A maioria das grandes empresas possui mais dados de pagamento do que consegue processar. Cada transação gera sinais: qual processador a aprovou, qual a recusou e por quê, quanto tempo levou, qual foi a pontuação de fraude, como o cliente pagou e onde ele estava no mundo. Multiplique isso por milhões de transações por mês e o volume de dados torna-se imenso.
O problema não é a falta de dados. É que muito pouco disso está sendo usado para tomar decisões melhores.
Os dados de pagamento são um registro de tudo o que acontece entre seus clientes e sua receita. Eles indicam onde os clientes desistem antes de concluir uma compra, quais métodos de pagamento convertem melhor para cada segmento e quais padrões comportamentais no checkout sinalizam uma oportunidade de aumentar o valor médio do pedido. Em um nível mais granular, eles revelam quais processadores apresentam desempenho inferior para perfis de transação específicos, onde clientes legítimos estão sendo bloqueados incorretamente e exatamente quanto isso está custando por trimestre.
Esse último ponto, por si só, é significativo. De acordo com a PYMNTS Intelligence, 82% dos executivos têm dificuldade em identificar por que seus pagamentos falham, devido a uma visão fragmentada de seus dados. As implicações na receita são diretas: quase metade dos comerciantes estima que até 5% dos pedidos legítimos são recusados incorretamente como fraudulentos, representando uma perda estimada de US$ 50 bilhões em receita em todo o setor.
Estes não são casos isolados. Eles representam um vazamento sistêmico de receita que aparece nos dados muito antes de ser notado em uma revisão trimestral. Os comerciantes que capturam essa receita são aqueles que construíram a infraestrutura necessária para visualizar esses sinais e agir sobre eles. A maioria não o fez.
A resposta é estrutural. Os dados de pagamento e comércio não residem em um único lugar. Eles estão espalhados por sistemas internos, plataformas externas e painéis de provedores, cada um com seu próprio formato, suas próprias definições e seu próprio ritmo de relatório. Um chargeback em um sistema é categorizado de forma diferente do que em outro. Um código de motivo de recusa de um processador não corresponde exatamente ao mesmo código de outro. Antes que qualquer análise possa ser feita, alguém precisa reconciliar tudo isso em uma linguagem comum.
Múltiplos provedores de pagamento tornam esse problema significativamente pior. Cada um detém um fragmento do panorama da transação: um processador vê suas aprovações, outro vê suas recusas, e nenhum provedor isolado vê o fluxo completo em todos os canais e métodos. Quando algo dá errado, ou quando surge uma oportunidade de melhoria, a equipe precisa extrair dados de cada fonte manualmente e reconstruir o quadro completo antes mesmo de começar a diagnosticar. Quando essa análise é concluída, o momento de agir já passou.
Com o volume e a complexidade das variáveis envolvidas nos pagamentos, realizar essa análise manualmente em escala é simplesmente impossível. O resultado é que a maioria das equipes de pagamento toma decisões de roteamento e risco com base em uma visão parcial e atrasada de seus próprios dados.
Quando os dados de pagamento são unificados entre todos os provedores e tornados acionáveis em tempo real, três coisas acontecem:
Quando os dados de pagamento e comércio são unificados e tornados acionáveis em tempo real, a mudança mais imediata é a visibilidade: Padrões que antes estavam ocultos em sistemas desconectados tornam-se imediatamente identificáveis: uma faixa de BIN com desempenho inferior em uma geografia específica, uma etapa de checkout onde um segmento de cliente específico desiste consistentemente, um processador que lida bem com um tipo de cartão, mas falha sistematicamente em outro. Encontrar a causa raiz de um problema de desempenho deixa de ser uma investigação de vários dias e passa a ser uma questão de minutos.
Essa visibilidade é o que transforma pagamentos em um diferencial competitivo: De acordo com a PYMNTS Intelligence, 61% dos comerciantes veem os pagamentos como uma área chave para diferenciação competitiva, particularmente através da capacidade de usar dados em nível de transação para entender o comportamento do cliente. Os comerciantes que sabem por que os clientes abandonam o checkout, quais métodos de pagamento impulsionam a retenção e onde seu funil de conversão falha são aqueles que tomam melhores decisões em toda a experiência de comércio, não apenas na camada de autorização.
Uma vez que a causa raiz está clara, a velocidade de melhoria muda completamente: Otimizar fluxos de checkout para segmentos específicos, ajustar a lógica de roteamento para perfis de transação com baixo desempenho, melhorar a completude dos campos de dados para enviar sinais mais ricos aos emissores: tudo isso se torna mais rápido de identificar, priorizar e executar. Os ganhos se acumulam nas taxas de aceitação, na conversão de checkout e na retenção de clientes simultaneamente.
Os comerciantes que estão vencendo no setor de pagamentos são aqueles que eliminaram a lacuna entre os dados que possuem e as decisões que tomam com eles.
Essa lacuna exige duas coisas: uma camada unificada que reúna todos os dados de pagamento em uma visão única e normalizada, e um sistema capaz de agir sobre esses dados em tempo real, sem esperar que um humano interprete um painel.
A DEUNA oferece ambos. Uma única integração conecta os comerciantes a mais de 400 provedores de pagamento e fraude, normalizando os dados de todos eles em uma base consistente. Athia, o motor de inteligência de pagamentos da DEUNA, trabalha continuamente sobre esses dados. Ela identifica onde as taxas de aprovação estão vazando, quais processadores apresentam desempenho inferior para perfis de transação específicos e onde a receita está sendo desperdiçada.
Dados de pagamento já são gerados a cada transação que sua empresa processa. A questão é se eles estão trabalhando a seu favor.
