当社の最新リサーチ「Accelerating Revenue Growth（収益成長の加速）」：本レポートでは、企業が支払いを最適化する方法について概説し、わずかな調整でも企業の収益に大きな影響を与える可能性があることを説明しています。これまで、決済フローにおいて購入 前および購入中にどのような価値を生み出すことができるかを詳しく説明してきました。シリーズ最終回となる3回目のブログでは、オンラインビジネスが取引完了後に収益を加速させる方法を分析します。
取引後の段階は、決済指標と顧客データを戦略的に活用することで、企業が大きな価値を獲得できる重要な段階です。ここでは、eコマース企業が購入後のこれらのデータタイプを最適化するために実施できる4つの主要な戦略を探り、収益の加速と顧客満足度の向上を目指します。これらの戦略は、取引後の最適化のニュアンスを深く掘り下げ、各取引を成功裏に終わらせるだけでなく、将来のビジネス成長と顧客ロイヤルティの基盤を確実にします。
誤った下落を最小限に抑え、収益を加速させる
不正行為が企業にとって最大のコストであるという考え方が一般的であるにもかかわらず、正当な取引が不正行為として誤ってブロックされる「誤判定」は、より大きな経済的負担となっている。欧州のオンライン小売業者は、実際の不正行為による損失額120億ドルをはるかに上回る、年間約250億ドルの損失を誤認辞退によって被っていると推定されている。この問題は、欧州では取引の30～40％が拒否され、そのうちの20～40％は完全に売上を失うという事実によってさらに悪化している。このような誤った辞退は通常、実際の詐欺行為と、異常ではあるが正当な顧客行動を区別できない、厳しすぎる詐欺検知システムが原因である。
認証率、不正防止率、チャージバック率などの決済データ指標を活用することが、ここでは極めて重要である。また、デジタルウォレットなどの決済方法を追加することで、これらの指標を強化する機会もあります。デジタルウォレットは認証方法を追加する必要がある場合が多いため、認証率を71％、不正防止率を73％向上させ、チャージバックを69％削減することができます。このような改善は、ダイナミックな不正検知ルールやパーソナライズされた決済体験とともに、さらに誤認辞退を最小限に抑えることができる。誤認辞退に効果的に対処することで、大幅な収益の回復が期待でき、わずかな辞退率の低下でも大幅な収益の増加につながります。
ペイメントデータを戦略的な経営判断に活用
決済データを戦略的な意思決定に活用することで、企業は業務と顧客体験を効果的に最適化できる。しかし、多くのブランドはペイメントデータの可能性を十分に活用できておらず、1～3つの指標にしか注目していないことが多い。当社の調査によると、87%の加盟店が何らかの形で決済データを利用していますが、多国籍加盟店の40%は1～3つの決済指標しか追跡していません。しかし、多国籍企業の40%は1～3つの決済指標しか追跡していません。このような限られた指標は、包括的でデータに基づいた意思決定の妨げになります。不正検出率、チャージバック率、トランザクション処理コストなど、分析対象の指標を拡大することで、決済プロセスをより全体的に把握し、改善すべき領域を特定することができます。例えば、不正検出率をオーソリゼーション率と同時に追跡することで、正当な取引と不正な取引を区別し、誤った辞退を減らし、顧客満足度を向上させることができます。チャージバック率やトランザクション処理コストを監視することで、非効率な部分やコスト削減の余地が浮き彫りになります。これらの洞察により、企業はオペレーションを最適化し、顧客体験を向上させ、収益成長を促進する戦略的意思決定を行うことができます。
当社の調査によると、決済データを活用することで、業務効率が20%向上し、利益率が5～10%改善する可能性があります。処理コストの一見小さな最適化でさえ、大きな財務的利益をもたらす可能性がある。例えば、NuveiとCurve（複数のカードを1枚の物理的なデビットカードに接続するデジタルウォレット）との提携は、処理コストのわずかな削減がいかに大幅な節約につながるかを浮き彫りにしている。Curveは処理コストを0.47％から0.45％に削減し、その結果、毎月約6万ポンド、年間72万ポンドの節約に成功した。このようなデータを意思決定に統合する企業は、業務を合理化するだけでなく、長期的に大きな価値をもたらすわずかな利益の機会を発見することもできる。
パーソナライズされたマーケティングのための顧客取引データの活用
取引中および取引後に収集されたデータは、パーソナライズされたマーケティング戦略を立案する上で非常に貴重です。取引履歴や決済プロセス中に観察された行動に基づいて顧客をセグメンテーションすることで、企業はマーケティングメッセージやオファーをより効果的に調整することができる。この戦略により、コミュニケーションやオファーが個々のニーズや嗜好に合ったものになり、顧客エンゲージメントが高まります。さらに、パーソナライゼーションはリピート購入を促進し、顧客生涯価値を大幅に高めることができます。ターゲットを絞ったポストトランザクションマーケティング戦略を導入することで、顧客維持率が1～2%向上し、長期的なビジネスの成長が促進されることが示されています。
将来の購買行動を予測し、顧客ロイヤルティを高める
予測分析は、初回購入後の顧客の将来のニーズや嗜好を予測するための強力なツールです。取引後のデータからモデリングとAIを用いてパターンを分析することで、企業は将来の購買行動を予測し、予測されるニーズに沿った商品やサービスを積極的に提供することができる。このアプローチは、より高い顧客満足度を保証するだけでなく、顧客ロイヤルティを強化し、長期的なエンゲージメントを促進する。当社の調査によると、このような予測的な取り組みにより、顧客生涯価値が4％増加することが実証されており、市場での地位を固めたいと考えているeコマース・ビジネスにとって、価値ある投資となっています。
決済指標と顧客データを戦略的に活用し、取引後の段階を最適化することで、オンラインビジネスに大幅な収益向上をもたらすことができます。不正検出を改善し、決済データを活用し、顧客とのやり取りをパーソナライズすることで、企業は効率性と顧客体験を向上させ、収益を加速させることができます。データ主導の決済最適化により、貴社のビジネスをどのように変革し、新たな収益機会を引き出すことができるのか、調査の全文をお読みください。
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