Les données de paiement sont extrêmement utiles pour vérifier les ventes et comprendre les comportements d'achat des clients, les problèmes de paiement et les signes d'activité frauduleuse.

Selon le rapport DX Trends 2025 de l'Innovation Platform Agency (IPA) du Japon, le pourcentage d'entreprises au Japon engagées dans une forme de transformation numérique a atteint 77,8 %, contre 69,3 % en 2022. Cela indique que la plupart des entreprises reconnaissent l'importance des décisions commerciales basées sur les données.

Alors que les efforts de transformation numérique progressent, de nombreuses entreprises tentent encore de déterminer exactement quelles données examiner. L'accent doit être mis sur des données d'achat fiables générées par des transactions quotidiennes. L'analyse quotidienne de ces enregistrements constitue une étape fiable vers l'amélioration des revenus, la simplification des opérations et la stimulation de la croissance de l'entreprise.

Dans cet article, nous expliquerons les bases des données de paiement, les informations qu'elles peuvent révéler et quelques exemples concrets.

L’essentiel à retenir

• Les données de paiement désignent les informations liées à un achat, telles que la date, le montant, le moyen de paiement, les remboursements et les échecs de paiement.
  
• L'analyse des données de paiement vous permet de visualiser les tendances des ventes, les comportements d'achat des clients, les moyens de paiement utilisés et les signes de fraude potentielle.
  
• Ces informations sont utiles pour les promotions des ventes, le développement de nouveaux produits, la prévision de la demande, l'amélioration de l'efficacité opérationnelle et la prévention de l'utilisation frauduleuse.
  
• En combinant les données de paiement avec les données d'achat et de clients, plutôt que de s'appuyer uniquement sur elles, il est possible d'effectuer des analyses plus détaillées.
  
• Les services de traitement des paiements et leurs fonctionnalités spécialisées permettent la gestion centralisée de ces dossiers.
  

Que sont les données de paiement ?

Les données de paiement font référence aux détails générés lors de l'achat de biens ou de services.

Ces détails contiennent généralement les éléments suivants :

• date et heure du paiement ;
  
• Montant du paiement
  
• code de devise ;
  
• Moyen de paiement
  
• lieu d'achat ;
  
• remboursements et annulations ;
  
• paiements échoués ;
  
• fraude.
  

À mesure que les options dématérialisées se développent, les données de paiement deviennent de plus en plus précieuses pour indiquer le moment de l'achat, le lieu et les montants dépensés. Combinées avec le point de vente (POS), les données d'achat, les données des clients et d'autres informations, elles soutiennent les initiatives marketing, les prévisions de la demande et les améliorations opérationnelles.

Que révèlent les données de paiement ?

Les transactions quotidiennes, y compris les paiements dématérialisés, offrent les informations suivantes :

Informations utiles pour les initiatives marketing

En combinant les données de paiement avec les détails des clients et des achats, les modèles de dépenses et les préférences des clients, tels que les segments achetant quels produits, quand et par quelles méthodes, peuvent être analysés.

Informations sur les échecs de paiement

Les données de paiement vous permettent de consulter les informations sur les échecs de paiement. Si les échecs sont fréquents, il se peut qu'il y ait des problèmes liés à des champs de saisie complexes, des procédures de vérification d'identité, des messages d'erreur ou un manque de moyens de paiement.

L'identification des causes récurrentes des échecs de transactions permet également de remédier à l'abandon de panier. Si un acheteur continue de rencontrer des problèmes, le problème peut être résolu en suggérant des étapes adaptées à la situation. Celles-ci peuvent impliquer la mise à jour de l'option sélectionnée ou la proposition d'une alternative.

Signes de fraude

Les données de paiement peuvent aider à identifier les schémas d'activité nécessitant une attention et une rectification. Les signes d'avertissement incluent les débits répétés sur une courte période, les transactions de valeur élevée, les commandes provenant de lieux ou d'appareils inhabituels, et l'augmentation des remboursements ou des contestations de paiement. Cela montre que les données de paiement sont un outil précieux pour la prévention de la fraude.

Comment utiliser les données de paiement en entreprise

En vérifiant correctement les données de paiement, vous pouvez développer des stratégies bénéfiques pour votre entreprise, comme l'augmentation des ventes et le développement de nouveaux produits.

Utilisation pour augmenter les ventes

En effectuant une analyse détaillée des attributs des clients, des achats passés et des données de paiement, vous pouvez détecter des tendances telles que les produits populaires, les périodes de pointe des achats, les régions à forte demande et les méthodes de paiement préférées.

Ces résultats peuvent soutenir des campagnes et annonces personnalisées, le marketing par e-mail et les promotions par bons de réduction.

Par exemple, si un segment de clients spécifique achète systématiquement des produits de la même marque ou de la même saveur, cette tendance peut orienter les recommandations personnalisées, notamment en affichant systématiquement des produits liés ou en envoyant des e-mails qui encouragent les achats répétés.

De plus, si les achats de matcha par des clients étrangers sont en hausse, l'amélioration du contenu en anglais sur les pages de produits et les étiquettes, ainsi que la vérification des méthodes d'expédition et des moyens de paiement pour les régions à fort trafic, sont des mesures qui pourraient augmenter les ventes auprès des clients internationaux.

Utilisation pour développer de nouveaux produits et prévoir la demande

En analysant ces informations, vous pouvez identifier les évolutions, comme les catégories de produits en hausse et le moment où les achats augmentent. Par exemple, si la demande de suppléments protéinés augmente, comprendre les saveurs les plus populaires et les tranches d'âge qui les achètent peut aider à développer de nouveaux produits et à améliorer ceux existants.

