交易分类又称交易分类法，是将财务交易归入预定义类别的过程，以便企业和个人更好地理解资金的来源和去向。这是个人财务管理和企业会计 的常见流程。

近 70% 的商家 近年来经历了欺诈损失的增加，因此交易分类在识别和预防欺诈活动方面可以发挥重要作用。本指南将介绍客户和商家如何利用交易分类改善财务组织和整体财务健康状况。

本文内容

• 交易分类是如何运作的
  
• 哪些业务类型可以从交易分类中获益？
  
• 交易类别示例
  
• 如何使用 Stripe 进行交易分类
  
• 准确的交易分类为商家带来的好处
  
• 如何通过详细的交易洞察创造更好的用户体验
  

交易分类是如何运作的

交易分类，或称交易分类法，是通过交易的性质、目的或类型对金融交易进行分类的流程。这种分类帮助个人、商家和金融机构管理其财务。

这个流程的第一步是识别个人或组织记录中的各个金融交易，可以通过手动方式或通过自动化系统来读取交易描述、金额和其他相关数据来实现。然后，通过使用以下几种分类系统，组织、个人或自动化系统将交易进行分类并标记为特定的类别或组。

• 基于规则的系统： 这些系统使用预定义的规则或关键字，根据交易描述来分配类别。例如，带有"星巴克 "一词的交易可能被归入"咖啡店"类别。

• 机器学习模型：_ 这些模型使用算法从大量标记过的交易数据集中学习，并将这些知识应用于对新交易的分类。机器学习模型通常比基于规则的系统更准确和灵活。

在分类过程中，保持一致性非常重要，通过使用相同的类别和子类别，确保随着时间推移和不同交易之间的分类一致。分类过程完成后，组织会使用各种分析工具来洞察支出模式、收入来源以及其他财务趋势，从而为预算编制、投资决策和整体财务管理提供依据。

哪些业务类型可以从交易分类中获益？

几乎所有处理金融交易的商家都能从交易分类中受益。一些特定的业务类型尤其适合采用这种做法。其中包括：

• 中小型商家（SMBs）： 中小型商家通常用于财务管理的资源有限。交易分类可以帮助它们跟踪支出，识别节约成本的领域，并做出明智的财务决策。

• 电子商务商家：这些商家处理大量的在线交易。分类可以帮助电商商家分析销售数据、跟踪客户行为、识别热门产品或服务。

• 订阅型商家： 这些商家依赖经常性收入。分类可以帮助他们跟踪订阅付款、识别客户流失率并预测未来收入。

• 有多种收入来源的商家： 有多种收入来源的公司可以利用分类来跟踪每种收入来源的业绩，并相应地分配资源。

• 费用结构复杂的商家： 支付费用类别多的公司可以使用分类方法来跟踪支出、确定成本中心和更新预算。

• 非营利组织：非营利组织必须仔细跟踪捐款和支出，以确保透明度和问责制。分类可以帮助他们有效管理财务，并向捐赠者展示其影响力。

• 自由职业者和个体经营者：独立承包商可以利用分类来跟踪收入和支出，为报税季做准备，并做出明智的财务决策。

• 餐馆：餐馆可以利用分类来跟踪不同菜单项目的食品成本、人工支出和收入。

• 零售商：零售商可利用分类来跟踪产品类别的销售，识别畅销商品，并分析客户的消费模式。

• 服务型商家：服务型商家可以使用分类来跟踪计费工时、项目支出和客户付款情况。

• 制造公司：制造公司可以利用分类来跟踪原材料成本、生产费用和成品销售。

交易类别示例

交易类别将收入和支出细分为易于管理且合乎逻辑的组别。对于商家来说，详细的分类有助于财务分析和报告，进而支持战略决策。对个人而言，它可以改进预算编制、储蓄和整体财务管理。

下面是一些常见的交易类别。根据用户的具体需求，可以进一步自定义这些类别。

个人财务类别

住房

• 租金
  
• 按揭付款
  
• 家庭保险
  
• 房产税
  
• 维护和修理
  

公共事业费

• 电力
  
• 水
  
• 燃气
  
• 网络
  
• 电缆
  

交通

• 燃料
  
• 公共交通费用
  
• 车辆维修
  
• 停车费用
  

汽车分期付款

• 食品
  
• 杂货
  
• 外出就餐
  
• 快餐
  

医疗保健

• 医疗保险费用
  
• 医生出诊
  
• 处方
  
• 牙科保健
  

娱乐

• 电影
  
• 音乐会
  
• 体育赛事
  
• 书籍
  
• 业余爱好
  

储蓄和投资

• 储蓄账户存款
  
• 退休金缴纳
  
• 投资购买
  

教育

• 学费
  
• 学习用品
  
• 学生贷款
  
• 在线课程
  

商家财务类别

收入

• 产品销售
  
• 服务费
  
• 特许权使用费
  
• 投资收入
  

销售成本 (COGS)

• 原材料
  
• 直接人工
  
• 生产用品
  
• 运费
  

运营支出

• 工资和薪酬
  
• 租金或租赁费用
  
• 公用事业费用
  
• 市场营销和广告
  
• 专业服务（如法律、咨询）
  

资本支出

• 设备采购
  
• 建筑改造
  
• 技术升级
  

税务

• 所得税
  
• 销售税
  
• 工资税
  
• 财产税
  

还本付息

• 利息支付
  
• 本金还款
  

杂项费用

• 旅游和娱乐
  
• 保险费
  
• 办公用品
  

如何使用 Stripe 进行交易分类

Stripe 提供余额交易对象，这些对象代表影响您 Stripe 账户余额的每笔交易，包括支付、退款、争议和费用。您还可以向 Stripe 收款、客户和其他对象添加元数据，用于存储有关交易的附加信息，例如类别、产品类型或客户细分。使用 Stripe 的商家可以通过以下步骤对交易进行分类，以获得财务洞察、简化簿记并做出数据驱动的决策。

