Los pagos están presentes en nuestro día a día de forma omnipresente, tanto que a veces olvidamos que están y que son una combinación única de puntos de datos que se catapultan entre proveedores, players, sistemas y ecosistemas, con un resultado en mente: ser aprobados. Detrás de esta aparente simplicidad encontramos millones de optimizaciones que deben llevarse a cabo para garantizar el éxito en cada transacción. Cuando se optimiza correctamente, un pago crea, captura y acumula valor.
Checkout.com junto con Oxford Economics han rastreado y medido activamente el coste y las pérdidas en el área de pagos desde 2019. Estudio que les llevó a concluir en 2022 que se habían producido pérdidas de ingresos de hasta 50.700 millones de dólares debido a falsos rechazos, y esa cifra va en aumento. Respecto a los factores que contribuyen a esta situación, observaron que a menudo eran variables que, en muchos casos, no podían ser controladas por el comercio, ya que estaban directamente relacionadas con los emisores, los esquemas de pagos y sus proveedores.
Checkout.com, el proveedor global de soluciones de pago, ha lanzado una solución basada en Inteligencia Artificial (IA) para ayudar a los comerciantes a reducir estas pérdidas, llamada Intelligent Acceptance. El comercio puede indicar a Intelligent Acceptance cuáles son sus objetivos comerciales, ya sea coste, conversión o cumplimiento, y orientar su rendimiento de pago hacia ese objetivo. La solución utiliza una combinación de la IA más avanzada de Checkout.com, alimentada con datos globales de adquirencia, emisión, procesamiento de pagos, autenticación y network tokens (por nombrar algunos) que luego son ejecutados a través de una variedad de algoritmos que analizan y seleccionan en tiempo real las mejores optimizaciones para cualquier transacción.
Además, los expertos en pagos y analistas de la compañía trabajan activamente con emisores y esquemas para desbloquear ineficiencias, depurar sistemas interconectados entre los distintos actores y buscar recomendaciones sobre nuevas órdenes de pago. Todo esto permite a los comercios lograr algo que ansiaban: más visibilidad y control sobre el rendimiento de sus pagos. Esta tecnología ha estado disponible entre septiembre de 2022 y junio de 2023 para algunos comercios en modo beta y, según los resultados compartidos por Checkout.com, han logrado recuperar más de 650 millones de euros y aumentado su tasa de aceptación en un 9,5% de media.
Optimización de network tokens
En el mundo de los pagos, los network tokens se han presentado como una solución para lograr una mayor eficiencia de los costes de procesamiento debido a las diferencias de tasas de intercambio. Sin embargo, la adopción de estos tokens por parte de los emisores ha sido variada, lo que puede generar problemas cuando se envían pagos exclusivamente a través de network tokens, ya que algunos emisores podrían no reconocerlos.
Ante este desafío, Intelligent Acceptance ha desbloqueado información crucial sobre qué emisores admiten los network tokens y cuál es el aumento previsto en comparación con el envío de una transacción con un PAN (el número identificador de cada tarjeta), por sus siglas en inglés. En pocas palabras, Intelligent Acceptance ha descubierto cuándo y dónde utilizar network tokens en lugar de un PAN, con el objetivo de maximizar los beneficios en términos de rendimiento y costos.
El resultado de esta implementación ha sido realmente impresionante. Por ejemplo, en tan solo dos meses, Intelligent Acceptance ha logrado reducir las tarifas de intercambio de un comercio en más de 103.000 dólares. Este retailer ha podido aprovechar los network tokens, sin necesidad de realizar ninguna modificación en su infraestructura o escribir una sola línea de código.
Flujos de pago optimizados
Aunque los flujos de pago pueden estar diseñados de manera óptima, todavía existe la posibilidad de que las transacciones sean rechazadas debido a preferencias de configuración o errores. Un ejemplo concreto se dio con un ecommerce europeo que enviaba tráfico no 3DS en el espacio económico europeo, lo que provocó que los emisores bloquearan gradualmente el tráfico proveniente de este comercio.
Para abordar esta situación, Intelligent Acceptance utilizó su conocimiento en el campo e implementó automáticamente las mejores exenciones de SCA (Strong Customer Authentication). Esto enriqueció cada transacción con los datos de SCA correctos antes de que llegaran al emisor. Finalmente, el ecommerce logró recuperar el 100% de las transacciones que antes eran rechazadas. Además, todo el tráfico de transacciones enviado a los emisores cumplía ahora al 100% con los requisitos establecidos.
Tasas de aceptación
Como último ejemplo de las aplicaciones que puede tener Intelligent Acceptance encontramos el del aumento de las tasas de aceptación y por tanto la generación de ingresos extra. Desde Checkout.com detectaron que ciertas transacciones de ciertas industrias no estaban teniendo el rendimiento esperado.
Para abordar este problema, Intelligent Acceptance implementó una combinación de optimizaciones estratégicas. Estas medidas incluyeron el uso de network tokens, smart routing, estrategias para reintentos y la modificación de mensajes. Sorprendentemente, en este caso, se encontró que eliminar ciertos datos resultó más beneficioso que agregar más información, desafiando así las creencias convencionales en la industria de pagos.
Gracias a todo ello, como comparte Checkout.com, un ecommerce concreto logró aumentar sus tasas de aceptación en un 5%, y si consideramos las operaciones a escala global, este incremento se traduce en ingresos muy significativos. La tecnología ha cambiado rápidamente en la era digital y construir las bases adecuadas permitirá a los ecommerce aprovechar la gran cantidad de oportunidades disponibles.
En Checkout.com, hablan de estar en el Capítulo Cero por lo que seguirán empujando el listón en la industria para aumentar el rendimiento de sus clientes. La solución Intelligent Acceptance permite aprender, adaptarnos y optimizar al máximo cada transacción individual para obtener el mejor resultado.