Vous pouvez également envisager de développer des produits de marque de distributeur à partir des articles les plus vendus et de ceux présentant des taux de réachat élevés. En suivant l'évolution du moment et de la fréquence des achats, vous pouvez prévoir la demande future et les tendances des produits, et appliquer ces résultats pour vérifier et améliorer la gestion des stocks, l'approvisionnement et les offres de vente.

Utilisation pour augmenter l'efficacité au travail

En organisant les données de paiement telles que les ventes, les remboursements, les transactions échouées et les litiges par option de paiement ou période de temps, vous pouvez réduire l'effort nécessaire à l'agrégation quotidienne des données et à la génération de rapports. L'accès immédiat aux chiffres nécessaires permet au personnel comptable et opérationnel de consacrer moins de temps à la vérification et plus aux initiatives d'amélioration.

Points clés lors de l'analyse des données d'achat

Pour appliquer efficacement les données de paiement à votre entreprise, il est important de garder à l'esprit les points suivants lors de l'examen :

Clarifier l'objectif de l'amélioration

Les données de paiement sont utilisées à de nombreuses fins, notamment pour des études de ventes, des campagnes marketing, la résolution des échecs de paiement, et la vérification des remboursements et des contestations de paiement. La première étape du processus d'analyse consiste à décider de ce qui doit être amélioré.

Utilisation combinée des données d'achat et des données clients

Ces informations seules permettent d'identifier les tendances de ventes, les moyens de paiement, les remboursements et les échecs d'achats. Néanmoins, cela a ses limites lorsqu'il s'agit d'examiner en détail les préférences et les comportements d'achat individuels. La combinaison des dossiers d'achat et de clients avec les données de paiement permet des analyses plus détaillées.

Utiliser des services de traitement des paiements et des outils spécialisés

Vérifier plusieurs moyens de paiement un par un, tels que la carte bancaire, les supérettes (konbini) et les paiements par QR code, prend du temps. En utilisant un agent de paiement ou un service, vous pouvez gérer de manière centralisée les données de plusieurs moyens de paiement et visualiser les informations sur les ventes, les remboursements et les transactions échouées en un seul endroit.

De plus, de nombreux services de traitement des paiements proposent des outils spécialisés pour analyser les dossiers accumulés. Ces fonctionnalités offrent un accès plus efficace aux données nécessaires.

Exemples d'utilisation des données de paiement

La plateforme marketing d'intelligence artificielle (IA) Blaze illustre la manière dont les données de paiement peuvent être utilisées.

Au fur et à mesure que l'entreprise Blaze s'est développée, elle a eu besoin de mieux comprendre ses revenus, le taux de désabonnement, la rétention et d'autres indicateurs. Cependant, exporter les données de paiement et d'abonnement Stripe, intégrer les chiffres de plusieurs systèmes et les importer manuellement dans un data warehouse moderne tel que Snowflake étaient des tâches chronophages, ce qui entraînait une charge de préparation plus importante que l'analyse elle-même.

Pour remédier à cela, Blaze a adopté Stripe Sigma et Stripe Data Pipeline pour créer un système qui analyse les dossiers de paiement et d'abonnement Stripe parallèlement aux informations personnelles des clients, aux indicateurs d'utilisation des produits, aux chiffres marketing et à d'autres sources.

En identifiant les segments de clientèle à forte valeur à long terme et en appliquant ces informations pour affiner son message marketing, produit et service, Blaze a réduit ses coûts d'acquisition client de 25 %.

Comment Stripe Sigma peut vous aider

Stripe Sigma propose un puissant explorateur SQL qui aide les entreprises à créer des rapports personnalisés et à analyser leurs données Stripe. Les équipes peuvent accéder plus rapidement à des informations financières approfondies directement depuis le Dashboard Stripe.

Stripe Sigma vous permet de :

• Créer des Dashboards d'informatique décisionnelle (BI) avec SQL : exécutez des requêtes directement sur vos données Stripe pour générer des rapports personnalisés plus précis sur tous les aspects de votre activité, depuis les revenus par gamme de produits jusqu'à l'assujettissement fiscal régional, en passant par la valeur à vie du client.

• Éliminer le besoin d'une ingénierie de données complexe : accédez immédiatement à vos données Stripe sans avoir à créer ni gérer de processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) coûteux, et épargnez ainsi à votre équipe de développement des semaines de travail consacrées au développement et à la maintenance.

• Obtenir des informations précises sur les revenus et la rétention : analysez des indicateurs complexes, tels que le MRR, le taux d’attrition des clients et les performances par cohorte pour identifier les opportunités de croissance et cibler les risques d’attrition au sein de votre base de clients.

• Simplifier le reporting et la collaboration à l’échelle de l’équipe : sauvegardez et partagez vos requêtes les plus importantes avec votre équipe, ou planifiez des rapports automatisés pour vous assurer que chaque partie prenante est alignée sur les indicateurs clés de performance de l’entreprise.

• Vous développer sur une infrastructure sécurisée au niveau de l’entreprise : appuyez-vous sur l’environnement hautement disponible et conforme à la norme PCI de Stripe pour interroger vos informations financières les plus sensibles sans compromettre les performances ni la sécurité.

En savoir plus sur la façon dont Stripe Sigma peut vous aider à exploiter les données de votre entreprise, ou démarrer dès aujourd’hui.

FAQ sur les données de paiement au Japon