Betalingsgegevens zijn zeer nuttig voor het verifiëren van verkopen en het begrijpen van het aankoopgedrag van klanten, betalingsproblemen en signalen van frauduleuze activiteiten.

Volgens het rapport DX Trends 2025 van de Japanse Innovation Platform Agency (IPA) is het percentage bedrijven in Japan dat zich bezighoudt met een vorm van digitale transformatie gestegen naar 77,8%, een stijging ten opzichte van 69,3% in 2022. Dit geeft aan dat de meeste bedrijven het belang van datagestuurde zakelijke beslissingen erkennen.

Naarmate de inspanningen op het gebied van digitale transformatie vorderen, proberen veel bedrijven nog steeds uit te zoeken welke gegevens ze precies moeten onderzoeken. De nadruk moet liggen op betrouwbare aankoopgegevens die via dagelijkse transacties worden gegenereerd. Door deze gegevens elke dag te analyseren, zet je een betrouwbare stap in de richting van het verbeteren van inkomsten, het vereenvoudigen van operationele processen en het stimuleren van zakelijke groei.

In dit artikel lichten we de basisprincipes van betalingsgegevens toe, de bevindingen die dit kan opleveren en enkele voorbeelden uit de praktijk.

Kernpunten

• Betalingsgegevens verwijzen naar informatie die is gekoppeld aan een aankoop, zoals de tijdstempel, het bedrag, de betaalmethode, terugbetalingen en mislukte betalingen.
  
• Door betalingsgegevens te analyseren, kun je verkooptrends, aankoopgedrag van klanten, gebruikte betaalmethoden en signalen die op mogelijke fraude wijzen, inzichtelijk maken.
  
• Deze gegevens zijn handig voor verkooppromoties, het ontwikkelen van nieuwe producten, vraagvoorspelling, het verbeteren van de operationele efficiëntie en het voorkomen van frauduleus gebruik.
  
• Door betalingsgegevens te combineren met aankoop- en klantgegevens in plaats van hier uitsluitend op te vertrouwen, is het mogelijk om gedetailleerdere analyses uit te voeren.
  
• Betalingsverwerkers en de bijbehorende gespecialiseerde functies maken centraal beheer van deze records mogelijk.
  

Wat zijn betalingsgegevens?

Betalingsgegevens verwijzen naar de gegevens die worden gegenereerd bij de aankoop van goederen of diensten.

Deze gegevens bevatten doorgaans de volgende items:

• betalingsdatum en -tijd
  
• Betalingsbedrag
  
• valutacode
  
• Betaalmethode
  
• aankooplocatie
  
• terugbetalingen en annuleringen
  
• mislukte betalingen
  
• fraude
  

Naarmate cashloze opties breder verspreid raken, worden betalingsgegevens steeds waardevoller om de timing van aankopen, de locatie en de uitgavebedragen weer te geven. Gecombineerd met het POS-systeem (POS), aankoopgegevens, klantgegevens en andere informatie, ondersteunen ze marketinginitiatieven, vraagvoorspelling en operationele verbeteringen.

Wat onthullen betalingsgegevens?

Dagelijkse transacties, waaronder cashloze betalingen, bieden de volgende inzichten:

Informatie die nuttig is voor marketinginitiatieven

Door betalingsgegevens te combineren met klant- en aankoopgegevens, kunnen het bestedingspatroon en de voorkeuren van klanten worden geanalyseerd, zoals welke segmenten welke producten kopen, wanneer en via welke methoden.

Informatie over mislukte betalingen

Met betalingsgegevens kun je informatie over mislukte betalingen bekijken. Als er vaak fouten optreden, kunnen er problemen zijn met complexe invoervelden, procedures voor identiteitsverificatie, foutmeldingen of een gebrek aan manieren om te betalen.

Door terugkerende oorzaken van mislukte transacties te identificeren, kun je ook achtergelaten winkelwagens tegengaan. Als een koper problemen blijft ondervinden, kan het probleem worden opgelost door stappen voor te stellen die bij de situatie passen. Hierbij kan het gaan om het bijwerken van de geselecteerde optie of het voorstellen van een alternatief.

