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3 Dinge, die Sie über KI und intelligentes Bezahlen wissen sollten

Wie KI und Machine Learning die Konversionsrate verbessern – und die Einnahmen.

E-Commerce wächst weiterhin mit eindrucksvollen Raten weltweit. Der im Jahr 2018 von Worldpay veröffentlichte Global Payments Report prognostiziert, dass der globale E-Commerce-Markt im Jahr 2019 3,6 Billionen Dollar erreichen und bereits im Jahr 2022 auf beachtliche 4,6 Billionen Dollar anwachsen wird – das sind großartige Nachrichten für E-Commerce-Händler in aller Welt.

Diese Begeisterung wird durch Ineffizienzen bei der Konversion gemildert. Verkaufsabbruch, Betrug und inkorrekte Ablehnungen stellen komplexe Herausforderungen dar, die den Geschäftserfolg gefährden.

Diese komplexen Konversionsprobleme beeinflussen sich gegenseitig und können am effektivsten mit einem integrierten Modell bewältigt werden. Die transformative Kraft von Machine Learning und KI trägt dazu bei, Zahlungsdaten in den Vordergrund der Konversionsdiskussion zu rücken.

EINS – Globale Komplexität erfordert Konversionslösungen der nächsten Generation

Das globale Ökosystem des Zahlungsverkehrs ist eine unglaublich komplexe heterogene Mischung aus Händlern, Händler-Acquirern, Kartennetzwerken, ausstellenden Banken und Zahlungsabwicklern. Diese universelle Breite schafft Ineffizienzen, die sich in höheren Betrugsraten, niedrigeren Genehmigungsraten sowie durch Probleme beim Bezahlvorgang bemerkbar machen, die einen Verkaufsabbruch bewirken.

Das System wird von Daten bestimmt, Daten, die uns eine Geschichte über den Wert und die Legitimität jeder Transaktion erzählen. Ein statischer Ansatz für die Übermittlung von Zahlungsvorgängen reicht im Zuge des globalen E-Commerce zunehmend nicht mehr aus. Die Komplexität und Vielfalt des Zahlungs-Ökosystems erfordert dynamische Erkenntnisse und Tools, die sich in nahezu Echtzeit an neue Informationen und veränderte Bedingungen anpassen. Und da E-Commerce keine Grenzen kennt, müssen auch die Tools Transaktionsdaten auf globaler Ebene nutzen. Bei so rasanten Veränderungen und Dimensionen erfordert das Erkennen von und Anpassen an Muster Methoden des Machine Learning und der KI.

Die transformative Kraft von Machine Learning und KI trägt dazu bei, Zahlungsdaten in den Vordergrund der Konversionsdiskussion zu rücken.

Bericht

AI Now. AI Weiter.

Die transformative Kraft des maschinellen Lernens und der KI tragen dazu bei, dass Zahlungsdaten in den Vordergrund der Conversion-Diskussion rücken.

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ZWEI – Daten sind entscheidend, um Reibungsverluste zu vermeiden und höhere Umsätze zu erzielen

Händler evaluieren ständig, wie sie das Verbrauchererlebnis verbessern können, um ihre Verkaufsabbrüche zu reduzieren und die Konversionsraten zu erhöhen. Die Verringerung der Kundenprobleme erfordert eine kontinuierliche Anpassung an die sich schnell verändernde E-Commerce-Landschaft. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Kunden ihre Transaktionen auch wirklich abschließen.

Globale E-Commerce-Händler entwickeln sich ständig weiter, um neue Kunden zu gewinnen und ihre Märkte über ihre demografischen Kernbereiche hinaus zu erweitern. Bei der Erschließung neuer Regionen werden viele Annahmen über Käuferpräferenzen und insbesondere über die bevorzugte Zahlungsmethode getroffen.

Im E-Commerce sind Produkte oder Services von alternativen Anbietern oft nur einen Klick entfernt. Reibungsverluste müssen deshalb reduziert werden. Erfahrene Händler führen A/B-Tests für jedes Wort auf der Seite, jede Farbe und jede Platzierung eines jeden Artikels im Einkaufserlebnis durch. Letztendlich können die Daten Kundenpräferenzen in jedem Markt aufdecken und zu höheren Konversionsraten führen.

