每家企业都会处理支付，每笔交易均包含关于客户行为和收入表现的线索。企业可利用支付分析——从授权率到支付方式组合——来了解客户模式，然后利用这些模式推动增长。支付分析的重要性日益显现，2023 年全球数据和分析软件市场的估值为 1419.1 亿美元，预计到 2030 年将达到 3453.2 亿美元。

通过分析支付指标，您能更好地理解客户为何完成或放弃结账，收入流失发生在哪里，以及哪些改进可能提升转化率和现金流。许多公司利用实时支付数据的洞察来提高成功率，更准确地预测收入，并设计更优质的客户体验。

下面，我们将讨论支付分析为何对业务增长如此重要，以及它如何将交易转化为可操作的洞察。

本文内容

• 什么是支付分析？
  
• 为什么支付分析对业务增长很重要？
  
• 企业应跟踪哪些支付指标？
  
• 有哪些类型的支付分析？
  
• 支付分析如何提升绩效和决策能力？
  
• 企业如何有效实施支付分析？
  
• 支付分析的常见用例有哪些？
  
• 企业在支付分析中面临哪些挑战？
  
• Stripe Payments 如何提供帮助
  

什么是支付分析？

支付分析是收集和研究客户每次支付时产生的数据的过程。这包括他们的花费、购买了什么、支付方式，以及支付是否成功。

当您将结账、销售点 (POS) 和计费系统的数据整合时，您就能创建一个统一的视图，了解资金如何在您的企业中流动。该视图显示客户选择的支付方式、交易失败的地点以及不同销售渠道的表现。

支付分析可帮助您了解客户在购买时的行为，并利用这些信息改善运营并增加收入。

为什么支付分析对业务增长很重要？

每一笔交易都包含关于客户的信号：他们如何购买、购买什么以及卡点在哪里。支付分析可以将这些信号转化为业务增长的反馈。通过分析支付情况，您可以发现诸如银行卡故障率急剧上升或撤单等问题，或者是某些市场中数字钱包取代信用卡的新兴客户趋势。

支付分析有助于您的整个组织将决策与结果关联起来。财务部门可以更精准地预测现金流，产品团队可以设计更好的结账体验，市场营销则可以将活动直接与成功支付挂钩。

企业应跟踪哪些支付指标？

跟踪正确的指标可以揭示资金流动、摩擦点以及需要关注的内容。

以下是一些建议跟踪的指标：

• 交易量与交易价值：按渠道或市场跟踪支付量和价值，可以识别高层次增长趋势，并显示销售势头何时开始转变。

• 支付方式用量：这是客户选择使用不同支付方式进行支付的频率。监控银行卡、数字钱包，以及银行支付间的用量变化，以便及早发现新偏好并调整您的结账体验或定价策略。

• 授权率和拒付率：授权率是成功批准的支付百分比，拒付率是未批准的百分比。即使授权率略有下降，也可能导致大规模收入损失。研究拒付的原因（例如发卡行、地区、认证）有助于定位问题。

• 撤单率和欺诈率：这些是扣款被撤销或标记为欺诈的比率。撤单可能表明客户存在困惑、产品问题或欺诈形式。跟踪这些指标有助于您在问题升级前调整政策或反欺诈工具。

• 与支付挂钩的留存率和流失率：这些是指因关联支付方式成功续订（留存率）与终止（流失率）订阅的订阅客户比例。监控因支付问题导致的取消次数，有助于您通过发送自动提醒更新银行卡或提供替代支付选项进行干预。

