La mayoría de los comercios empresariales tienen más datos de pago de los que pueden procesar. Cada transacción genera señales: qué procesador la aprobó, cuál la rechazó y por qué, cuánto tiempo tomó, cuál fue la puntuación de fraude, con qué pagó el cliente y en qué parte del mundo se encontraba. Si multiplicamos esto por millones de transacciones al mes, el volumen de datos es enorme.
El problema no es la falta de datos, sino que muy pocos se utilizan para tomar mejores decisiones.
Los datos de pago son un registro de todo lo que sucede entre sus clientes y sus ingresos. Le indican dónde abandonan los clientes antes de completar una compra, qué métodos de pago convierten mejor para cada segmento y qué patrones de comportamiento en el proceso de pago señalan una oportunidad para aumentar el valor promedio de los pedidos. A un nivel más granular, le indican qué procesadores tienen un rendimiento inferior para perfiles de transacción específicos, dónde se bloquea incorrectamente a clientes legítimos y cuánto le cuesta exactamente eso cada trimestre.
Este último punto por sí solo es significativo. Según PYMNTS Intelligence, el 82% de los ejecutivos tiene dificultades para identificar por qué fallan sus pagos debido a una visión fragmentada de sus datos. Las implicaciones en los ingresos son directas: casi la mitad de los comercios estima que hasta el 5% de los pedidos legítimos se rechazan incorrectamente por considerarse fraudulentos, lo que representa una pérdida estimada de 50 mil millones de dólares en ingresos en toda la industria.
Estos no son casos aislados. Son una fuga sistémica de ingresos que aparece en los datos mucho antes de que se refleje en una revisión trimestral. Los comercios que capturan estos ingresos son aquellos que han construido la infraestructura necesaria para ver esas señales y actuar en consecuencia. La mayoría no lo ha hecho.
La respuesta es estructural. Los datos de pago y comercio no residen en un solo lugar. Están dispersos en sistemas internos, plataformas externas y paneles de proveedores, cada uno con su propio formato, sus propias definiciones y su propia cadencia de informes. Un contracargo en un sistema se clasifica de manera diferente que en otro. Un código de motivo de rechazo de un procesador no se asigna claramente al mismo código de otro diferente. Antes de que se pueda realizar cualquier análisis, alguien debe reconciliar todo eso en un lenguaje común.
Tener múltiples proveedores de pago empeora significativamente este problema. Cada uno posee un fragmento del panorama de la transacción: un procesador ve sus aprobaciones, otro ve sus rechazos, y ningún proveedor ve el flujo completo a través de todos los canales y métodos. Cuando algo sale mal, o cuando aparece una oportunidad de mejora, el equipo debe extraer datos de cada fuente manualmente y reconstruir el panorama completo antes de poder siquiera comenzar a diagnosticarlo. Para cuando se completa ese análisis, el momento de actuar ya ha pasado.
Dada la cantidad y complejidad de las variables involucradas en los pagos, realizar ese análisis manualmente a gran escala simplemente no es posible. El resultado es que la mayoría de los equipos de pagos toman decisiones de enrutamiento y riesgo basadas en una visión parcial y retrasada de sus propios datos.
Cuando los datos de pago se unifican entre todos los proveedores y se vuelven accionables en tiempo real, suceden tres cosas:
Cuando los datos de pago y comercio se unifican y se vuelven accionables en tiempo real, el cambio más inmediato es la visibilidad: Los patrones que antes estaban ocultos en sistemas desconectados se vuelven identificables de inmediato: un rango de BIN con bajo rendimiento en una geografía específica, un paso del proceso de pago donde un segmento de clientes en particular abandona constantemente, un procesador que maneja bien un tipo de tarjeta pero falla constantemente en otro. Encontrar la causa raíz de un problema de rendimiento pasa de ser una investigación de varios días a una cuestión de minutos.
Esa visibilidad es lo que convierte a los pagos en un diferenciador competitivo: Según PYMNTS Intelligence, el 61% de los comercios considera los pagos como un área clave para la diferenciación competitiva, particularmente a través de la capacidad de utilizar datos a nivel de transacción para comprender el comportamiento del cliente. Los comercios que saben por qué los clientes abandonan el proceso de pago, qué métodos de pago impulsan la retención y dónde se rompe su embudo de conversión son los que toman mejores decisiones en toda la experiencia comercial, no solo en la capa de autorización.
Una vez que la causa raíz está clara, la velocidad de mejora cambia por completo: Optimizar los flujos de pago para segmentos específicos, ajustar la lógica de enrutamiento para perfiles de transacción con bajo rendimiento, mejorar la integridad de los campos de datos para enviar señales más ricas a los emisores: todo esto se vuelve más rápido de identificar, priorizar y ejecutar. Las ganancias se acumulan simultáneamente en las tasas de aceptación, la conversión en el proceso de pago y la retención de clientes.
Los comercios que están teniendo éxito en los pagos son aquellos que han cerrado la brecha entre los datos que poseen y las decisiones que toman con ellos.
Esa brecha requiere dos cosas: una capa unificada que reúna todos los datos de pago en una vista única y normalizada, y un sistema que pueda actuar sobre esos datos en tiempo real sin esperar a que un humano interprete un panel de control.
DEUNA proporciona ambas. Una integración única conecta a los comercios con más de 400 proveedores de pago y fraude, normalizando los datos de todos ellos en una base de referencia consistente. Athia, el motor de inteligencia de pagos de DEUNA, trabaja sobre esos datos de forma continua. Ella identifica dónde se están perdiendo tasas de aprobación, qué procesadores tienen un rendimiento inferior para perfiles de transacción específicos y dónde se están dejando ingresos sobre la mesa.
Cada transacción que procesa su negocio genera datos de pago. La cuestión es si usted les está sacando provecho.
