取引分類法とも呼ばれる取引の分類は、企業や個人が資金の出所や支出方法をよりよく理解できるように、金融取引を事前定義されたカテゴリーに分類するプロセスです。これは、個人の財務管理や事業会計で一般的なプロセスです。

近年、約 70% の企業で詐欺による損失が増加しており、取引の分類は詐欺行為の特定と防止に重要な役割を果たすことができます。このガイドでは、顧客と企業が取引の分類を使用して財務組織と全体的な財務の健全性を改善する方法について説明します。

この記事の内容

• 取引の分類の仕組み
  
• どのようなタイプの企業が取引の分類からメリットを得られますか?
  
• 取引カテゴリーの例
  
• Stripe で取引の分類を導入する方法
  
• 正確な取引の分類が企業にもたらすメリット
  
• 詳細な取引情報を活用して、より良いユーザー体験を生み出す方法
  

取引の分類の仕組み

取引の分類、または取引分類法は、金融取引を性質、目的、またはタイプ別に分類するプロセスです。この分類は、個人、企業、金融機関が財務を管理するうえで役立ちます。

このプロセスの最初のステップは、個人または組織の記録内の個別の金融取引を手動で、または取引の説明、金額、その他の関連データを読み取る自動システムを通じて識別することです。次に、組織、個人、または自動化システムは、次のいずれかのシステムを使用して、取引を特定のカテゴリーまたはグループに分類し、ラベルを付けます。

• ルールベースのシステム:これらのシステムは、事前定義されたルールまたはキーワードを使用して、取引の説明に基づいてカテゴリーを割り当てます。たとえば、「スターバックス」という用語を含む取引は、「コーヒーショップ」に分類される可能性があります。

• 機械学習モデル:これらのモデルはアルゴリズムを使用して、ラベル付けされた取引の大規模なデータセットから学習し、その知識を応用して新しい取引を分類します。機械学習モデルは、ルールベースのシステムよりも正確で適応性に優れています。

時間の経過と共に、さまざまな取引にわたって同じカテゴリーとサブカテゴリーを使用することで、分類プロセスの一貫性を維持することが重要です。分類プロセスの後、組織はさまざまな分析ツールを使用して、支出パターン、収入源、その他の財務傾向に関するインサイトを得て、予算編成、投資、全体的な財務管理に関する意思決定を行います。

どのようなタイプの企業が取引の分類からメリットを得られますか?

金融取引を扱うほぼすべての企業は、取引の分類を使用することでメリットを得られます。一部のタイプの企業は、この慣行に特に適しています。これらの企業には以下が含まれます。

• 中小企業 (SMB):多くの場合、中小企業は財務管理に投入できるリソースが限られています。取引の分類は、経費を追跡して、コスト削減の領域を特定し、情報に基づいた財務上の意思決定を行うのに役立ちます。

• E コマースビジネス:これらの企業では、膨大な件数のオンライン取引を扱っています。分類は、e コマース企業が売上データを分析し、顧客の行動を追跡し、人気のある製品やサービスを特定するのに役立ちます。

• サブスクリプションベースの企業:これらの企業は、経常収益に依存しています。分類することで、サブスクリプションの支払いを追跡して、解約を特定し、将来の収益を予測するのに役立ちます。

• 複数の収益源を持つ企業:多様な収入源を持つ企業は、分類を使用して各収入源のパフォーマンスを追跡し、それに応じてリソースを割り当てることができます。

• 経費構造が複雑な企業:多くの経費カテゴリーを持つ企業は、分類を使用して支出を追跡し、コスト センターを特定し、予算を更新できます。

• 非営利組織:非営利団体は、透明性と説明責任を確保するために、寄付金と経費を注意深く追跡する必要があります。分類することで、効果的に財政を管理し、寄付者に対してその影響力を示すことができます。

• フリーランサーとソロプレナー:独立請負業者は、分類を使用して収入と経費を追跡し、納税シーズンに備え、情報に基づいた財務上の決定を行うことができます。

• レストラン:レストランでは、分類を使用して、さまざまなメニュー項目の食費、人件費、収益を追跡できます。

• 小売店:小売店は分類を使用して、製品カテゴリー別に売上を追跡し、売れ筋商品を特定し、顧客の支出パターンを分析できます。

• サービスベースの企業:サービスベースの企業では、分類を使用して、請求可能な時間、プロジェクト費用、クライアントの支払いを追跡できます。

• 製造業:製造会社は分類を使用して、原材料費、生産費、完成品の売上を追跡できます。

取引カテゴリーの例

取引カテゴリーは、収入と支出を管理しやすい論理的なグループに分類します。企業にとって、詳細な分類は財務分析とレポート作成、そして戦略的な意思決定を改善します。個人にとっては、予算編成、貯蓄、全体的な財務管理が改善されます。