有哪些类型的支付分析？

有时企业会结合多种支付分析方法，将原始交易数据转化为洞察。

支付分析主要有四种类型：

• 描述性分析：回顾过去。它总结了发生的事情（例如销售总额、平均订单价值、支付成功率），以揭示过去表现的模式。

• 诊断分析：问为什么。当拒付激增或转化率下降时，此分析会找出原因，比如结账用户体验、发卡行问题或认证失败。

• 预测分析：展望未来。它利用以往数据预测趋势，比如需求何时达到峰值或哪些客户可能流失。

• 处方性分析：制定行动方案。它建议下一步该做什么，比如新增支付方式、调整风险设置，或为季节性交易量做准备。

支付分析如何提升绩效和决策能力？

支付分析通过展示客户支付时的真实情况，提升了企业从产品设计到定价的决策能力。

以下将说明支付分析如何帮助企业：

• 发现隐形收入漏洞：即使授权率提升 1%，也能为大型企业追回数百万的年度收入。例如，一家公司只需通过识别并修复与特定卡组织相关的技术问题，即可提升其接受率。

• 加强预测和现金流：财务团队利用实时支付数据更准确地建模现金流。实时数据有助于其提前了解收入模式、预测季节性波动，并发现异常情况——比如延迟提现或撤单突然激增。

• 优化客户和产品决策：通过将支付数据与客户行为挂钩，团队可以了解哪些支付方式导致复购或更高订单价值。

企业如何有效实施支付分析？

如果执行得当，支付分析将成为一种共享的、数据驱动的语言，便于您的企业收款。

这些是实施支付分析的步骤。

选择适合您数据成熟度的工具

团队规模较小或数据成熟度较低的企业，可能需要易于部署且数据工程需求最小的工具；团队规模更大、更成熟的企业，则可更多地关注人工操作。选择适合您当前情况的方法。

集成所有支付渠道

分散的系统隐藏了模式。使用应用程序编程接口 (API) 或数据管道，将结账、订阅和店内交易整合在一起。

制定数据质量标准

字段命名不一致（例如在某系统为“Visa”，而在另一系统为“VISA Credit”）会扭曲授权指标。建立命名规范、自动验证和单一数据字典，以保持各平台间的指标一致。

培养分析流利度

鼓励您的团队定期进行跨职能的支付数据审核，以便根据洞察采取行动。培训团队质疑报告中的数据，并将发现与行动联系起来。

支付分析的常见用例有哪些？

支付分析适用于所有行业，最佳成果来自解决具体的日常挑战。

以下是支付分析的具体用例：

• 电商：支付分析可精准定位客户在结账阶段的流失节点，以及哪些支付方式转化率最高。

• 零售：分析可以比较实体店和线上付款。整合这些流通常能发现地理或时间趋势，比如城市地区的银行卡支付量在晚间激增，而郊区商店的非接触式用量更高。这些趋势可以指导在人员配置和支付设备方面的投资。

• 订阅业务：监控续订率、重试成功率和非自愿流失，通常有助于识别银行卡有效期或认证规则何时开始侵蚀留存率。

• B2B 支付：您可以识别哪些客户经常延迟或提前支付，然后收紧现金流预测并调整信用条款。即使发现哪怕是小的延迟趋势，也能提前数周收回营运资金。

企业在支付分析中面临哪些挑战？

支付分析可以彻底改变您对企业收入的理解，但您在实施过程中可能会遇到挑战。

请注意以下潜在问题：

• 低数据质量或低准确性：数据不一致或不完整可能导致误导性结论。小错误，比如时间戳不匹配或交易重复，都可能影响成功率。

• 分散的系统：企业常常依赖多个支付系统。没有一体化的数据，很难全面了解客户行为。通过 API 或数据仓库集成可解决这个问题，但这需要技术投入和严格的维护。

• 复杂的合规与安全要求：支付数据非常敏感。进行加密、令牌化处理，以及符合《支付卡行业数据安全标准 (PCI DSS)》增加了复杂度。企业应在分析可访问性与严格的数据保护标准之间取得平衡。

• 缺乏数据驱动的决策：即使是最好的分析工具，如果团队不根据他们发现的洞察采取行动，也可能失败。培养使用支付数据做决策的习惯。

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