Durante una revisión trimestral de negocios, el director financiero solicita la tasa de aprobación de la organización del trimestre anterior. Pagos presenta una cifra, prevención de fraudes otra y finanzas una tercera. Cada una es metodológicamente sólida. Ninguna coincide.
Esto es la fragmentación de datos de pago: información distribuida entre proveedores de pago, herramientas antifraude, procesos de pago y sistemas financieros, cada uno con sus propios formatos y definiciones. El problema es generalizado. Según un informe de PYMNTS Intelligence de enero de 2025, elaborado junto con Spreedly, el 82% de los minoristas en línea reportan dificultades para identificar las causas de los pagos fallidos.
La fragmentación de datos de pago rara vez se presenta como un problema de datos. Se manifiesta como tres señales de advertencia en el rendimiento de la tasa de aprobación.
Sin definiciones consistentes y un eje temporal común entre proveedores, la misma tasa de aprobación arroja resultados diferentes según el sistema que la calcule.
El costo es el tiempo. Cuando las tasas de aprobación disminuyen, los equipos pasan los primeros días conciliando cifras en lugar de diagnosticar la causa. Mientras tanto, el comportamiento del emisor puede haber cambiado: un banco endurece sus filtros de fraude para una categoría de comercio, y un rango de BIN que funcionaba bien el día anterior comienza a tener un rendimiento inferior.
Pregunta clave: ¿Todos los equipos reportan la misma tasa de aprobación para el mismo periodo?
Los rechazos definitivos, como una cuenta cerrada o una tarjeta reportada como robada, son finales. Los rechazos temporales, como un tiempo de espera agotado o una restricción temporal del emisor, a menudo pueden recuperarse mediante un reintento o redirigiendo a un proveedor alternativo.
Cuando cada proveedor reporta códigos de rechazo en su propio formato, los rechazos recuperables se agrupan con los permanentes y los ingresos recuperables se pierden. Reintentar sin ese contexto no es una solución, ya que las redes de tarjetas restringen los reintentos repetidos y cada intento conlleva un costo.
El impacto llega al cliente. El Baymard Institute descubrió que el 10% de los compradores en línea en EE. UU. que abandonaron una compra lo hicieron porque su tarjeta fue rechazada.
Pregunta clave: ¿Qué proporción de sus rechazos son temporales y qué parte de ellos se recuperan?
Cuando los proveedores reportan tarifas bajo estructuras diferentes, finanzas no puede determinar cuál es la más rentable según el tipo de transacción, mercado o tarjeta. Los costos de procesamiento aumentan sin una atribución clara.
El fraude intensifica la presión. El estudio True Cost of Fraud de 2025 de LexisNexis Risk Solutions encontró que los comercios en EE. UU. incurren en un costo promedio de $4.61 por cada $1 de fraude. Las reglas antifraude se endurecen en respuesta, pero sin datos unificados, no hay forma confiable de medir cuántos clientes legítimos rechazan esas reglas.
Pregunta clave: ¿Se pueden comparar la tasa de aprobación y el costo por transacción entre proveedores de manera consistente?
La solución se encuentra debajo de la capa de informes:
Cuando una pregunta sencilla sobre la tasa de aprobación genera tres respuestas, el problema no es la falta de datos, sino la falta de integración. Para una empresa que procesa 1000 millones de dólares anuales, cada punto porcentual de aprobación representa 10 millones de dólares en ingresos.
DEUNA conecta a los comercios empresariales con más de 400 proveedores de pagos y prevención de fraudes mediante una única integración, unificando los datos de pago en tiempo real, desde el proceso de compra hasta la liquidación. Athia, la inteligencia de pagos de DEUNA, analiza dichos datos, identifica cambios significativos en el rendimiento y prioriza las acciones de mayor impacto.
