Nel dinamico e variegato mondo del retail – dal beauty al fashion, dal luxury fino all’elettronica – i pagamenti sono sempre stati una parte fondamentale dell’esperienza d’acquisto dei clienti. Oggi, però, in un contesto in cui velocità e flessibilità regnano sovrane, emergono nuove sfide ed esigenze, che richiedono risposte altrettanto efficaci da parte dei merchant. Fattori quali la possibilità di completare un acquisto, quindi una transazione, in pochissimi passaggi e inserendo il minor numero possibile di informazioni sono, ad esempio, cruciali per massimizzare le conversioni e soddisfare la richiesta di rapidità e fluidità dei clienti.
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Massimizzare le performance riducendo i costi
Per i merchant, ciò significa dover implementare le giuste strategie e le tecnologie più adatte per garantire la soddisfazione degli acquirenti. Tuttavia, nel perseguire il massimo tasso di conversione i retailer si trovano a dover affrontare anche il problema delle frodi, la cui gestione in alcuni casi può costare alle aziende quasi fino al 20% del proprio fatturato, e quello dei costi legati ai pagamenti, una preoccupazione molto diffusa. In questo contesto, “ottimizzazione” diventa, quindi, la parola chiave per trovare l’equilibrio perfetto tra tutte queste variabili.
L’uso strategico dell’AI nei flussi di pagamento si rivela una risorsa preziosa per massimizzare le performance, gestendo al contempo i rischi in modo efficace e riducendo i costi.
Incrementare le conversioni grazie a tool intelligenti
L’intelligenza artificiale può essere un valido alleato per massimizzare le conversioni nei pagamenti. Può, infatti, essere implementata per riconoscere gli acquirenti più affidabili, sulla base di dati storici e del comportamento d’acquisto, così da creare processi di checkout più rapidi e fluidi, rimuovendo automaticamente i possibili ostacoli nella fase di pagamento.
Le potenzialità dell’AI in questo campo, però, non si limitano a questo aspetto, ma si estendono anche ad ulteriori automazioni, che possono riguardare il routing dei pagamenti, le operazioni di retry, così come l’autenticazione. Quest’ultima, ad esempio, è un passaggio fondamentale per garantire la sicurezza delle transazioni e tutelare gli utenti da possibili frodi. Tuttavia, se non ottimizzata, può rendere l’esperienza del cliente meno soddisfacente e creare attese e barriere che potrebbero indurlo ad abbandonare l’acquisto.
È fondamentale, quindi, perfezionarla, gestendo ogni transazione in modo intelligente in base, ad esempio, al livello di rischio e alle diverse normative. Strumenti quali il machine learning possono appunto contribuire ad automatizzare questi passaggi, individuando il percorso di autenticazione con il più alto tasso di successo.
Prevenire le frodi, migliorando le performance
In uno scenario in cui le tecniche di frode diventano sempre più sofisticate, anche le contromisure necessarie a bloccarle devono evolvere, realizzando al contempo la giusta combinazione di protezione ed efficienza. Infatti, una delle problematiche nell’ambito della prevenzione delle frodi è il rischio di bloccare transazioni legittime, che possono apparire sospette al momento dell’acquisto senza però essere effettivamente fraudolente.
I sistemi basati sull’AI possono ridurre l’impatto di questa problematica, permettendo l’analisi e il confronto di grandi volumi di dati per determinare l’autenticità o meno di un pagamento, evitando così di intaccare l’esperienza dei clienti.
Inoltre, modelli avanzati di machine learning possono essere implementati per valutare, testare e perfezionare la strategia di rischio sulla base di decisioni data-driven, automatizzandone la gestione, senza affidarsi quindi a regole manuali, e adattandola alle proprie esigenze, così da trovare il giusto equilibrio tra rischi e ricavi.
Ottimizzare le operazioni per ridurre i costi
La riduzione dei costi è un’altra delle sfide attuali legate ai pagamenti, ma anche in questo caso soluzioni AI-based innovative possono essere sfruttate per ottimizzare l’elaborazione delle transazioni.
Ad esempio, è possibile utilizzare il machine learning per indirizzare i pagamenti attraverso i canali più performanti e convenienti, ma anche per condividere con gli emittenti i dati sui rischi, come quelli dell’Address Verification System (AVS) e i dettagli di livello 2 (L2), al fine di ridurre i costi di pagamento, i possibili errori durante le procedure di verifica, nonché le spese legate ai tentativi di pagamento successivi a seguito di transazioni rifiutate o incomplete.
Infine, implementando un controllo integrato delle frodi, è anche possibile conseguire risparmi sulle commissioni legate ai chargeback, che possono risultare particolarmente onerose per i merchant.
Un approccio unificato per massimizzare i benefici
L’AI apre le porte a nuove opportunità nell’ambito dei pagamenti e per i merchant di tutto il mondo, ma il suo vero potenziale emerge quando è parte di un approccio integrato e olistico. Inserita in un sistema di pagamento unificato, capace di offrire una visibilità completa e continua su tutte le transazioni provenienti da diversi canali e mercati, l‘AI può davvero contribuire a ottimizzare l’intero funnel di pagamento. Alla base è fondamentale, infatti, che vi siano dati completi e coerenti che permettano all’AI di individuare pattern più precisi e di fare previsioni più affidabili, così da supportare il processo decisionale in modo strategico e con un approccio data-driven.
In questo modo, i merchant possono finalmente trovare un nuovo equilibrio tra conversione, rischi e costi, migliorando l’efficienza operativa e la sicurezza, ma offrendo anche un’esperienza cliente superiore. Guardando al futuro, l’AI rappresenta una risorsa indispensabile per affrontare le sfide del mercato globale e per innovare continuamente le strategie di pagamento.