定义类别

创建一套符合商家需求的清晰一致的类别。

• 收入：_ 这可能包括销售、订阅，以及捐赠。

• 支出： 这可能包括退款、费用、拒付。

• 产品或服务类别： 这些类别可以是服装、软件或咨询。

• 客户细分： 可以细分为零售、批发或企业客户。

实施分类

手动分类包括在 Stripe 的管理平台或 API 中为每笔交易分配类别标签或标记，从而对交易进行分类。对于交易量较大的商家来说，这种方法会比较耗时。要实现自动分类，可以使用Stripe 的报表类别 进行基本分类，但要实现更精细的控制，则需要第三方工具或集成应用。通常情况下，您需要将手动分类和自动分类结合起来才能达到最佳效果，对大多数交易使用自动分类，并根据需要进行手动审核和调整。

以下是一些可对交易进行自动分类的第三方集成应用的热门选项。

• 会计软件集成：许多账户平台，如Xero，都与 Stripe 账户集成应用，可以基于规则或适配进行自动分类。

• 财务分析工具： Baremetrics 或 ChartMogul 等工具可以分析 Stripe 数据，并提供自动分类、报表和见解。

• 定制解决方案：如果您有特殊要求，可以使用 Stripe 的 API 或 Webhooks 建立自己的定制解决方案。

分析分类数据

对交易进行分类后，您就可以出于以下目的对数据进行分析。

• 跟踪收入和支出：按类别分析财务业绩。

• 确定趋势和模式：_发现增长或节约成本的机会。

• 做出明智的业务决策：根据数据驱动的洞察力制定战略。

• 简化会计和报告：改进记账和收税流程。

准确的交易分类为商家带来的好处

准确的交易分类能够帮助商家做出明智的决策，改善运营并推动增长。以下是一些主要优势。

财务可见性

• 现金流：通过对交易分类，商家可以全面了解其收入和支出情况，从而提高管理现金流和预测财务状况的能力。

• 盈利与亏损领域：分类数据揭示了哪些产品、服务或客户群带来了最高收入，哪些导致了最高成本。

• 费用跟踪： 准确的分类使商家能够详细跟踪费用，并找出可以降低成本的领域。

会计和报告

• 记账：分类交易使商家更容易对账 、编制财务报表和遵从税务规定。

• 审计： 准确且有序的财务记录使审计更加容易，减少了监管合规所需的时间和资源。

战略决策

• 趋势和模式：_ 分类数据可以揭示消费模式、季节性波动和新兴趋势，使商家能够主动调节战略。

• 营销活动： 通过跟踪营销费用并将其与产生的收入相关联，商家可以评估营销工作的效果。

• 定价和库存：_ 交易数据可为定价决策和库存管理提供信息，确保最佳库存水平，实现利润最大化。

客户洞察

• 个性化： 通过分析交易数据，商家可以深入了解客户的偏好，从而进行个性化营销，提供量身定制的产品和服务。

• 客户细分： 分类交易可实现有效的客户细分，使商家能够针对特定群体开展相关促销和忠诚度计划。

欺诈检测和预防

• 识别异常模式： 准确的分类有助于识别可能预示着欺诈活动的异常交易模式，使商家能够及早干预。
  

如何通过详细的交易洞察创造更好的用户体验

详细的交易洞察可让商家个性化其产品、预测客户偏好和需求，并改进客户关系和支持，从而创造更好的用户体验。

• __ 个性化：__ 通过分析每笔交易的详细情况，商家可以根据客户的需求和偏好定制产品。例如，如果交易数据显示客户经常购买有机产品，零售商可能会向他们推荐其他有机商品或提供有机商品的特别优惠。这样，客户的购物体验就会更有针对性和吸引力。

• __ 预测分析：__ 通过了解模式和趋势，商家可以在客户明确要求之前推广产品或服务。例如，如果交易洞察显示客户每三个月订购一次打印机墨盒，商家就可以设置提醒，或允许客户选择围绕这一时间表自动订购，从而简化客户的体验，确保他们不会用完必要的供应。

• __ 优化客户支持：__ 详细的数据可以帮助支持团队更快地了解客户查询或问题的背景。如果客户就购买事宜联系支持部门，支持团队能快速访问到已分类的交易详细信息，从而提供更快速、更准确和更有帮助的回应。

• __ 产品和服务开发：__ 通过使用交易数据为产品开发提供信息，商家可以根据客户的实际需求和市场需求调整新产品和服务。例如，如果交易洞察显示环保产品的购买趋势日益增长，公司可能会决定扩大可持续产品的供货范围。

• __ 用户界面：__ 了解客户如何与您的网站或应用程序互动——例如他们最常使用哪些功能、在什么环节放弃交易以及哪里会出现痛点——可以指导用户界面的改进。改进措施可能包括简化结账流程、使导航更加直观，或者在用户最需要的地方提供更相关的信息。

• __ 营销策略：__ 交易数据可以帮助商家创建更有效的营销活动，基于过去的购买行为，直接针对客户的兴趣和需求。个性化的电子邮件营销活动、定向广告和定制促销活动，基于对客户交易的详细洞察，会更有效。

• __ 忠诚计划和奖励：__ 通过分析交易数据，商家可以创建个性化的奖励计划，提供对特定客户最有吸引力的折扣、福利或优惠，从而提高客户的参与度和忠诚度。