Todas las empresas procesan pagos, y cada transacción contiene pistas sobre el comportamiento de los clientes y el rendimiento de los ingresos. Las empresas pueden utilizar el análisis de pagos, desde las tasas de autorización hasta la combinación de métodos de pago, para conocer los patrones de los clientes y luego utilizar esos patrones para impulsar el crecimiento. La importancia del análisis de pagos ha quedado clara, ya que el mercado mundial de software de datos y análisis tiene un valor estimado de 141.910 millones de dólares estadounidenses en 2023 y se proyecta que alcance los 345.320 millones de dólares para 2030.

Al analizar tus métricas de pago, puedes comprender mejor por qué los clientes completan o abandonan los procesos de compra, dónde se producen pérdidas de ingresos y qué mejoras pueden aumentar las conversiones y el flujo de caja. Muchas empresas utilizan la información obtenida de los datos de pago en tiempo real para mejorar las tasas de éxito, pronosticar los ingresos con mayor precisión y diseñar mejores experiencias para los clientes.

A continuación, analizaremos por qué el análisis de pagos es importante para el crecimiento empresarial y cómo puede convertir las transacciones en información útil.

Esto es lo que encontrarás en este artículo

• ¿Qué es el análisis de pagos?
  
• ¿Por qué es importante el análisis de pagos para el crecimiento empresarial?
  
• ¿Qué métricas de pago deben ser tenidas en cuenta por las empresas?
  
• ¿Qué tipos de análisis de pagos existen?
  
• ¿Cómo mejora el análisis de pagos el rendimiento y la toma de decisiones?
  
• ¿Cómo pueden las empresas implementar eficazmente el análisis de pagos?
  
• ¿Cuáles son los casos de uso más comunes del análisis de pagos?
  
• ¿Qué desafíos enfrentan las empresas con la analítica de pagos?
  
• ¿Cómo puede ayudarte Stripe Payments?
  

¿Qué es la analítica de pagos?

El análisis de pagos es el proceso de recopilar y estudiar los datos que se generan cada vez que un cliente te paga. Esto incluye cuánto gastan, qué compran, cómo pagan y si los pagos se realizan correctamente o fallan.

Al combinar los datos de tus sistemas de caja, punto de venta (POS) y facturación, obtienes una visión global de cómo se mueve el dinero en tu negocio. Esta visión te muestra qué métodos de pago eligen los clientes, dónde se producen fallos en las transacciones y cómo funcionan los diferentes canales de venta.

El análisis de pagos puede ayudarte a comprender el comportamiento de tus clientes en el momento de la compra y utilizar esa información para mejorar tus operaciones y aumentar tus ingresos.

¿Por qué es importante el análisis de pagos para el crecimiento empresarial?

Cada transacción contiene señales sobre tus clientes: cómo compran, qué compran y dónde se quedan atascados. El análisis de pagos puede convertir esas señales en retroalimentación para el crecimiento de la empresa. Analizar los pagos te permite detectar problemas como un aumento brusco de fallos en las tarjetas ocontracargos, o una tendencia emergente entre los clientes, como el hecho de que las carteras digitales estén superando a las tarjetas de crédito en determinados mercados.

El análisis de pagos puede ayudar a toda la organización a relacionar las decisiones con los resultados. El departamento financiero puede pronosticar el flujo de caja con mayor precisión, los equipos de producto pueden diseñar mejores experiencias de pago y el departamento de marketing puede vincular las campañas directamente con los pagos exitosos.

¿Qué métricas de pago deben ser tenidas en cuenta por las empresas?

El seguimiento de las métricas adecuadas revela cómo se mueve el dinero, dónde hay fricciones y qué aspectos requieren atención.

A continuación, se sugieren algunas métricas de las que puedes hacer seguimiento:

• Volumen y valor de las transacciones: el seguimiento del volumen y el valor de los pagos por canal o mercado permite identificar tendencias de crecimiento de alto nivel y mostrar cuándo comienza a cambiar la dinámica de las ventas.

