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17 juin 2024Contenus Purse

Data paiement : réduisez vos coûts de transactions et augmentez votre CA

Optimisez vos transactions et augmentez votre chiffre d'affaires grâce à la data paiement !

Alors que la digitalisation des paiements devient la norme, les entreprises tendent à optimiser leurs processus et augmenter leur rentabilité. L'une des clés pour atteindre ces objectifs ? L’exploitation des données de paiement. Voici comment les entreprises peuvent réduire leurs coûts de transaction et augmenter leur chiffre d'affaires en capitalisant sur la data.

Bien comprendre les coûts de transaction

Les coûts de transaction ne se limitent pas aux frais imposés par les banques, aux frais réseaux (CB, VISA, Mastercard) s’appliquant également aux transactions ayant subi une authentification 3DS, ou aux plateformes de paiement. Ils incluent également des coûts cachés tels que les échecs de transaction, les frais de traitement des retours et les coûts associés aux fraudes. Chaque paiement refusé ou litigieux entraîne non seulement une perte directe de revenu, mais aussi des frais pour traiter le problème. Réduire ces coûts commence par une analyse détaillée des données de transaction pour identifier les tendances, les points de friction et les opportunités d'amélioration.

Utiliser la data pour améliorer les succès de paiement

Identifier les motifs de refus

Analyser les données de transaction permet de comprendre les raisons pour lesquelles les paiements sont refusés. Il s’agit souvent d’erreurs dans la saisie des informations de la carte, d’alertes de fraude, ou de défaillances techniques avec les passerelles de paiement. Identifier ces motifs est indispensable pour diagnostiquer les problèmes récurrents qui peuvent être corrigés pour améliorer les taux d’acceptation.

Mettre à profit l'intelligence artificielle

Grâce à l’intégration de l'intelligence artificielle (IA), il est désormais possible de prédire le succès des transactions en fonction du comportement historique des utilisateurs et d'autres variables. En utilisant des modèles prédictifs, les entreprises peuvent anticiper les problèmes et ajuster les paramètres en temps réel pour maximiser les acceptations. Ces systèmes d'IA peuvent apprendre de chaque transaction, devenant plus précis et efficaces au fil du temps.

Exploiter les données pour une meilleure gestion de la fraude

L'utilisation de l'analyse prédictive est fondamentale pour anticiper et prévenir les activités frauduleuses avant qu'elles n'affectent les opérations de paiement. En exploitant les données de transaction, les algorithmes peuvent apprendre à reconnaître les modèles de comportement suspect et signaler ces transactions pour une vérification supplémentaire. Cette approche réduit les pertes dues à la fraude, et limite également les éventuelles interruptions d’activités causées par des fraudes. En parallèle, une grande partie des coûts liés à la gestion de la fraude provient des transactions légitimes qui sont, par erreur, détectées comme frauduleuses. En affinant les modèles prédictifs grâce à une meilleure analyse des données, les entreprises peuvent réduire le nombre de ces incidents.

Maximiser le chiffre d'affaires grâce aux données de paiement

    Les données de paiement offrent des insights précieux sur le comportement des clients, comme leurs préférences en matière de méthodes de paiement et les périodes où ils effectuent le plus d'achats. Ces informations permettent aux entreprises de mieux cibler leurs offres promotionnelles et d'optimiser leurs campagnes marketing. Par exemple, si les données montrent que les clients préfèrent utiliser des portefeuilles électroniques, une entreprise peut promouvoir cette option de paiement dans ses communications.
    En parallèle, ces données peuvent suggérer au commerçant d’offrir des solutions de paiement locales ou des options de paiement en plusieurs fois peut augmenter les taux de conversion et, par conséquent, le chiffre d'affaires.
    Les données de paiement aident également à comprendre pourquoi certains clients abandonnent leurs paniers avant de finaliser l’achat. En identifiant les points de friction dans le processus de paiement, comme des étapes supplémentaires inutiles ou des options de paiement limitées, les entreprises peuvent ajuster leur stratégie pour offrir une expérience de paiement plus fluide.
    Enfin, l'analyse des données de paiement permet d'identifier les tendances émergentes et les opportunités de marché. De plus, suivre les tendances saisonnières grâce aux données de paiement peut aider à planifier les stocks et les promotions de manière plus efficace, maximisant ainsi les ventes durant les périodes de forte demande.

Le rôle des orchestrateurs de paiement dans l'exploitation de la data

Centraliser les données de paiement

Les orchestrateurs de paiement jouent un rôle clé en centralisant les données issues de diverses sources de paiement. Cette centralisation offre une vue d'ensemble plus claire et complète des transactions à travers différents canaux et prestataires de paiement. En regroupant les données, les entreprises peuvent mieux analyser les tendances de paiement, surveiller les performances et détecter les anomalies. Cette approche est essentielle pour prendre des décisions pertinentes concernant la gestion des paiements.

Optimiser les transactions grâce au routage intelligent

Les orchestrateurs de paiement optimisent le routage des transactions vers les prestataires les plus adaptés, en tenant compte de facteurs tels que les coûts de transaction, les taux d'approbation et les risques de fraude. Cette capacité à prendre des décisions basées sur des données précises permet de réduire les coûts, tout en augmentant les taux de réussite des transactions !

Prévention de la fraude

Les orchestrateurs utilisent également les données pour renforcer les mécanismes de détection et de prévention de la fraude. En identifiant les modèles de transactions qui deviennent suspectes, ils peuvent intervenir en temps réel pour minimiser les risques, protégeant ainsi les revenus et la réputation de l'entreprise. Lire aussi : Orchestrateur de paiements : définition, rôle et critères de choix

Purse, un orchestrateur de paiement au cœur de l'exploitation de la data

Purse est une solution SaaS d'orchestration de paiement qui centralise et analyse les données de paiement. Grâce à son module d'orchestration, Purse permet de tester, optimiser et sécuriser les flux de paiement. En sélectionnant les meilleures solutions de paiement parmi 80 partenaires locaux et internationaux, Purse aide les entreprises à réduire les coûts de transaction et à augmenter les taux d'acceptation. Ce routage intelligent est un levier idéal pour permettre aux commerçants de gagner en rentabilité.

En parallèle, Purse transforme l'expérience de paiement et renforce la satisfaction et la fidélisation client. En offrant des parcours de paiement personnalisés et sans friction, Purse solidifie la relation avec les consommateurs ! Couplée à une bonne exploitation de la data, cette approche est idéale pour stimuler la croissance des entreprises. Vous souhaitez en savoir plus sur Purse ?

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