Optimisation post-transaction : Exploiter les données de paiement pour accélérer les revenus.

Dans notre dernière étude, Accelerating Revenue Growth : How Incremental Payment Optimization Can Drive Up to 30% Revenue Gains, nous décrivons les façons dont les entreprises peuvent optimiser les paiements, en illustrant comment même des ajustements mineurs peuvent avoir un impact significatif sur le résultat net d'une entreprise. Nous avons précédemment détaillé comment la valeur peut être générée avant et pendant l'achat dans le flux des paiements. Dans ce troisième et dernier blog de notre série, nous analyserons comment les entreprises en ligne peuvent accélérer les revenus après la transaction.

L'étape post-transaction est une phase critique où les entreprises peuvent capturer une valeur significative en utilisant stratégiquement les métriques de paiement et les données clients. Nous explorons ici quatre stratégies clés que les entreprises de commerce électronique peuvent mettre en œuvre pour optimiser ces types de données après l'achat, dans le but d'accélérer les revenus et d'augmenter la satisfaction des clients. Ces stratégies offrent une plongée profonde dans les nuances de l'optimisation post-transaction, garantissant que chaque transaction se conclut non seulement avec succès, mais qu'elle ensemence également le terrain pour la croissance future de l'entreprise et la fidélisation des clients.

Minimise les fausses baisses pour accélérer les revenus.

Malgré la croyance répandue selon laquelle la fraude représente le coût le plus important pour les entreprises, les faux refus - des transactions légitimes bloquées par erreur comme étant frauduleuses - représentent un fardeau financier plus important. On estime que les détaillants en ligne européens perdent environ 25 milliards de dollars par an à cause des faux refus, ce qui dépasse de loin les 12 milliards de dollars perdus à cause de la fraude réelle. Ce problème est encore aggravé par le fait que 30 à 40 % des transactions en Europe sont refusées, et que 20 à 40 % de ces refus se traduisent par des ventes complètement perdues. Ces faux refus résultent généralement de systèmes de détection de la fraude trop rigoureux qui ne parviennent pas à faire la différence entre une activité frauduleuse réelle et un comportement inhabituel, mais légitime, de la part des clients.

L'utilisation de métriques de données de paiement telles que les taux d'autorisation, les taux de prévention de la fraude et les taux de rétrofacturation est ici cruciale. Il existe également des possibilités d'améliorer ces métriques en ajoutant des méthodes de paiement telles que les portefeuilles numériques, qui peuvent améliorer les taux d'autorisation de 71 %, la prévention de la fraude de 73 % et réduire les rétrofacturations de 69 %, car elles nécessitent souvent des méthodes d'authentification supplémentaires. Ces améliorations, ainsi que les règles dynamiques de détection des fraudes et les expériences de paiement personnalisées, peuvent minimiser davantage les faux refus. S'attaquer efficacement aux faux refus pourrait permettre de récupérer des revenus substantiels, car même une réduction modeste des taux de refus peut se traduire par une augmentation significative des revenus.

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Utilise les données sur les paiements pour prendre des décisions commerciales stratégiques.

L'exploitation des données relatives aux paiements pour la prise de décisions stratégiques permet aux entreprises d'optimiser efficacement leurs opérations et l'expérience de leurs clients. Cependant, de nombreuses marques n'exploitent pas tout le potentiel des données de paiement, se concentrant souvent sur une à trois mesures seulement, ce qui conduit à des opportunités manquées. Notre recherche a révélé que 87 % des commerçants utilisent les données de paiement d'une manière ou d'une autre, mais que 40 % des commerçants multinationaux ne suivent qu'une à trois métriques de paiement. Cette focalisation limitée peut entraver leur capacité à prendre des décisions complètes et fondées sur des données. L'élargissement de l'éventail des paramètres analysés, tels que les taux de détection des fraudes, les taux de rétrofacturation et les coûts de traitement des transactions, permet d'obtenir une vision plus holistique des processus de paiement et d'identifier les domaines à améliorer. Par exemple, le suivi des taux de détection des fraudes parallèlement aux taux d'autorisation permet de distinguer les transactions légitimes des transactions frauduleuses, de réduire les faux refus et d'améliorer la satisfaction des clients. Le suivi des taux de rétrofacturation et des coûts de traitement des transactions met en évidence les inefficacités et les domaines où il est possible de réaliser des économies. Ces informations permettent aux entreprises de prendre des décisions stratégiques qui optimisent les opérations, améliorent l'expérience des clients et favorisent la croissance des revenus.

Nos recherches montrent que l'exploitation des données sur les paiements peut entraîner une augmentation de 20 % de l'efficacité opérationnelle et une amélioration de 5 à 10 % des marges bénéficiaires. Même des optimisations apparemment minimes des coûts de traitement peuvent se traduire par des avantages financiers importants. Par exemple, le partenariat de Nuvei avec Curve (le portefeuille numérique qui connecte plusieurs cartes en une seule carte de débit physique) met en évidence la façon dont une réduction mineure des coûts de traitement peut générer des économies substantielles. Curve a réduit son coût de traitement de 0,47 % à 0,45 %, ce qui lui a permis de réaliser des économies d'environ 60 000 livres sterling par mois, soit 720 000 livres sterling par an. Les entreprises qui intègrent ces données dans leur prise de décision ne se contentent pas de rationaliser leurs opérations, elles peuvent aussi découvrir des opportunités de gains marginaux qui génèrent une valeur significative à long terme.

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Exploite les données de transaction des clients pour un marketing personnalisé.

Les données recueillies pendant et après les transactions sont inestimables pour élaborer des stratégies de marketing personnalisées. La segmentation des clients en fonction de l'historique de leurs transactions et des comportements observés pendant le processus de paiement permet aux entreprises d'adapter plus efficacement les messages et les offres marketing. Cette stratégie renforce l'engagement des clients en garantissant que les communications et les offres correspondent aux besoins et aux préférences de chacun. De plus, la personnalisation favorise les achats répétés et peut augmenter de manière significative la valeur de la durée de vie des clients. Il a été démontré que la mise en œuvre de stratégies de marketing post-transaction ciblées permet d'augmenter le taux de fidélisation des clients de 1 à 2 %, ce qui favorise la croissance à long terme de l'entreprise.

Prédire les comportements d'achat futurs pour améliorer la fidélité des clients.

L'analyse prédictive est un outil puissant pour anticiper les futurs besoins et préférences des clients après leur achat initial. L'analyse des schémas à l'aide de la modélisation et de l'IA dans les données post-transaction permet aux entreprises de prévoir les comportements d'achat futurs et de proposer de manière proactive des produits et des services qui s'alignent sur ces besoins anticipés. Cette approche garantit non seulement un taux de satisfaction client plus élevé, mais renforce également la fidélité des clients et encourage l'engagement à long terme. Nos recherches démontrent que de tels efforts prédictifs peuvent conduire à une augmentation de 4 % de la valeur à vie des clients, ce qui en fait un investissement rentable pour toute entreprise de commerce électronique cherchant à solidifier sa position sur le marché.

L'optimisation de la phase post-transaction grâce à l'utilisation stratégique des mesures de paiement et des données clients peut générer des gains de revenus substantiels pour les entreprises en ligne. En affinant la détection des fraudes, en exploitant les données relatives aux paiements et en personnalisant les interactions avec les clients, les entreprises peuvent améliorer l'efficacité, l'expérience client et accélérer les revenus. Lis l'étude complète pour découvrir comment les optimisations de paiement basées sur les données peuvent transformer ton entreprise et débloquer de nouvelles opportunités de revenus.

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