すべてのビジネスは決済を処理しており、すべての取引には顧客行動や収益パフォーマンスに関する手がかりが含まれています。企業は、承認率から決済手段の構成まで、決済分析を活用して顧客パターンを学び、そのパターンを活用して成長を促進できます。決済分析の重要性は明らかになり、世界のデータおよび分析ソフトウェア市場の規模は 2023 年に約 1,419 億ドルと推定され、2030 年までに 3,453 億ドルに達すると予測されています。

決済指標を分析することで、顧客がなぜ決済を完了または放棄しているのか、どこで収益漏れが発生しているのか、どの改善がコンバージョンやキャッシュフローの増加につながりそうかをより深く理解できます。多くの企業はリアルタイムの決済データからのインサイトを活用して、成功率を向上させ、収益をより正確に予測し、より良い顧客体験を設計しています。

以下では、なぜ決済分析がビジネス成長に重要なのか、そして取引を実用的なインサイトに変える方法について説明します。

目次

• 決済分析とは？
  
• 決済分析がビジネス成長に重要な理由は？
  
• 企業はどのような決済指標を追跡すべきか？
  
• どのような決済分析があるか？
  
• 決済分析はどのようにパフォーマンスや意思決定を向上させるのか？
  
• 企業はどのようにして決済分析を効果的に実装できるのか？
  
• 一般的な決済分析のユースケースは？
  
• 企業が決済分析で直面する課題は？
  
• Stripe Payments でできること
  

決済分析とは？

決済分析とは、顧客が支払うたびに生成されるデータを収集し、調査するプロセスです。これには、支出額、購入内容、支払い方法、決済の成功または失敗が含まれます。

決済画面、POS、請求システム全体からデータを統合することで、ビジネス内で資金がどのように動くかを一元的に把握できます。このビューでは、顧客がどの決済手段を選択しているか、どこで取引が失敗しているか、異なる販売チャネルのパフォーマンスがどうなっているかを確認できます。

決済分析は、購入時の顧客行動を理解し、その情報を活用して業務改善や収益成長に役立てることができます。

決済分析がビジネス成長に重要な理由は？

すべての取引には顧客に関するシグナルが含まれています。どのように購入し、何を購入し、どこで行き詰まるかです。決済分析は、これらのシグナルをビジネス成長のためのフィードバックに変えることができます。決済を分析することで、カード失敗やチャージバックの急増などの問題や、特定の市場でデジタルウォレットがクレジットカードを追い越すといった新興の顧客トレンドを発見できます。

決済分析は、組織全体が意思決定と成果を結びつけるのに役立ちます。財務部門はキャッシュフローをより正確に予測でき、プロダクトチームはより良い決済体験を設計でき、マーケティングはキャンペーンを成功した決済に直接結びつけることができます。

企業はどのような決済指標を追跡すべきか？

適切な指標を追跡することで、資金の流れ、摩擦の所在、注意すべき点が明らかになります。

追跡すべき指標の例は以下のとおりです。

• 取引量と金額: チャネルや市場ごとに決済量と金額を追跡することで、大きな成長傾向を特定し、売上の勢いが変わり始めた時期を把握できます。

• 決済手段の利用状況: 顧客が異なる決済手段を選択する頻度です。カード、デジタルウォレット、銀行決済の間での利用状況の変化を監視し、新しい好みを早期に発見して、決済体験や価格戦略を調整します。

• 承認率と拒否率: 承認率は正常に承認された決済の割合、拒否率は承認されなかった決済の割合です。承認率のわずかな低下でも、大規模では収益損失につながることがあります。拒否の原因 (発行会社、地域、認証) を調査することで、問題を特定するのに役立ちます。

• チャージバック率と不正利用率: 請求が取り消されるか、不正としてフラグが立てられる割合です。チャージバックは顧客の混乱、製品の問題、不正利用パターンの兆候となることがあります。これらの指標を追跡することで、問題がエスカレートする前にポリシーや不正対策ツールを調整できます。

• 決済連動のリテンション率とチャーンレート: リンクされた決済手段により、サブスクリプションの更新に成功した (リテンション率) または解約した (チャーンレート) 顧客の割合です。決済の問題によるキャンセル数を監視することで、カード更新の自動リマインダーを送信したり、代替決済オプションを提供したりして介入できます。

