Durante uma revisão trimestral de negócios, o CFO solicita a taxa de aprovação da organização referente ao trimestre anterior. A equipe de pagamentos apresenta um número, a de prevenção a fraudes, outro, e a financeira, um terceiro. Cada um é metodologicamente sólido. Nenhum deles coincide.
Isso é a fragmentação de dados de pagamento: dados distribuídos entre provedores de pagamento, ferramentas de prevenção a fraudes, checkout e sistemas financeiros, cada um com seus próprios formatos e definições. O problema é generalizado. De acordo com um relatório da PYMNTS Intelligence de janeiro de 2025, produzido em conjunto com a Spreedly, 82% dos varejistas online relatam dificuldade em identificar as causas de pagamentos recusados.
A fragmentação de dados de pagamento raramente se apresenta como um problema de dados. Ela surge como três sinais de alerta no desempenho da taxa de aprovação.
Sem definições consistentes e um eixo temporal comum entre os provedores, a mesma taxa de aprovação gera resultados diferentes dependendo de qual sistema a calcula.
O custo é o tempo. Quando as taxas de aprovação caem, as equipes passam os primeiros dias conciliando números em vez de diagnosticar a causa. Enquanto isso, o comportamento do emissor pode já ter mudado: um banco endurece seus filtros de fraude para uma categoria de comerciante, e uma faixa de BIN que apresentava bom desempenho no dia anterior começa a ter um desempenho inferior.
Pergunta-chave: Todas as equipes reportam a mesma taxa de aprovação para o mesmo período?
Recusas definitivas (hard declines), como uma conta encerrada ou um cartão reportado como roubado, são finais. Recusas temporárias (soft declines), como um tempo limite excedido ou uma restrição temporária do emissor, muitas vezes podem ser recuperadas por meio de uma nova tentativa ou pelo roteamento para um provedor alternativo.
Quando cada provedor reporta códigos de recusa em seu próprio formato, as recusas recuperáveis são agrupadas com as permanentes, e a receita recuperável é descartada. Tentar novamente sem esse contexto não é uma solução, já que as redes de cartão restringem novas tentativas repetidas e cada tentativa acarreta um custo.
O impacto chega ao cliente. O Baymard Institute constatou que 10% dos compradores online nos EUA que abandonaram uma compra o fizeram porque seu cartão foi recusado.
Pergunta-chave: Qual a proporção das suas recusas que são temporárias e qual a parcela delas que é recuperada?
Quando os provedores reportam taxas sob estruturas diferentes, o setor financeiro não consegue determinar qual é o mais econômico por tipo de transação, mercado ou cartão. Os custos de processamento aumentam sem uma atribuição clara.
A fraude intensifica a pressão. O estudo "True Cost of Fraud" de 2025 da LexisNexis Risk Solutions constatou que os comerciantes dos EUA incorrem em um custo médio de US$ 4,61 para cada US$ 1 de fraude. As regras de prevenção a fraudes tornam-se mais rígidas em resposta, mas, sem dados unificados, não há uma maneira confiável de medir quantos clientes legítimos essas regras recusam.
Pergunta-chave: A taxa de aprovação e o custo por transação podem ser comparados entre os provedores de forma consistente?
A solução reside abaixo da camada de relatórios:
Quando uma pergunta simples sobre a taxa de aprovação gera três respostas, o problema não é a falta de dados, mas a falta de integração. Para uma empresa que processa US$ 1 bilhão anualmente, cada ponto percentual na taxa de aprovação representa US$ 10 milhões em receita.
A DEUNA conecta grandes comerciantes a mais de 400 provedores de pagamento e antifraude por meio de uma única integração e unifica os dados de pagamento em tempo real, do checkout à liquidação. Athia, a inteligência de pagamentos baseada em agentes da DEUNA, analisa esses dados, identifica mudanças significativas no desempenho e prioriza as ações de maior impacto.
