procesamiento del 0,47% al 0,45%, lo que supuso un ahorro de aproximadamente 60.000 libras al mes, o 720.000 libras al año. Las empresas que integran estos datos en su toma de decisiones no sólo agilizan las operaciones, sino que también pueden descubrir oportunidades de ganancias marginales que generan un importante valor a largo plazo.
Aprovecha los datos de las transacciones de los clientes para un marketing personalizado
Los datos recogidos durante y después de las transacciones tienen un valor incalculable para elaborar estrategias de marketing personalizadas. Segmentar a los clientes en función de sus historiales de transacciones y comportamientos observados durante el proceso de pago permite a las empresas adaptar los mensajes de marketing y las ofertas con mayor eficacia. Esta estrategia mejora el compromiso del cliente al garantizar que las comunicaciones y las ofertas sean relevantes para las necesidades y preferencias individuales. Además, la personalización impulsa la repetición de las compras y puede aumentar significativamente el valor vitalicio del cliente. Se ha demostrado que la aplicación de estrategias de marketing post-transacción específicas aumenta las tasas de retención de clientes en un 1-2%, lo que favorece el crecimiento del negocio a largo plazo.
Predecir futuros comportamientos de compra para aumentar la fidelidad de los clientes
El análisis predictivo es una potente herramienta para anticiparse a las necesidades y preferencias futuras de los clientes después de su compra inicial. El análisis de patrones mediante modelización e IA en los datos posteriores a la transacción permite a las empresas prever futuros comportamientos de compra y ofrecer proactivamente productos y servicios que se ajusten a esas necesidades anticipadas. Este enfoque no sólo garantiza un mayor índice de satisfacción del cliente, sino que también refuerza su fidelidad y fomenta el compromiso a largo plazo. Nuestra investigación demuestra que tales esfuerzos predictivos pueden conducir a un aumento del 4% en el valor vitalicio del cliente, por lo que es una inversión que merece la pena para cualquier empresa de comercio electrónico que busque consolidar su posición en el mercado.
La optimización de la fase posterior a la transacción mediante el uso estratégico de las métricas de pago y los datos de los clientes puede generar importantes ganancias de ingresos para los negocios online. Al perfeccionar la detección del fraude, aprovechar los datos de los pagos y personalizar las interacciones con los clientes, las empresas pueden mejorar la eficiencia, la experiencia del cliente y acelerar los ingresos. Lee el estudio completo para descubrir cómo las optimizaciones de pagos basadas en datos pueden transformar tu negocio y desbloquear nuevas oportunidades de ingresos.
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