どのような決済分析があるか？

企業は、生の取引データをインサイトに変換するために、複数の決済分析手法を組み合わせて活用することがあります。

決済分析の主な 4 つのタイプは以下のとおりです。

• 記述的分析: 過去を振り返ります。何が起きたか (売上総額、平均注文額、決済成功率など) をまとめて、過去のパフォーマンスのパターンを明らかにします。

• 診断的分析: なぜかを問います。拒否が急増したりコンバージョンが低下した場合、決済のユーザー体験、発行会社の問題、認証失敗などの原因を特定します。

• 予測的分析: 先を見据えます。過去のデータを使って、需要がピークになる時期やどの顧客が解約しそうかなどのトレンドを予測します。

• 処方的分析: 行動方針を示します。新しい決済手段の追加、リスク設定の調整、季節的な取引量への備えなど、次にすべきことを推奨します。

決済分析はどのようにパフォーマンスや意思決定を向上させるのか？

決済分析は、顧客が支払う際に実際に何が起きているかを示すことで、製品設計から価格設定に至るまで、ビジネス全体の意思決定を向上させます。

決済分析がビジネスにどのように役立つかは以下のとおりです。

• 隠れた収益漏れを発見する: 承認率の 1% の改善でも、大企業では年間数百万ドルの収益を回収できます。たとえば、特定のカードネットワークに関連する技術的な問題を特定して修正するだけで、受け入れ率を向上させることができます。

• 予測とキャッシュフローを強化する: 財務チームはライブ決済データを活用してキャッシュフローをより正確にモデル化します。リアルタイムデータにより、収益パターンの把握、季節変動の予測、入金の遅延や突然のチャージバック急増などの異常の早期発見が可能になります。

• 顧客および製品の意思決定を洗練させる: 決済データと顧客行動を結びつけることで、どの決済手段が繰り返し購入や高額注文につながるかを把握できます。

企業はどのようにして決済分析を効果的に実装できるのか？

適切に実行されれば、決済分析はビジネスの決済方法に関する共有されたデータ駆動型言語となります。

決済分析を導入するためのステップは以下のとおりです。

自社のデータ成熟度に合ったツールを選ぶ

小規模なチームやデータ成熟度の低い企業は、導入が簡単でデータエンジニアリングの必要が少ないツールが必要かもしれませんが、より大規模で確立されたチームの企業はより実践的な対応が可能かもしれません。現在の状況に適したものを選択してください。

すべての決済チャネルを統合する

異なるシステムはパターンを隠します。アプリケーションプログラミングインターフェース (API) またはデータパイプラインを使用して、決済、サブスクリプション、店頭取引を統合します。

データ品質の基準を作成する

フィールド名の不一致 (たとえば、あるシステムでは「Visa」、別のシステムでは「VISA Credit」) は、承認指標を歪めることがあります。命名規則、自動検証、単一のデータディクショナリを確立して、すべての指標をプラットフォーム間で一貫性を保つようにします。

分析リテラシーを構築する

チームが定期的に決済データの部門横断レビューを行うよう促し、インサイトに基づいて行動できるようにします。レポートのデータに疑問を投げかけ、調査結果を行動に結びつけるようチームをトレーニングします。

一般的な決済分析のユースケースは？

決済分析はあらゆる業界に関連しており、最良の結果は特定の日々の課題を解決することから生まれます。

以下は決済分析の具体的なユースケースです。

• EC: 決済分析は、決済段階で顧客がどこで離脱しているか、どの決済手段が最もコンバージョンしているかを特定できます。

• 小売: 分析により、店頭決済とオンライン決済を比較できます。これらのストリームを統合することで、都市部での夜間カード決済の増加や郊外店舗での非接触型決済の使用増加など、地理的またはタイミング的な傾向が明らかになることが多くあります。これらの傾向は、人員配置や決済機器への投資に役立ちます。

• サブスクリプションビジネス: 更新率、リトライ成功率、意図しない解約率を監視することで、カードの有効期限や認証ルールがリテンションを損ない始めるタイミングを特定するのに役立ちます。

• B2B 決済: どのクライアントが一貫して遅延または早期に支払っているかを特定し、キャッシュフロー予測を厳格にし、信用条件を調整できます。わずかな遅延傾向でも検出すれば、運転資金を数週間早く回収できます。

企業が決済分析で直面する課題は？

決済分析は、ビジネスの収益の理解方法を変革しますが、実装上で課題に直面することもあります。

以下の潜在的な問題に注意してください。

• データの質や精度が低い: 一貫性がなかったり不完全なデータは、誤解を招く結論につながる可能性があります。タイムスタンプの不一致や取引の重複などの小さなミスが成功率を歪めることがあります。

• 断片化されたシステム: 企業はしばしば複数の決済システムに依存しています。統一されたデータがなければ、顧客行動の全体像を把握するのは困難です。API やデータウェアハウスを通じた統合でこれを解決できますが、技術的な投資と厳格なメンテナンスが必要です。

• 複雑なコンプライアンスおよびセキュリティ要件: 決済データは機密扱いです。暗号化、トークン化、決済カード業界データセキュリティ基準 (PCI DSS) への準拠を維持することで複雑さが増します。企業は分析のためのアクセス性と厳格なデータ保護基準のバランスを取る必要があります。

• データ駆動型の意思決定の欠如: どんなに優れた分析ツールでも、チームが得たインサイトに基づいて行動しなければ失敗することがあります。決済データを意思決定に活用する習慣を身につけましょう。

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