Tekenen van fraude

Aan de hand van betalingsgegevens kun je activiteitenpatronen identificeren die aandacht en herstel vereisen. Waarschuwingssignalen zijn onder meer herhaalde afschrijvingen binnen een korte periode, waardevolle transacties, bestellingen vanaf ongebruikelijke locaties of apparaten en een toename van het aantal terugbetalingen of chargebacks. Hieruit blijkt dat betalingsgegevens een waardevol hulpmiddel zijn voor fraudepreventie.

Betalingsgegevens gebruiken in een onderneming

Door betalingsgegevens goed te controleren, kun je strategieën ontwikkelen die je onderneming ten goede komen, zoals het verhogen van de omzet en het ontwikkelen van nieuwe producten.

Gebruiken om de omzet te verhogen

Door een gedetailleerde analyse uit te voeren van klantkenmerken, eerdere aankopen en betalingsgegevens, kun je trends ontdekken, zoals populaire producten, piekperiodes voor aankopen, regio's met veel vraag en voorkeursmethoden voor betalen.

Deze bevindingen kunnen ondersteuning bieden bij gepersonaliseerde campagnes en advertenties, e-mailmarketing en promoties met kortingsbonnen.

Als een specifiek klantensegment bijvoorbeeld consequent producten van hetzelfde merk of met dezelfde smaak koopt, kan de trend richting geven aan gepersonaliseerde aanbevelingen, zoals het consequent tonen van gerelateerde producten of het sturen van e-mails die herhalingsaankopen stimuleren.

Daarnaast, als de aankoop van matcha door buitenlandse klanten toeneemt, zijn het verbeteren van de Engelse content op productpagina's en etiketten, evenals het controleren van verzend- en betaalmethoden voor drukbezochte regio's, maatregelen die de omzet van internationale klanten kunnen verhogen.

Gebruiken om nieuwe producten te ontwikkelen en de vraag te voorspellen

Door deze informatie te analyseren, kun je ontwikkelingen aanwijzen, zoals welke productcategorieën in opkomst zijn en wanneer aankopen toenemen. Als de vraag naar eiwitsupplementen bijvoorbeeld groeit, kan het begrijpen van de populairste smaken en welke leeftijdsgroepen deze kopen, helpen bij het ontwikkelen van nieuwe producten en het verbeteren van bestaande producten.

Je kunt ook overwegen om huismerkproducten te ontwikkelen op basis van bestverkopende artikelen en artikelen met een hoog percentage herhalingsaankopen. Door wijzigingen in de timing en frequentie van aankopen bij te houden, kun je de toekomstige vraag en producttrends voorspellen en deze bevindingen toepassen om voorraadbeheer, inkoop en verkoopplannen te controleren en te verbeteren.

Gebruiken om de werkefficiëntie te verhogen

Door betalingsgegevens, zoals verkopen, terugbetalingen, mislukte transacties en chargebacks, te ordenen op betalingsoptie of tijdsperiode, kun je de moeite verminderen die nodig is voor dagelijkse gegevensverzameling en het genereren van rapporten. Directe toegang tot de benodigde cijfers stelt boekhoud- en operationeel personeel in staat minder tijd te besteden aan verificatie en meer aan verbeteringsinitiatieven.

Belangrijke punten bij het analyseren van aankoopgegevens

Om betalingsgegevens effectief toe te passen voor je onderneming, is het belangrijk om tijdens de beoordeling de volgende punten in gedachten te houden:

Verduidelijk het doel van de verbetering

Betalingsgegevens worden voor uiteenlopende doeleinden gebruikt, waaronder verkooponderzoeken, marketingcampagnes, het oplossen van mislukte afrekenprocessen en het verifiëren van terugbetalingen en chargebacks. De eerste stap in het analyseproces is bepalen wat er moet worden verbeterd.