ここでは、一般的な取引カテゴリートをいくつか紹介します。ユーザーの特定のニーズに応じて、これらのカテゴリーをさらにカスタマイズできます。

個人金融カテゴリー

住宅

• 家賃
  
• 住宅ローンの支払い
  
• 住宅保険
  
• 固定資産税
  
• 保守と修理
  

公共料金

• 電気
  
• 水道
  
• ガス
  
• インターネット
  
• ケーブル
  

交通手段

• 燃料
  
• 公共交通機関の費用
  
• 車両保守
  
• 駐車料金
  

車の支払い

• 食品
  
• 食料品
  
• 外食
  
• ファストフード
  

ヘルスケア

• 健康保険料
  
• 医師の診察
  
• 処方
  
• 歯科治療
  

エンターテイメント

• 映画
  
• コンサート
  
• スポーツイベント
  
• 書籍
  
• 趣味
  

貯蓄と投資

• 普通預金口座の預金
  
• 退職金
  
• 投資購入
  

教育

• 学費
  
• 学用品
  
• 学生ローン
  
• オンラインコース
  

法人金融カテゴリー

収益

• 商品売上
  
• サービス料金
  
• ロイヤリティ
  
• 投資収益
  

売上原価 (COGS)

• 原料
  
• 直接労働
  
• 製造用品
  
• 送料
  

営業費用

• 給与と賃金
  
• 家賃またはリース料の支払い
  
• 光熱費
  
• マーケティングと広告
  
• 専門サービス (法務、コンサルティングなど)
  

設備投資

• 機器の購入
  
• 建物のリノベーション
  
• テクノロジーのアップグレード
  

税金

• 所得税
  
• 売上税
  
• 給与税
  
• 固定資産税
  

債務返済

• 利払い
  
• 元本返済
  

雑費

• 旅行と娯楽
  
• 保険料
  
• 事務用品
  

Stripe で取引の分類を導入する方法

Stripe は、支払い、返金、不審請求、手数料など、Stripe アカウント残高に影響するすべての取引を表す残高取引オブジェクトを提供します。また、Stripe の請求、顧客、その他のオブジェクトにメタデータを追加して、カテゴリー、商品タイプ、顧客セグメントなど、取引に関する追加情報を保存することもできます。Stripe を利用する企業は、次のステップで取引を分類し、財務上のインサイトを得て、簿記を簡素化し、データに基づいた意思決定を行うことができます。

カテゴリーの定義

事業ニーズに合った明確で一貫性のあるカテゴリーのセットを作成します。

• 収益:これには、売上、サブスクリプション、寄付などが含まれる場合があります。

• 経費:これには、返金、手数料、チャージバックが含まれる場合があります。

• 商品またはサービスのカテゴリー:これらのカテゴリーは、衣料品、ソフトウェア、またはコンサルティングである可能性があります。

• 顧客セグメント:これらのセグメントは、小売、卸売、またはエンタープライズである可能性があります。

分類の導入

手動分類では、カテゴリーラベルまたはタグを割り当てることによって、Stripe のダッシュボードまたは API 内の各取引を分類します。この方法は、取引量が多い企業にとっては時間がかかる場合があります。自動分類の場合、基本的な分類には Stripe のレポートカテゴリーを使用できますが、より詳細な制御を行うにはサードパーティのツールまたは連携が必要になります。通常、最適な結果を得るには、手動分類と自動分類を組み合わせて、ほとんどの取引に自動分類を使用し、必要に応じて手動で確認および調整する必要があります。

ここでは、取引を自動的に分類するサードパーティの連携の一般的なオプションをいくつか紹介します。

• 会計ソフトウェアの連携:Xero などの多くの会計プラットフォームは、ルールやマッチングに基づいて分類を自動化できる Stripe との連携機能を備えています。

• 財務分析ツール:Baremetrics や ChartMogul などのツールを使用すると、Stripe のデータを分析し、自動分類、レポート、分析情報を提供できます。

• カスタムソリューション:特定の要件がある場合は、Stripe の API または Webhook を使用して独自のカスタムソリューションを構築できます。

分類済みのデータの分析

取引を分類したら、次の目的でデータを分析できます。

• 収益と経費の追跡:カテゴリー別に財務実績を分析します。

• 傾向とパターンの特定:成長やコスト削減の機会を見極めます。

• 情報に基づいたビジネス上の意思決定:データに基づくインサイトに基づいて戦略を立てます。

• 会計とレポート作成の簡素化:簿記と税金申告のプロセスを改善します。

正確な取引の分類が企業にもたらすメリット

正確な取引の分類により、企業は情報に基づいた意思決定を行うことができ、業務の改善と成長の促進が可能になります。ここでは、主要なメリットをいくつか紹介します。

財務の可視性

• キャッシュフロー:取引を分類することで、企業は収益と経費を包括的に把握できるようになり、キャッシュフローの管理と財務予測の能力が向上します。

• 採算分野と不採算分野:分類されたデータにより、どの製品、サービス、または顧客セグメントが最も多くの収益を生み出し、どのセグメントで最も高いコストが発生しているかが明らかになります。

