ビジネスリーダーや実務家が収益の伸びについて誤解している驚くべきことは何ですか？

多くの場合、ビジネスリーダーは長期的で持続可能な成長を犠牲にして、短期的な収益の増加に集中しすぎることがあります。しかし、私たちがよく見てきたのは、これが顧客の解約、利益率の低下、業務の非効率性につながるということです。

収益の伸びという点で Klarna でうまくいったことについて考えるとき、それは目先の利益よりも顧客生涯価値を優先することです。そのため、短期的な収益の急増を追いかけるのではなく、パーソナライズされたエンゲージメントや摩擦のないユーザー体験、またはロイヤルティを実際に構築するその他の取り組みに実際に投資しています。

決済コストについてよくある誤解にはどのようなものがありますか？

明らかに、これは私が多くの時間を費やすトピックです！大きな誤解は、決済コストは戦略的な手段ではなく、単に固定されているだけだということだと思います。そのため、多くの場合、ビジネスリーダーは実際には処理手数料のみに焦点を当てています。彼らは最も安い決済手段が最善だと考えていますが、それは人生の何事にも当てはまりませんよね？手数料が安いからといって、パフォーマンスが向上するわけではありません。多くの場合、それは逆の意味であり、売上の損失、決済の遅れ、顧客体験の低下につながる可能性があります。

ですから、私が会話の中でやろうとしていることは、企業が収益を最適化すること、そしてそれが実際には支払いを超えたものになるという考え方を変えるのを助けることです。AOV を高くし、購入頻度を高め、カート放棄を減らすことです。決済手段は、取引ごとの手数料が高くても、純収入の増加につながる可能性があります。

決済最適化における次の大きなイノベーションはどこにあると思いますか？

Klarna では、あらゆる決済タイプで摩擦を減らし、セキュリティを向上させるために積極的に取り組んでいます。そして、次の大きなイノベーションには、カード購入で利用できる保護と最適化の種類を他の決済手段に拡張することが含まれると考えています。たとえば、トークン化は、カードだけでなくリピート取引を簡素化する上で重要な役割を果たすことになります。トークン化はすでに、銀行ベースの支払い、デジタルウォレット、オープンバンキングなどの代替決済手段に拡大しています。

また、他のイノベーションに関しては、暗号資産など、新しい認証とセキュリティのフレームワークが必要になります。私たちが目にしてきた 3DS や ネットワークトークン モデルだけでは不十分です。3DS はカードレール用に設計されているため、新しいデジタル決済手段では、これらの資産のリアルタイムでプログラム可能な性質に合わせた認証モデルの分散化が必要になります。したがって、これから多くの変化が起こるでしょう。

AI の急速な改善が決済の最適化にどのような影響を与えると予想しますか？

これは Klarna でのお気に入りのトピックです！AI 主導の不正利用検出 認証を事後対応型のルールベースのモデルからリアルタイムの適応型モデルに確実に変革するでしょう。そのため、AI は 3DS のような厳格なセットアップや認証モデルだけに頼るのではなく、トランザクションごとに数百万とは言わないまでも、数千のデータポイントを継続的に分析することになります。つまり、行動パターン、デバイスインテリジェンス、過去の支払い履歴などを利用して、リスクを動的に評価します。この変化は、3DS の課題が減り、承認率が高くなり、不正利用行為による損失が減ることを意味します。

AI が進化し続ける中、決済、そして世界への影響は、単なるリスク軽減にとどまらず、パーソナライゼーションの強化、取引フローの最適化、さらには新しい金融商品やパーソナライズされた商品の作成などにまで及びます。したがって、AI は不正利用者を阻止するだけでなく、最終的には顧客にとっても非常に良いものになります。

AI はどのような新しい金融商品を可能にする可能性がありますか？

チャンスは無限大です。そして、AI はインターネットの誕生のようなものですよね？30 秒で新しい住宅ローンプランを立てることができる世界を想像してみてください。これは、機械学習モデルが驚異的なペースで引受業務を強化し、より正確なクレジットリスク評価をリアルタイムで可能にしているためです。可能性はたくさんあるので、それが何であるかさえまだわかりません。

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