Payment Reporting zur Umsatzsteigerung

Mehr eCommerce-Umsatz durch Payment Reporting

Heute kann es sich kein Online Händler mehr erlauben, auf ein detailliertes Payment Reporting zu Shop-Kennzahlen zu verzichten: Conversions über Werbeanzeigen, durchschnittlicher Bestellwert, Retouren-Raten – die Liste ist lang. Doch all diese Metriken sind auf einem Auge blind.

Sie betrachten stets die Kundeninteraktion – das Frontend – jedoch nicht die Abwicklung der Bestellung – das Backend. Durch fehlende Insights darüber, was im Check-out ab dem Klick auf „Jetzt bezahlen“ passiert, verzichten Online Händler auf 5% organisches Wachstum pro Jahr.

Use Case: False Positives


Read our 3-steps approach on how to stop declining the wrong customers


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Darum Payment Reporting. Jetzt.

Zu viele Online Händler behandeln ihr Backend wie das ungeliebte Stiefkind und überlassen es lieber anderen (ihrer Agentur), sich darum zu kümmern.

Ein großer Fehler! Denn hier befindet sich ein wahnsinniger Datenschatz, der nur darauf wartet, gehoben zu werden. Allein ein Blick auf die Payment-Landschaft eines Unternehmens offenbart enormes Einspar- und Umsatzpotenzial.

Eine Payment-Landschaft besteht aus einzelnen Bestandteilen, die strukturiert ablaufen.
Die einzelnen Bestandteile einer Payment-Landschaft im Überblick

Die wichtigsten Komponenten bei der Payment-Abwicklung und deren Nutzen im Überblick

Payment Gateway

Das Payment Gateway ist die Schnittstelle Ihres Shops zu allen nachgelagerten Systemen. Sie koordiniert die Verarbeitung einer Transaktion mit allen zahlungsrelevanten Dienstleistern. eCommerce-Organisationen mit hohem Reifegrad können über ein zentrales Gateway für alle Länder eigene Zahlungsabwickler (Acquirer) einsetzen. Dies soll eine möglichst hohe Autorisierungsrate bei Transaktionen gewährleisten. Für kleine und mittlere Shops eignet es sich, auf Anbieter zu setzen, die sowohl Gateway als auch Acquiring aus einer Hand anbieten.

Hier ist die Analyse von Autorisierungsraten enorm wichtig, um entsprechend der geographischen Verteilung Ihrer Kunden das richtige Setup zu wählen.

Acquirer

Die Zahlungsabwickler, die das Geld für eine Bestellung vom Konto des Kunden auf das Konto des Händlers transferieren. Ob ein Acquirer eine Transaktion erfolgreich abwickeln kann, hängt maßgeblich von zwei Dingen ab:

  1. Der Acquirer verfügt über die nötigen Lizenzen, eine Transaktion in einem bestimmten Land durchzuführen.
  2. Das Risiko-Setup des Händlers und der Bank des Kunden stuft eine Transaktion als „nicht betrügerisch“ ein.

In beiden Fällen kann es von Vorteil sein, einen zweiten Acquirer einzusetzen. Dieser soll eine abgelehnte Transaktion ein weiteres Mal durchführen sodass die Chance erhöht wird, eine Autorisierung zu erhalten und durch zusätzliche Daten auf Seiten des zweiten Acquirers eine andere Risiko-Einstufung zu erlangen.

Ein Vergleich der Acquiring-Performance liefert den Business Case für die richtige Auswahl.

Use Case: False Positives


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Fraud & Risk

Hierbei handelt es sich um eine Software zur Betrugserkennung. Im Zusammenspiel mit Dienstleistern für Data Provisioning und Manual Order Review liegt bei diesem Baustein für Online Händler einer der größten Hebel zum organischen Wachstum. Durch die korrekte Erkennung von Betrügern – und das Vermeiden von fälschlicherweise abgelehnten legitimen Kunden (sog. False Positives) – können Händler für bis zu 25% höhere Autorisierungsraten sorgen. Und gleichzeitig Kosten durch Betrugsfälle vermeiden.

Payment Reporting – die wichtigsten Kennzahlen im Blick

Um bessere Ergebnisse im Check-out und bei der Transaktionsabwicklung zu erzielen, müssen Sie zunächst Ihren Ist-Stand verstehen. Dazu werfen Sie zunächst einen Blick auf die drei wichtigsten Payment KPIs:

  1. Authorization Rate – Prozentsatz der erfolgreich autorisierten Transaktionen.
  2. Bank Decline Rate – Prozentsatz der Transaktionen, die von der Bank des Kunden nicht genehmigt wurden.
  3. Risk Decline Rate – Prozentsatz der Bestellungen, die von der Software zur Betrugserkennung abgelehnt wurden.
Die drei wichtigsten KPIs und wie viel sie ausmachen
Die wichtigsten Payment KPIs im Überblick

Wenn Sie die Kennzahlen nach Zahlarten und Ländern aufschlüsseln erkennen Sie ganz leicht:

  • Wo es Probleme bei der Autorisierung von Bestellungen gibt.
  • In welchen Ländern es hohe Betrugsraten gibt.
  • Wie die einzelnen Märkte im Vergleich performen.
Die weltweiten Autorisierungsraten sind sehr unterschiedlich stark und verteilt
Auszug aus dem anlyx‘ Payment Benchmark zu weltweiten Autorisierungsraten eines Acquirers

Quick Wins realisieren

Aus Erfahrung wissen wir, dass sich bei Betrugsraten leicht Einsparpotenziale realisieren lassen. Software für Betrugserkennung ist oft falsch konfiguriert. Es erkennt Betrugsmuster nicht oder lehnt legitime Kunden durch zu strenge Einstellungen ab. Bei anlyx haben wir dafür einen Quick Check eingeführt, um innerhalb von zwei Wochen Risiko-Setups auf Conversions zu optimieren.

Ein Gespräch mit dem eigenen Payment Service Provider kann darüber hinaus helfen, ein besseres Acquiring in einzelnen Märkten zu realisieren.

Bei hohen Transaktionsvolumen können Verhandlungen mit Anbietern für Payment Schemes wie PayPal oder Klarna zu besseren Konditionen und damit zu niedrigeren Gebühren führen.

Ausblick – Deep-dive in Payment Analytics

Durch das Verknüpfen von Payment-Daten mit anderen Unternehmenskennzahlen, lassen sich weitere Business Initiativen unterstützen. Zum Beispiel kann die Incentivierung von bestimmten Zahlarten zu einer Reduktion von Bestellaufkommen führen. Zudem lassen sich aus der Verknüpfung von Payment-Daten aus Stores und digitalen Kanälen bessere Kundenprofile erstellen, mit denen Omnichannel-Initiativen unterstützt werden können.

Fazit

Payment Reporting bietet die Möglichkeit zum organischen Wachstum durch die Analyse und Optimierung von Check-out und Backend. Voraussetzung ist, dass Unternehmen ihre Payment-Daten erfassen und richtig interpretieren können.

Anlyx ermöglicht Online Händlern, das volle Potenzial aus ihren Payment-Daten zu schöpfen, indem es die nötigen Tools bereitstellt und Insights mit konkreten Vorteilen für das Business verknüpft.

Use Case: False Positives


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