支付数据对于验证销售和了解客户购买行为、支付问题和欺诈活动迹象非常有用。

根据日本创新平台机构 (IPA) 的 DX Trends 2025 报告，日本从事某种形式数字转型的公司比例已达到 77.8%，高于 2022 年的 69.3%\。这表明大多数公司认识到数据驱动业务决策的重要性。

随着数字化转型工作的推进，许多公司仍在试图弄清楚到底应该检查哪些数据。重点需要放在日常交易产生的可靠购买数据上。每天分析这些记录为增加收入、简化运营和推动业务增长提供了可靠的步骤。

在本文中，我们将解释支付数据的基础知识、它可以揭示的发现以及一些真实的用例。

要点

• 支付数据是指与购买相关的信息，例如时间戳、金额、支付方式、退款和支付失败。
  
• 分析支付数据可让您可视化销售趋势、客户购买模式、正在使用的支付方式以及表明可能存在欺诈的迹象。
  
• 这些记录有助于促销、新产品开发、需求预测、提高运营效率和防范欺诈。
  
• 通过将支付数据与购买和客户数据结合起来，而不是仅依赖支付数据，可以进行更详细的分析。
  
• 支付处理服务及其专用功能支持集中管理这些记录。
  

什么是支付数据？

支付数据是指在购买商品或服务时生成的详细信息。

这些详细信息通常包含以下内容：

• 支付日期和时间
  
• 支付金额
  
• 货币代码
  
• 支付方式
  
• 购买地点
  
• 退款和取消
  
• 失败的支付
  
• 欺诈
  

随着无现金选项变得越来越普遍，支付数据在显示购买时间、地点和支出金额方面变得越来越有价值。结合销售点 (POS)、购买、客户数据和其他信息，它们可以支持营销计划、需求预测和运营改进。

支付数据揭示了什么？

日常交易（包括无现金支付）提供了以下见解：

有助于营销计划的信息

通过将支付数据与客户和购买详细信息相结合，可以分析客户的消费模式和偏好，例如哪些细分群体在何时通过哪种方式购买哪些产品。

关于失败支付的信息

支付数据使您可以查看有关失败支付的信息。如果频繁发生失败，可能存在涉及复杂输入字段、身份验证流程、错误消息或缺乏支付方式的问题。

识别失败交易的反复原因也提供了解决购物车放弃的方法。如果购物者继续遇到问题，可以通过建议适合该情况的步骤来解决问题。这些可能涉及更新所选选项或提出替代方案。

欺诈迹象

支付数据有助于识别需要注意和补救的活动模式。警告信号包括在短时间内重复扣款、高额交易、来自不寻常地点或设备的订单，以及退款或撤单的增加。这表明支付数据是欺诈防范的宝贵工具。

如何在业务中使用支付数据

通过妥善审查支付数据，您可以制定有益于您业务的策略，例如增加销售额和开发新产品。

用于增加销售额

通过对客户属性、历史购买记录和支付数据进行详细分析，您可以发现热门产品、购买高峰期、高需求地区以及首选支付方式等趋势。

这些发现可以支持个性化营销活动和广告、电子邮件营销以及优惠券促销。

例如，如果特定客户群组一直购买同一品牌或口味的产品，这种趋势可以指导个性化推荐，包括持续展示相关产品或发送鼓励重复购买的电子邮件。

此外，如果海外客户购买抹茶的比例呈上升趋势，那么改进产品页面和标签上的英文内容，以及审查高流量地区的运输和支付方式，这些措施都可以增加国际客户的销售额。

用于开发新产品和预测需求

通过分析这些信息，您可以查明诸如哪些产品类别的销量在增加以及购买量何时增加等动态。例如，如果对蛋白质补充剂的需求在增长，了解最受欢迎的口味以及哪些年龄段的人在购买它们可以帮助开发新产品并改进现有产品。

您还可以考虑基于最畅销的商品和复购率高的商品开发自有品牌产品。通过跟踪购买时间和频率的变化，您可以预测未来的需求和产品趋势，并将这些发现应用于审查和改进库存管理、采购和销售方案。

用于提高工作效率

通过按支付选项或时间段组织支付数据，如销售额、退款、失败的交易和撤单，您可以减少日常数据聚合和生成报告所需的工作量。能够立即访问必要的数据，使得会计和运营人员可以减少验证时间，将更多时间投入到改进计划中。

分析购买数据时的关键点

为了有效地将支付数据应用于您的业务，在审查期间牢记以下几点很重要：

明确改进目的

支付数据用于广泛的目的，包括销售研究、营销活动、解决结账失败以及验证退款和撤单。分析流程的第一步是确定需要改进的内容。

结合使用购买数据和客户数据

仅此信息即可识别销售、支付方式、退款和失败购买的趋势。但在详细检查个人客户的偏好和购买行为时，它仍然有其局限性。将购买和客户记录与支付数据结合起来，可以进行更详细的分析。

使用支付处理服务和专用工具

逐一检查多种支付方式，包括银行卡、便利店和二维码支付，既费时又费力。通过使用支付代理或服务，您可以集中管理来自多种支付方式的数据，并在一处查看有关销售、退款和失败交易的信息。

此外，许多支付处理服务提供专门的工具来分析累积的记录。这些功能可让您更有效地访问所需数据。

支付数据用量示例

人工智能（AI）营销平台 Blaze 展示了如何使用支付数据。

随着 Blaze 的业务增长，他们需要更深入地了解收入、流失率、留存率和其他指标。然而，导出 Stripe 支付和订阅数据，整合来自多个系统的数据，并手动将其导入到 Snowflake 等现代数据仓库中是一项耗时的任务，导致准备工作的负担大于实际分析。

为了解决这个问题，Blaze 采用了 Stripe Sigma 和 Stripe Data Pipeline 来构建一个系统，该系统分析 Stripe 的支付和订阅记录，以及客户个人信息、产品用量指标、营销数据和其他来源。

通过识别具有高终身价值的客户群，并将这些见解应用于完善其营销、产品和服务的消息传递，Blaze 降低了 25% 的客户获取成本。

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