Bei der Transaktionskategorisierung, auch Transaktionstaxonomie genannt, werden Finanztransaktionen in vordefinierte Kategorien eingeteilt, damit Unternehmen und Einzelpersonen besser nachvollziehen können, woher Gelder kommen und wie sie ausgegeben werden. Das ist ein gängiges Verfahren im persönlichen Finanzmanagement und in der Unternehmensbuchhaltung.

Da fast 70 % der Unternehmen in den letzten Jahren einen Anstieg von Verlusten aufgrund von Betrug verzeichnet haben, kann die Transaktionskategorisierung eine wichtige Rolle bei der Erkennung und Verhinderung betrügerischer Aktivitäten spielen. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Kundschaft und Unternehmen die Transaktionskategorisierung nutzen können, um ihre Finanzorganisation und ihre allgemeine Finanzlage zu verbessern.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Funktionsweise der Transaktionskategorisierung
  
• Welche Arten von Unternehmen können von der Transaktionskategorisierung profitieren?
  
• Beispiele für Transaktionskategorien
  
• Implementierung der Transaktionskategorisierung mit Stripe
  
• Vorteile einer genauen Transaktionskategorisierung für Unternehmen
  
• Wie man eine bessere Nutzererfahrung mit detaillierten Transaktionseinblicken schafft
  

Funktionsweise der Transaktionskategorisierung

Die Transaktionskategorisierung oder Transaktionstaxonomie bezeichnet die Kategorisierung von Finanztransaktionen nach Art, Zweck oder Typ. Diese Kategorisierung hilft Einzelpersonen, Unternehmen und Finanzinstituten bei der Verwaltung ihrer Finanzen.

Der erste Schritt dieses Prozesses besteht darin, einzelne Finanztransaktionen in den Aufzeichnungen einer Person oder eines Unternehmens zu identifizieren, entweder manuell oder durch automatisierte Systeme, die Transaktionsbeschreibungen, Beträge und andere relevante Daten lesen. Die Organisation, die Einzelperson oder das automatisierte System klassifiziert und kennzeichnet die Transaktionen dann mithilfe eines der folgenden Systeme als bestimmte Kategorien oder Gruppen.

• Regelbasierte Systeme: Diese Systeme verwenden vordefinierte Regeln oder Schlüsselwörter, um Kategorien auf der Grundlage von Transaktionsbeschreibungen zuzuweisen. Zum Beispiel könnte eine Transaktion mit dem Wort „Starbucks“ unter „Cafés“ kategorisiert werden.

• Modelle für maschinelles Lernen: Diese Modelle verwenden Algorithmen, um aus großen Datensätzen mit gekennzeichneten Transaktionen zu lernen und dieses Wissen zur Kategorisierung neuer Transaktionen anzuwenden. Modelle für maschinelles Lernen können präziser und anpassungsfähiger sein als regelbasierte Systeme.

Es ist wichtig, die Konsistenz des Kategorisierungsprozesses zu wahren, indem im Laufe der Zeit dieselben Kategorien und Unterkategorien für verschiedene Transaktionen verwendet werden. Nach dem Kategorisierungsprozess verwenden Organisationen verschiedene Analysetools, um Einblicke in Ausgabenmuster, Einnahmequellen und andere Finanztrends zu erhalten, um Entscheidungen über Budgetierung, Investitionen und das allgemeine Finanzmanagement zu treffen.

Welche Arten von Unternehmen können von der Transaktionskategorisierung profitieren?

Fast jedes Unternehmen, das Finanztransaktionen abwickelt, kann von der Transaktionskategorisierung profitieren. Einige Arten von Unternehmen eignen sich besonders gut für diese Praxis. Dazu gehören:

• Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU): Oft verfügen KMU nur über begrenzte Ressourcen für das Finanzmanagement. Die Transaktionskategorisierung kann ihnen dabei helfen, Ausgaben zu verfolgen, Bereiche mit potenziellen Kosteneinsparungen zu identifizieren und fundierte finanzielle Entscheidungen zu treffen.

