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AIとインテリジェントな決済について知っておくべき3つのこと

どのようにしてAIと機械学習がコンバージョンと収益を増加させるか

eコマースは世界中で目覚ましい成長を続けています。Worldpayの2018年グローバル決済レポートでは、グローバルeコマース市場は2019年に3.6兆ドルを超え、2022年には4.6兆ドルに成長すると予測されています。これはすべてのeコマースマーチャントにとって素晴らしいニュースです。

しかしこの勢いは、コンバージョンに関する非効率性によって妨げられます。ショッピングのカゴ落ち、不正利用、誤った利用拒否は、利益を損なう複雑な課題です。

これらの複雑なコンバージョンの課題は継続して存在していますが、統合された方法で最も効率的に管理できます。機械学習とAIの革新的なパワーは、決済データをコンバージョンに関する議論の最前線に押し上げるのに役立ちます。

1—グローバルな複雑さには次世代コンバージョンソリューションが必要

グローバル決済エコシステムは、マーチャント、マーチャントアクワイアラー、カードネットワーク、発行銀行、発行プロセッサーの非常に複雑な異種混合によって構成されています。その広がりによって非効率性が生まれ、高い不正利用率、低いオーソリゼーション承認率、カゴ落ちを促進するわずらわしい決済につながりました。

システムはデータによって駆動します。データは、すべての取引の価値と正当性に関するストーリーを示してくれます。決済取引の提出に対する静的なアプローチは、グローバルなeコマースの観点ではますます不十分です。決済エコシステムの複雑さと多様性には、本質的にリアルタイムで新しい情報と状況の変化に迅速に適応する動的なインテリジェンスとツールが必要です。eコマースは世界規模であるため、ツールは世界規模の取引データを活用する必要があります。変化と規模が大きいため、パターンを識別して調整する機能には機械学習とAIが欠かせません。

機械学習とAIの革新的なパワーは、決済データをコンバージョンに関する議論の最前線に押し上げるのに役立ちます。

報告書

AI今。 AI次。

機械学習とAIの変革的な力は、支払いデータをコンバージョンディスカッションの最前線に押し上げるのに役立ちます。

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2—わずらわしさを減らし売上を増やすにはデータが重要

マーチャントは、カゴ落ちを減らし、コンバージョン率を上げられるよう、顧客体験を改善する方法を絶えず考え続けています。わずらわしさを減らすためには、迅速なeコマース環境の変化に継続的に適応し、顧客が取引を完了できるようにする必要があります。

グローバルeコマースマーチャントは、新しい顧客を引き付け、主要な消費者層以外の市場を成長させるために、常に革新を続けています。新しい地域に進出する場合、購入者の好み、特に好まれている決済手段について、多数の想定を行います。

eコマースでは、1回のクリックやタップで別の製品やサービスにアクセスできてしまいます。わずらわしさを減らすことは不可欠です。一流のマーチャントは、ショッピング体験において、ページ上のすべての単語、すべての色、すべての項目のすべての配置でA/Bテストを行っています。データは、各市場における顧客の好みを明らかにし、コンバージョン率を増加させるのです。

3—AIは効率的なアカウントの更新とリサイクルを促進する

アカウント更新とオーソリゼーション再試行/リサイクルでは、マーチャントがわずらわしさを減らし、オーソリゼーション率を増加させ、収益を最適化するために、AIと機械学習が役立ちます。

サービスを提供するか物理的な商品を販売するかにかかわらず、継続決済は多くの事業にとって最適なビジネスモデルとなります。継続決済によって収益が予測できるようになるだけではなく、顧客の生涯価値が最大化されるため、顧客獲得への投資のリターンが最高になります。

継続決済の課題は「漏れ」が発生する可能性があるということです。継続決済取引はアカウントの認証情報が期限切れになったり変更されたり、残高が不足したり、ネットワーク接続が利用できなかったりなど、さまざまな理由で支払われなかったり、失敗したりします。これらのことはよくありますが、その決済だけではなく、顧客との関係やその後の期待されるすべての決済が失われると、影響は甚大なものになります。

アカウント更新サービスでカード情報を最新に保つだけで、経常収益を引き上げられます。ほとんどのマーチャントは、期待される決済取引の前に更新を取得します。ただし、取引が拒否された場合、諦めるべきではありません。インテリジェントなアカウント更新システムは、最新の情報をチェックすることで利用拒否に対応し、再試行で更新を適用します。興味深いことに、再試行パターン(拒否後の日数、再試行の回数、再試行の時刻など)が非常に重要です。異なる再試行パターンでは、最初の拒否理由、発行銀行、カード製品などの組み合わせに基づいて、異なる承認率が得られます。最適なアプローチは、アカウントの更新と最初に拒否された取引のリサイクルの管理のためのアルゴリズムを開発することであるため、ここでデータサイエンスおよび機械学習の出番となります。

「eコマース決済で最も簡単な方法」

アカウント更新サービスは、継続的な収益を増やす確実な方法として広く認識されており、現在では、継続的なビジネスモデルを超えた有用性が見出されています。非常に頻繁に購入するが継続購入をしていない顧客のカード情報をファイルに保存しているマーチャントにとって、カードの変更は決済をわずらわしくし、潜在的なカゴ落ちにつながる可能性があります。リアルタイムのアカウント更新サービスを導入することで、動的な学習が行われ、この成長する分野で決済のわずらわしさを減らすことが可能になります。

ゲーム内購入が多数導入されているゲームを考えてみましょう。複数の購入によって、過度に攻撃的な不正利用フィルターがトリガされ、利用拒否される可能性があります。これによって、最も重要な顧客との接点に不要で破壊的なわずらわしさが生まれます。

決済インテリジェンスによって、乗車サービスや食品配達といった、顧客が頻繁に取引を行う事業でのコンバージョン結果が改善されます。アカウント更新サービスによって承認率が上昇していることから、これはeコマース決済で最も簡単な方法であることがわかります。

AIと機械学習は、マーチャントに最も影響を与える非効率性に対処すべく積極的に活用されています。AIと機械学習を十分な規模のリアルタイムデータセットと組み合わせると、企業とeコマースマーチャントがリーチを拡大し、収益を増やし、顧客への応答性を高めるのに役立ちます。

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