Gecombineerd gebruik van aankoopgegevens en klantgegevens

Deze informatie alleen identificeert trends in verkopen, manieren van betalen, terugbetalingen en mislukte aankopen. Toch heeft het zijn beperkingen wanneer je de voorkeuren en het aankoopgedrag van individuele klanten in detail bekijkt. Het combineren van aankoop- en klantgegevens met betalingsgegevens maakt gedetailleerdere analyses mogelijk.

Gebruik betalingsverwerkers en gespecialiseerde tools

Het één voor één controleren van meerdere manieren om te betalen, zoals met betaalkaart, in buurtwinkels en via QR-codes, is tijdrovend. Door een betalingsverwerker of betaaldienst te gebruiken, kun je gegevens van meerdere betaalmethoden centraal beheren en op één plek informatie over verkopen, terugbetalingen en mislukte transacties bekijken.

Bovendien bieden veel betalingsverwerkers gespecialiseerde tools om opgeslagen gegevens te analyseren. Deze functies bieden efficiëntere toegang tot de benodigde gegevens.

Voorbeelden van het gebruik van betalingsgegevens

Het AI-marketingplatform (Artificial Intelligence) Blaze laat zien hoe betalingsgegevens kunnen worden gebruikt.

Naarmate de onderneming van Blaze groeide, hadden ze meer inzicht nodig in inkomsten, churn, retentie en andere statistieken. Het exporteren van Stripe-betalings- en abonnementgegevens, het integreren van cijfers uit meerdere systemen en het handmatig importeren hiervan in een modern datawarehouse zoals Snowflake waren echter tijdrovende taken. Dit leidde tot een grotere voorbereidingslast dan de daadwerkelijke analyse.

Om dit aan te pakken, heeft Blaze Stripe Sigma en Stripe Data Pipeline in gebruik genomen. Zo konden ze een systeem bouwen dat de betalings- en abonnementgegevens van Stripe analyseert in combinatie met AVG: persoonsgegevens van klanten, productgebruiksstatistieken, marketingcijfers en andere bronnen.

Door klantsegmenten met een hoge lifetime value te herkennen en deze inzichten toe te passen om de marketing-, product- en serviceberichten te verfijnen, verlaagde Blaze de acquisitiekosten voor klanten met 25%.

Hoe Stripe Sigma kan helpen

Stripe Sigma biedt een krachtige SQL-verkenner waarmee ondernemingen aangepaste rapporten kunnen opstellen en hun Stripe-gegevens kunnen analyseren. Teams krijgen sneller toegang tot diepgaande financiële inzichten, rechtstreeks op het Stripe-dashboard.

Stripe Sigma kan je helpen met het volgende:

• Business Intelligence-dashboards bouwen met SQL: doorzoek de Stripe-gegevens direct en genereer nauwkeurigere, gepersonaliseerde rapporten voor van alles: van inkomsten per productlijn tot lokale belastingplicht en lifetime value van klanten.

• Complexe datapijplijnen elimineren: krijg onmiddellijk toegang tot de Stripe-gegevens zonder dure ETL-pijplijnen te hoeven bouwen of onderhouden. Dit bespaart een technisch team weken aan ontwikkelings- en onderhoudswerk.

• Gedetailleerde inzichten krijgen in omzet en retentie: complexe statistieken, zoals MRR, klantverloop en cohortprestaties, analyseren om groeimogelijkheden aan het licht te brengen en te bepalen op welke manier je verlooprisico's in je klantenbestand kunt aanpakken.

• Rapportage en samenwerking in het hele team stroomlijnen: je belangrijkste queries opslaan en delen met je team, of geautomatiseerde rapporten instellen, zodat elke stakeholder op één lijn zit wat betreft de key performance indicators van de onderneming.

• Groeien op basis van een veilige, enterprise-grade infrastructuur: vertrouwen op de uitstekend beschikbare en PCI-conforme omgeving van Stripe om je meest gevoelige financiële informatie op te vragen zonder in te leveren op prestaties of beveiliging.

Lees meer over hoe Stripe Sigma je kan helpen je bedrijfsgegevens te benutten, of ga vandaag nog aan de slag.

Veelgestelde vragen over betalingsgegevens in Japan