• E-Commerce-Unternehmen: Diese Unternehmen wickeln ein großes Volumen an Online-Transaktionen ab. Die Kategorisierung kann E-Commerce-Unternehmen dabei helfen, Verkaufsdaten zu analysieren, das Kundenverhalten zu verfolgen und beliebte Produkte oder Dienstleistungen zu identifizieren.

• Unternehmen mit Abonnementmodell: Diese Unternehmen sind auf wiederkehrende Einnahmen angewiesen. Mithilfe der Kategorisierung können sie Abonnementzahlungen nachverfolgen, Abwanderung erkennen und zukünftige Einnahmen prognostizieren.

• Unternehmen mit mehreren Einnahmequellen: Unternehmen mit verschiedenen Einnahmequellen können die Kategorisierung verwenden, um die Leistung jeder Einnahmequelle zu verfolgen und Ressourcen entsprechend zuzuweisen.

• Unternehmen mit komplexen Ausgabenstrukturen: Unternehmen mit vielen Ausgabenkategorien können die Kategorisierung verwenden, um Ausgaben zu verfolgen, Kostenstellen zu identifizieren und ihre Budgets zu aktualisieren.

• Gemeinnützige Organisationen: Gemeinnützige Organisationen müssen Spenden und Ausgaben sorgfältig verfolgen, um Transparenz zu gewährleisten und ihre Rechenschaftspflicht zu erfüllen. Die Kategorisierung kann ihnen helfen, ihre Finanzen effektiv zu verwalten und ihren Einfluss gegenüber Spendern zu demonstrieren.

• Freiberufler/innen und Einzelunternehmer/innen: Unabhängige Auftragnehmer/innen können die Kategorisierung verwenden, um ihre Einnahmen und Ausgaben zu verfolgen, sich auf die Steuererklärung vorzubereiten und fundierte finanzielle Entscheidungen zu treffen.

• Restaurants: Restaurants können die Kategorisierung verwenden, um Lebensmittelkosten, Arbeitskosten und den Umsatz mit verschiedenen Menüartikeln zu verfolgen.

• Einzelhandelsgeschäfte: Einzelhandelsgeschäfte können die Kategorisierung verwenden, um Verkäufe nach Produktkategorie zu verfolgen, die meistverkauften Artikel zu identifizieren und das Ausgabeverhalten der Kundschaft zu analysieren.

• Dienstleistungsorientierte Unternehmen: Dienstleistungsorientierte Unternehmen können die Kategorisierung verwenden, um abrechenbare Stunden, Projektausgaben und Kundenzahlungen zu verfolgen.

• Fertigungsunternehmen: Fertigungsunternehmen können die Kategorisierung verwenden, um Rohstoffkosten, Produktionsausgaben und den Verkauf von Fertigwaren zu verfolgen.

Beispiele für Transaktionskategorien

Transaktionskategorien unterteilen Einnahmen und Ausgaben in überschaubare, logische Gruppen. Für Unternehmen verbessert eine detaillierte Kategorisierung die Finanzanalyse und -berichterstattung sowie die strategische Entscheidungsfindung. Für Einzelpersonen verbessert sie die Budgetierung, die Einsparungen und das allgemeine Finanzmanagement.

Hier werden einige gängige Transaktionskategorien genannt. Je nach den spezifischen Nutzeranforderungen können diese Kategorien weiter angepasst werden.