DREI – KI unterstützt die effiziente Aktualisierung und das Recycling von Konten

Mit intelligenter Kontoaktualisierung und Autorisierungswiederholung bzw. -Recycling unterstützen KI und Machine Learning Händler dabei, Reibungsverluste zu reduzieren, die Autorisierungsraten zu erhöhen und die Einnahmen zu steigern.

Wiederkehrende Zahlungen können für viele Unternehmen das optimale Geschäftsmodell sein, sei es beim Verkauf von Services oder von Sachgütern. Nicht nur bieten wiederkehrende Zahlungen Vorhersagbarkeit der Einnahmen, sie stellen auch die beste Rendite für die Investition in die Kundenakquise dar, da sie den Customer Lifetime Value maximieren.

Die Herausforderung von wiederkehrenden Zahlungen besteht darin, dass es zu „Lecks“ kommen kann. Wiederkehrende Zahlungsvorgänge werden unbeaufsichtigt durchgeführt und scheitern aus einer Reihe von Gründen: Die Zugangsdaten des Kontos laufen ab oder ändern sich, ein Konto ist möglicherweise nicht ausreichend gedeckt, eine Netzwerkverbindung ist nicht verfügbar usw. Diese Dinge passieren, aber die Auswirkungen können enorm sein – wenn Sie nicht nur diese eine Zahlung verlieren, sondern die Kundenbeziehung mit allen späteren erwarteten Zahlungen.

Kontoaktualisierungsservices verbessern wiederkehrende Einnahmen, indem sie lediglich die Karteninformationen aktuell halten. Die meisten Händler beschaffen sich Aktualisierungen im Vorfeld einer erwarteten Zahlungstransaktion. Jedoch sollten Sie nicht aufgeben, selbst wenn eine Transaktion abgelehnt wird. Intelligente Kontoaktualisierungssysteme reagieren auf die abgelehnte Zahlung, indem sie nach aktuellen Informationen suchen und diese dann erneut anwenden.  Interessanterweise spielt das Wiederholungsmuster – Anzahl der Tage nach der Ablehnung, Anzahl der Wiederholungen, Tageszeit der Wiederholungen usw. – eine sehr große Rolle. Basierend auf der Kombination aus anfänglichem Ablehnungsgrund, ausstellender Bank, Kartenprodukt usw. ergeben sich unterschiedliche Genehmigungsraten. Hier kommen Data Science und Machine Learning ins Spiel, da der optimale Ansatz darin besteht, Algorithmen für die Verwaltung der Kontoaktualisierung und das Wiederaufbereiten ursprünglich abgelehnter Transaktionen zu entwickeln.

„Die einfachste Entscheidung im Bereich E-Commerce-Zahlungen“

Kontoaktualisierungsservices werden allgemein als ein sicherer Weg angesehen, um langfristig die Einnahmen zu steigern, und jetzt finden sie einen Nutzen jenseits des wiederkehrenden Geschäftsmodells. Für Händler, die Karteninformationen für Kunden gespeichert haben, die sehr häufig, aber nicht wiederkehrend kaufen, können Kartenänderungen zu Zahlungsproblemen und möglichen Verkaufsabbrüchen führen. Die Einführung von Echtzeit-Kontoaktualisierungsservices hat dafür gesorgt, dass die Kraft des dynamischen Lernens in diesem wachsenden Segment genutzt wird, um Verkaufsabbrüche bei der Kaufabwicklung zu reduzieren.

Nehmen Sie Gaming, das zahlreiche In-Game-Kaufmöglichkeiten bietet. Mehrfachkäufe können übermäßig empfindliche Betrugsfilter auslösen und zu Zahlungsablehnungen führen. Dies führt zu unnötigen und möglicherweise schädlichen Problemen am wichtigsten Kundenkontaktpunkt.

Zahlungsintelligenz verbessert die Konversionsergebnisse für Fahrdienste, Lebensmittelzustellung und jedes andere Geschäftsfeld, in dem Kunden häufig Transaktionen tätigen. Die resultierende Erhöhung der Genehmigungsraten durch Kontoaktualisierungen macht die Entscheidung im Bereich E-Commerce-Zahlungen ungemein einfach.

KI und Machine Learning werden aktiv auf die Ineffizienzen angewendet, die für Händler von größter Bedeutung sind. In Kombination mit Echtzeit-Datensätzen von ausreichender Größe helfen KI und Machine Learning Unternehmen und E-Commerce-Händlern, eine größere Reichweite zu erreichen, ihre Einnahmen zu steigern und auf ihre Kunden gezielter reagieren zu können.

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