• 経費の追跡:正確な分類により、企業は経費を詳細に追跡し、コストを削減できる領域を特定できます。

会計とレポート作成

• 簿記:取引を分類すると、企業は口座の調整、財務諸表の作成、税法の遵守が容易になります。

• 監査:正確で整理された財務記録により、監査が容易になり、コンプライアンスに必要な時間とリソースが削減されます。

戦略的な意思決定

• トレンドとパターン:分類されたデータにより、支出パターン、季節変動、新たな傾向が明らかになり、企業は積極的に戦略を調整できるようになります。

• マーケティングキャンペーン:マーケティング費用を追跡し、それを収益と相関させることで、企業はマーケティング活動の有効性を評価できます。

• 料金体系と在庫:取引データは、価格決定と在庫管理に役立ち、最適な在庫レベルを確保して収益性を最大化します。

顧客インサイト

• パーソナライゼーション:取引データを分析することで、企業は顧客の好みに関するインサイトを得られ、パーソナライズされたマーケティングやカスタマイズされた製品やサービスの提供が可能になります。

• 顧客セグメンテーション:取引を分類することで、効果的な顧客セグメンテーションが可能になり、企業は関連性の高いプロモーションやロイヤルティプログラムで特定のグループをターゲットにすることができます。

不正使用の検出と防止

• 異常なパターンの識別:正確な分類により、不正行為を示唆する異常な取引パターンを特定し、企業が早期に介入できるようになります。
  

詳細な取引情報を活用して、より良いユーザー体験を生み出す方法

詳細な取引インサイトにより、企業はサービスの内容をパーソナライズして、顧客の好みやニーズを予測し、アウトリーチとサポートを改善できるため、より優れたユーザー体験を生み出すことができます。

• パーソナライゼーション:各取引からの詳細なインサイトを分析することで、企業は顧客のニーズや好みに合わせてサービスの内容を調整できます。たとえば、取引データから、顧客がオーガニック製品を頻繁に購入していることがわかった場合、小売業者は他のオーガニック商品を勧めたり、オーガニック商品の特別セールを提供したりすることができます。これにより、顧客のショッピング体験がより関連性が高く、魅力的なものになります。

• 予測分析:パターンと傾向を理解することで、企業は顧客が明示的に要求する前に製品やサービスを宣伝できます。たとえば、顧客が 3 か月ごとにプリンターのインクを注文していることが取引インサイトで明らかになった場合、企業はリマインダーを設定したり、顧客がこのスケジュールに合わせて自動再注文を選択できるようにしたりして、顧客体験を簡素化し、必要な消耗品が不足しないようにすることができます。

• カスタマーサポートの最適化:詳細なデータは、サポートチームが顧客の問い合わせや問題の背景をより迅速に理解するのに役立ちます。顧客が購入に関してサポートに問い合わせた場合、分類された取引の詳細にすぐにアクセスできるため、サポートチームはより迅速で正確かつ役立つ回答を提供できます。

• 商品とサービスの開発:取引データを活用して商品開発に役立てることで、企業は新しい商品やサービスを実際の顧客ニーズと市場の需要に合わせることができます。たとえば、取引インサイトで環境に優しい商品の購入傾向が増加していることが示された場合、企業は持続可能な商品の品揃えを拡大することを決定する可能性があります。

• ユーザーインターフェース:顧客がウェブサイトやアプリとどのようにやり取りしているか (どの機能を最もよく使用しているか、どの時点で取引を中止しているか、どこに問題点が生じているかなど) を理解することで、ユーザーインターフェースの改善につながります。改善点としては、決済プロセスの簡素化、ナビゲーションの直感性の向上、ユーザーが最も必要とする場所での関連性の高い情報の提供などが挙げられます。

• マーケティング戦略:取引データは、企業が過去の購入行動に基づいて、顧客の関心やニーズに直接訴える、より効果的なマーケティングキャンペーンを作成するのに役立ちます。パーソナライズされたメールキャンペーン、ターゲットを絞った広告、カスタマイズされたプロモーションは、顧客の取引に関する詳細なインサイトに基づいて作成されると、より効果的です。

• ロイヤルティプログラムと特典:取引データを分析することで、企業は特定の顧客にとって最も魅力的な割引、特典、メリットを含むパーソナライズされた報酬プログラムを作成し、エンゲージメントとロイヤルティを高めることができます。