Kategorien für persönliche Finanzen

Wohnen

• Miete
  
• Hypothekenzahlungen
  
• Hausrat-/Wohngebäudeversicherung
  
• Grundsteuer
  
• Instandhaltung und Reparaturen
  

Nebenkosten

• Strom
  
• Wasser
  
• Gas
  
• Internet
  
• Kabelfernsehen
  

Mobilität

• Kraftstoff
  
• Kosten für den öffentliche Verkehrsmittel
  
• Instandhaltung von Fahrzeugen
  
• Parkgebühren
  

Pkw-Zahlungen

• Essen
  
• Lebensmittelläden
  
• Auswärts essen
  
• Fast Food
  

Gesundheit

• Krankenkassenkosten
  
• Arztbesuche
  
• Rezepte/Verordnungen
  
• Zahnpflege
  

Unterhaltung

• Filme
  
• Konzerte
  
• Sportveranstaltungen
  
• Bücher
  
• Hobbys
  

Sparen und Investieren

• Sparkontoeinlagen
  
• Rentenbeiträge
  
• Investitionskäufe
  

Bildung

• Schul-/Studiengebühren
  
• Schulmaterialien
  
• Studentendarlehen
  
• Online-Kurse
  

Kategorien für Unternehmensfinanzen

Umsatz

• Produktverkäufe
  
• Dienstleistungsgebühren
  
• Lizenzgebühren
  
• Kapitalertrag
  

Kosten der verkauften Waren

• Rohmaterial
  
• Direkte Arbeit
  
• Produktionsbedarf
  
• Versandkosten
  

Betriebsaufwand

• Gehälter und Löhne
  
• Miet-, Pacht- oder Leasingzahlungen
  
• Nebenkosten
  
• Marketing und Werbung
  
• Professionelle Dienstleistungen (z. B. Rechtsberatung, Unternehmensberatung)
  

Investitionsausgaben

• Anschaffung von Ausrüstung
  
• Gebäudeverbesserungen
  
• Technologie-Upgrades
  

Steuern

• Einkommensteuer
  
• Verkaufssteuer
  
• Lohnsteuer
  
• Grundsteuer
  

Schuldendienst

• Zinszahlungen
  
• Tilgung
  

Sonstige Aufwendungen

• Reisen und Unterhaltung
  
• Versicherungsprämien
  
• Bürobedarf
  

Implementierung der Transaktionskategorisierung mit Stripe

Stripe stellt Saldo-Transaktionsobjekte bereit, die jede Transaktion darstellen, die sich auf Ihren Stripe-Kontosaldo auswirken, einschließlich Zahlungen, Rückerstattungen, angefochtene Zahlungen und Gebühren. Sie können auch Metadaten zu Ihren Stripe-Gebühren, Kundinnen und Kunden und anderen Objekten hinzufügen, in denen Sie zusätzliche Informationen zur Transaktion speichern können, wie z. B. Kategorie, Produkttyp oder Kundensegment. Unternehmen, die Stripe verwenden, können Transaktionen mit den folgenden Schritten kategorisieren, um finanzielle Einblicke zu gewinnen, die Buchhaltung zu vereinfachen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Kategorien definieren

Erstellen Sie klare und konsistente Kategorien, die auf Ihre Geschäftsanforderungen abgestimmt sind.

• Einkommen: Dazu können Verkäufe, Abonnements und Spenden gehören.

• Ausgaben: Dazu können Rückerstattungen, Gebühren oder Rückbuchungen gehören.

• Produkt- oder Dienstleistungskategorien: Bei diesen Kategorien kann es sich um Kleidung, Software oder Beratung handeln.

• Kundensegmente: Bei diesen Segmenten kann es sich um Einzelhandel, Großhandel oder Unternehmen handeln.

Kategorisierung implementieren

Bei der manuellen Kategorisierung wird jede Transaktion im Dashboard oder in der API von Stripe kategorisiert, indem ihr ein Kategorielabel oder -Tag zugewiesen wird. Diese Methode kann für Unternehmen mit einem hohen Transaktionsvolumen zeitaufwendig sein. Für eine einfache automatische Kategorisierung können Sie die Berichtskategorien von Stripe verwenden. Für eine detailliertere Kontrolle benötigen Sie jedoch ein Tool oder eine Integration eines Drittanbieters. In der Regel müssen Sie für optimale Ergebnisse manuelle und automatisierte Kategorisierung kombinieren, wobei Sie für die meisten Transaktionen eine automatisierte Kategorisierung verwenden und diese nach Bedarf manuell überprüfen und anpassen.