• Uso de los métodos de pago: Ase trata de la frecuencia con la que los clientes eligen pagar con diferentes métodos de pago. Supervisa cómo cambia el uso entre tarjetas,monederos digitales, y pagos bancarios para detectar nuevas preferencias con antelación y ajustar tu experiencia proceso de compra o estrategia de precios.

• Tasas de autorización y rechazo: La tasa de autorización es el porcentaje de pagos que se aprueban con éxito, y la tasa de rechazo es el porcentaje de los que no se aprueban. Incluso una pequeña caída en la tasa de autorización puede suponer una pérdida de ingresos a gran escala. Estudiar las razones de los rechazos (por ejemplo, emisor, región, autenticación) ayuda a identificar el problema.

• Tasas de contracargos y fraude: Son las tasas a las que se revierten los cargos o se marcan como fraudulentos. Las devoluciones pueden indicar confusión por parte de los clientes, problemas con los productos o patrones de fraude. El seguimiento de estas métricas te ayuda a ajustar las políticas o las herramientas contra el fraude antes de que los problemas se agraven.

• Tasas de retención y abandono vinculadas al pago: Es el porcentaje de clientes con suscripción que renueva con éxito (tasa de retención) frente a los que cancelan (tasa de abandono) su suscripción debido al método de pago vinculado. Supervisar cuántas cancelaciones se deben a problemas de pago te ayuda a intervenir enviando recordatorios automáticos para actualizar las tarjetas u ofreciendo opciones de pago alternativas.

¿Qué tipos de análisis de pagos existen?

A veces, las empresas utilizan una combinación de métodos de análisis de pagos para convertir los datos brutos de las transacciones en información útil.

Estos son los cuatro principales tipos de análisis de pagos:

• Análisis descriptivo: mira hacia atrás. Resume lo que ha sucedido (por ejemplo, totales de ventas, valores medios de los pedidos, tasas de éxito de los pagos) para revelar patrones en el rendimiento pasado.

• Análisis diagnóstico: pregunta por qué. Cuando se producen picos de rechazos o caídas en las conversiones, este análisis encuentra la causa, como la experiencia del usuario al finalizar la compra, problemas con el emisor o autenticaciones fallidas.

• Análisis predictivo: Mira hacia el futuro. Utiliza datos históricos para pronosticar tendencias, como cuándo alcanzará su pico la demanda o qué clientes probablemente abandonarán la empresa.

• Análisis prescriptivo: traza un plan de acción. Recomienda qué hacer a continuación, como añadir un nuevo método de pago, ajustar la configuración de riesgo o prepararse para el volumen estacional.

¿Cómo mejora el análisis de pagos el rendimiento y la toma de decisiones?

El análisis de pagos mejora la toma de decisiones en toda la empresa, desde el diseño de productos hasta la fijación de precios, al mostrar lo que realmente ocurre cuando los clientes pagan.

Así es como el análisis de pagos puede ser de ayuda para las empresas:

• Detectar las fugas de ingresos ocultas: incluso una mejora del 1% en la autorización puede recuperar millones en ingresos anuales para las grandes empresas. Por ejemplo, una empresa podría aumentar su tasa de aceptación simplemente identificando y solucionando un problema técnico relacionado con una red de tarjetas específica.

• Mejorar las previsiones y el flujo de caja: Los equipos financieros usan datos de pagos en tiempo real para modelar el flujo de caja con mayor precisión. Los datos en tiempo real les ayudan a ver los patrones de ingresos, anticipar las fluctuaciones estacionales y detectar anomalías, como retrasosen los pagos o picos repentinos de contracargos—de forma temprana.

• Perfeccionar las decisiones sobre clientes y productos: al vincular los datos de pago con el comportamiento de los clientes, los equipos pueden ver qué métodos de pago conducen a compras repetidas o a valores de pedido más altos.

¿Cómo pueden las empresas implementar eficazmente el análisis de pagos?

Si se ejecuta correctamente, el análisis de pagos se convierte en un lenguaje compartido y basado en datos sobre cómo se paga a tu empresa.