Im Folgenden finden Sie einige beliebte Optionen für Drittanbieter-Integrationen, die Transaktionen automatisch kategorisieren.

• Integrationen für Buchhaltungssoftware: Viele Buchhaltungsplattformen, wie z. B. Xero, verfügen über Integrationen mit Stripe, die die Kategorisierung auf der Grundlage von Regeln oder Abgleich automatisieren können.

• Finanzanalysetools: Tools wie Baremetrics oder ChartMogul können Ihre Stripe-Daten analysieren und automatische Kategorisierung, Berichterstattung und Erkenntnisse liefern.

• Kundenspezifische Lösungen: Wenn Sie spezielle Anforderungen haben, können Sie mithilfe der API oder Webhooks von Stripe Ihre eigene benutzerdefinierte Lösung entwickeln.

Kategorisierte Daten analysieren

Sobald Sie Ihre Transaktionen kategorisiert haben, können Sie die Daten für die folgenden Zwecke analysieren.

• Umsatz und Ausgaben verfolgen: Analysieren Sie Ihre finanzielle Leistung nach Kategorie.

• Trends und Muster identifizieren: Erkennen Sie Wachstums- oder Kosteneinsparungschancen.

• Fundierte Geschäftsentscheidungen treffen: Stützen Sie Ihre Strategien auf datengestützte Erkenntnisse.

• Buchhaltung und Berichterstattung vereinfachen: Verbessern Sie Ihre Buchhaltung und Steuervorbereitung.

Vorteile einer genauen Transaktionskategorisierung für Unternehmen

Eine genaue Transaktionskategorisierung ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Betriebsabläufe zu verbessern und das Wachstum zu fördern. Einige wichtige Vorteile:

Finanzielle Transparenz

• Cashflow: Durch die Kategorisierung von Transaktionen erhalten Unternehmen einen umfassenden Einblick in ihre Einnahmen und Ausgaben. So können sie den Cashflow besser steuern und ihre Finanzen genauer prognostizieren.

• Rentable und unrentable Bereiche: Kategorisierte Daten zeigen, welche Produkte, Dienstleistungen oder Kundensegmente den höchsten Umsatz generieren und welche die höchsten Kosten verursachen.

• Ausgabenverfolgung: Eine genaue Kategorisierung ermöglicht es Unternehmen, Ausgaben im Detail zu verfolgen und Bereiche zu identifizieren, in denen sie die Kosten senken können.

Buchhaltung und Berichterstattung

• Buchhaltung: Kategorisierte Transaktionen erleichtern Unternehmen den Kontenabgleich, die Erstellung von Jahresabschlüssen und die Einhaltung von Steuervorschriften.

• Prüfungen: Genaue und organisierte Finanzaufzeichnungen erleichtern Prüfungen und reduzieren den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Compliance.

Strategische Entscheidungen

• Trends und Muster: Kategorisierte Daten können Ausgabenmuster, saisonale Schwankungen und aufkommende Trends aufzeigen, sodass Unternehmen ihre Strategien proaktiv anpassen können.

• Marketingkampagnen: Durch die Verfolgung der Marketingausgaben und deren Korrelation mit den erzielten Einnahmen können Unternehmen die Effektivität ihrer Marketingmaßnahmen bewerten.

• Preise und Bestand: Transaktionsdaten können zu Preisentscheidungen und Bestandsmanagement herangezogen werden, um optimale Lagerbestände zu gewährleisten und die Rentabilität zu maximieren.

Kundeneinblicke

• Personalisierung: Durch die Analyse von Transaktionsdaten können Unternehmen Einblicke in die Kundenvorlieben gewinnen und personalisiertes Marketing sowie maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen ermöglichen.

• Kundensegmentierung: Kategorisierte Transaktionen ermöglichen eine effektive Kundensegmentierung, sodass Unternehmen bestimmte Zielgruppen mit relevanten Werbeaktionen und Treueprogrammen ansprechen können.

Betrugserkennung und -prävention

• Ungewöhnliche Muster erkennen: Eine genaue Kategorisierung kann dabei helfen, ungewöhnliche Transaktionsmuster zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten, sodass Unternehmen frühzeitig eingreifen können.
  

Wie man eine bessere Nutzererfahrung mit detaillierten Transaktionseinblicken schafft

Detaillierte Transaktionseinblicke können zu einer besseren Nutzererfahrung führen, indem sie es Unternehmen ermöglichen, ihre Angebote zu personalisieren, Kundenvorlieben und -bedürfnisse vorherzusagen und ihre Reichweite und ihren Support zu verbessern.

• Personalisierung: Durch die Analyse detaillierter Erkenntnisse aus jeder Transaktion können Unternehmen ihre Angebote an die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kundschaft anpassen. Wenn die Transaktionsdaten beispielsweise zeigen, dass Kundinnen oder Kunden häufig Bio-Produkte kaufen, könnte ein Einzelhandelsgeschäft ihnen andere Bio-Artikel empfehlen oder Sonderangebote für Bio-Produkte anbieten. So wird das Einkaufserlebnis relevanter und ansprechender.

• Prädiktive Analysen: Mit einem Verständnis der Muster und Trends können Unternehmen Produkte oder Dienstleistungen bewerben, bevor die Kundschaft sie explizit anfordert. Wenn sich beispielsweise aus den Transaktionserkenntnissen ergibt, dass Kundinnen oder Kunden alle drei Monate Druckertinte bestellen, könnte ein Unternehmen Erinnerungen einrichten oder die Möglichkeit bieten, die automatische Nachbestellung um diesen Zeitplan herum zu aktivieren. Das vereinfacht die Kundenerfahrung und stellt sicher, dass ihnen die wichtigsten Vorräte nicht ausgehen.

• Optimierter Kundensupport: Detaillierte Daten können Supportteams dabei helfen, den Kontext einer Kundenanfrage oder eines Kundenproblems schneller zu verstehen. Wenn sich Kundinnen oder Kunden bezüglich eines Kaufs an den Support wenden, kann das Supportteam durch sofortigen Zugriff auf die kategorisierten Transaktionsdetails schnellere, genauere und hilfreichere Antworten geben.

• Produkt- und Dienstleistungsentwicklung: Durch das Heranziehen von Transaktionsdaten bei der Produktentwicklung können Unternehmen neue Produkte und Dienstleistungen an den echten Kundenbedürfnissen und der Marktnachfrage ausrichten. Wenn beispielsweise Transaktionseinblicke einen steigenden Kauftrend bei umweltfreundlichen Produkten zeigen, könnte ein Unternehmen beschließen, seine Palette aus nachhaltigen Angeboten zu erweitern.

• Nutzeroberflächen: Wenn Sie wissen, wie die Kundschaft mit Ihrer Website oder App interagiert, z. B. welche Funktionen am häufigsten genutzt werden, an welchem Punkt Transaktionen abgebrochen werden und wo Schwachstellen auftreten, können Sie die Nutzeroberfläche verbessern. Sie können beispielsweise den Bezahlvorgang vereinfachen, die Navigation intuitiver gestalten oder relevantere Informationen dort bereitstellen, wo Nutzer/innen sie am dringendsten benötigen.

• Marketingstrategien: Transaktionsdaten können Unternehmen dabei helfen, effektivere Marketingkampagnen zu erstellen, die direkt auf die Interessen und Bedürfnisse der Kundschaft auf Basis des bisherigen Kaufverhaltens zugeschnitten sind. Personalisierte E-Mail-Kampagnen, gezielte Werbung und maßgeschneiderte Werbeaktionen sind effektiver, wenn sie aus detaillierten Einblicken in Kundentransaktionen stammen.

• Treueprogramme und Prämien: Durch die Analyse von Transaktionsdaten können Unternehmen personalisierte Belohnungsprogramme mit Rabatten, Vergünstigungen oder Vorteilen erstellen, die für eine bestimmte Person am attraktivsten sind. Dadurch steigern sie wiederum das Engagement und die Kundentreue.