Estos son los pasos para implementar el análisis de pagos.

Elige herramientas que se adapten a la madurez de tus datos

Las empresas con equipos pequeños o con un bajo nivel de madurez en materia de datos pueden necesitar herramientas que sean fáciles de implementar y que requieran una ingeniería de datos mínima, mientras que las empresas con equipos más grandes y consolidados pueden prestar una atención más práctica. Elige lo que mejor se adapte a tu situación actual.

Integra todos los canales de pago

Los sistemas dispares ocultan patrones. Utiliza interfaces de programación de aplicaciones (APIs) o pipelines de datos para reunir transacciones de proceso de compra, suscripción y en tienda.

Crear estándares para la calidad de los datos

La inconsistencia en la denominación de los campos (por ejemplo, «Visa» en un sistema y «Crédito VISA» en otro) puede distorsionar las métricas de autorización. Establece convenciones de nomenclatura, validación automatizada y un único diccionario de datos para mantener la coherencia de todas las métricas en todas las plataformas.

Desarrollar fluidez analítica

Anima a tus equipos a realizar revisiones interfuncionales periódicas de los datos de pago para que puedan actuar en función de la información obtenida. Forma a los equipos para que cuestionen los datos de los informes y relacionen los resultados con las medidas que se deben tomar.

¿Cuáles son los casos de uso más comunes del análisis de pagos?

El análisis de pagos es importante para todos los sectores, y se obtienen los mejores resultados resolviendo problemas específicos del día a día.

A continuación, se presentan casos de uso específicos para el análisis de pagos:

• E-commerce: el análisis de los pagos permite identificar en qué momento del proceso de compra abandonan los clientes y cuáles son los métodos de pago más eficaces.

• Comercio minorista: Los análisis pueden comparar pagos por Internet y en tienda. Consolidar esos flujos suele revelar tendencias geográficas o de horarios, como un aumento en los pagos con tarjeta nocturnos en zonas urbanas o superioressin contacto consumo en tiendas suburbanas. Estas tendencias pueden orientar la inversión en personal y dispositivos de pago.

• Empresas con suscripción: supervisar las tasas de renovación, el éxito de los reintentos y la pérdida involuntaria de clientes suele ayudar a identificar cuándo el vencimiento de las tarjetas o las normas de autenticación comienzan a afectar a la retención.

• Pagos B2B: puedes identificar qué clientes pagan sistemáticamente con retraso o anticipadamente, y luego ajustar las previsiones de flujo de caja y las condiciones de crédito. Detectar incluso una pequeña tendencia de retraso puede permitir recuperar el capital circulante semanas antes.

¿A qué desafíos se enfrentan las empresas con el análisis de pagos?

La analítica de pagos puede transformar la forma en que entiendes losingresos de tu empresa, pero podrías encontrar dificultades en la implementación.

Ten en cuenta estos posibles problemas:

• Baja calidad o precisión de los datos: los datos inconsistentes o incompletos pueden dar lugar a conclusiones erróneas. Pequeños errores, como marcas de tiempo que no coinciden o transacciones duplicadas, pueden sesgar las tasas de éxito.

• Sistemas fragmentados: Las empresas suelen depender de múltiples sistemas de pago. Sin datos unificados, es difícil obtener una visión completa del comportamiento de los clientes. La integración a través de API o almacenes de datos resuelve este problema, pero requiere una inversión técnica y un mantenimiento disciplinado.

• Requisitos complejos de cumplimiento de la normativa y seguridad: Los datos de pago son sensibles. Mantenerlos cifrados, tokenizados y conformes con la normativa de seguridad de datos de la industria de tarjetas de pago (PCI DSS) añade complejidad. Las empresas deben encontrar un equilibrio entre la accesibilidad para el análisis y las estrictas normas de protección de datos.

• Falta de toma de decisiones basada en datos: Incluso las mejores herramientas de análisis pueden fallar si los equipos no actúan en función de la información que descubren. Crea hábitos en torno al uso de los datos de pagos para tomar decisiones.

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