Análise de pagamentos: o elo que faltava em sua estratégia de taxa de aprovação

O sucesso do pagamento impulsiona sua receita. Pequenos aumentos nas aprovações resultam em milhões em vendas recuperadas. Falsos declínios e atritos evitáveis, por outro lado, corroem a margem e a confiança do cliente todos os dias.

‍

Os números contam a história. Os comerciantes perdem uma estimativa $443 bilhões anualmente até falsos declínios. Essas transações legítimas são rejeitadas por filtros de fraude excessivamente agressivos. Enquanto isso, a taxa média de abandono de carrinhos on-line gira em torno de 70%. O atrito no pagamento é responsável por uma parte significativa dessas vendas perdidas.

‍

A maioria das equipes trata a taxa de aprovação como um único KPI. Mas isso esconde toda a história por trás dos declínios. Isso deixa a receita na mesa.

‍

A análise de pagamentos preenche essa lacuna. Isso explica o “porquê” por trás de cada decisão. Mostra onde agir para obter ganhos rápidos.

‍

A análise básica de pagamento mostra apenas tendências de alto nível. Mas uma análise abrangente de pagamentos conecta os pontos. Ele vincula os dados da transação ao comportamento do emissor. E também revela os padrões dos clientes e os resultados operacionais.

‍

Você pode integrar análises de pagamento em seus fluxos de roteamento, detecção de fraudes e checkout. Ao fazer isso, você desbloqueia padrões acionáveis. Você verá quais:

‍

• Os emissores precisam de tokens de rede
• Os mercados exigem aquisições locais
• Tenta converter novamente
• Os avisos do 3DS custam suas vendas

‍

É assim que os líderes em pagamentos aumentam as taxas de autorização. Eles fazem isso sem aumentar o atrito ou comprometer a experiência do cliente.

‍

Entendendo a análise de pagamentos

‍

Análise de pagamentos é a prática de coletar, unificar e analisar dados de transações. Ele revela o que gera aprovações, recusas, estornos e custos.

‍

O escopo é amplo — inclui volumes, resultados de autorização e códigos de motivos. Ele abrange pontuações de fraude, métodos de pagamento e comportamento do emissor. Ele rastreia coortes de comportamento do cliente. Feito da maneira certa, ele se torna o centro de controle do seu mecanismo de processamento de pagamentos, não apenas um painel.

‍

Esses dados conectam os resultados do pagamento ao comportamento e às escolhas operacionais do cliente. Ele informa como você precifica, encaminha, autentica e recupera a receita.

‍

As plataformas modernas de análise de pagamento vão além da análise básica de pagamento. Eles fornecem informações valiosas e mostram por que os clientes preferem determinados métodos. Eles também revelam como aceitar pagamentos em diferentes canais afeta seu sucesso a longo prazo.

‍

Principais métricas que impulsionam as taxas de aprovação

‍

Acompanhe as métricas de pagamento que explicam os resultados e orientam as ações.

‍

1. Comece com taxa de autorização, motivos de recusa e latência
2. Adicione detalhamentos de emissor, BIN, mercado e método. Eles mostram onde intervir.
3. Use a detecção de fraudes e as métricas do 3DS para separar o controle de risco da perda de conversão.

‍

A análise eficaz dos pagamentos exige considerar os sinais em tempo real e as tendências históricas. As equipes mais bem-sucedidas usam abordagens baseadas em dados — elas refinam continuamente suas estratégias de aceitação. Eles também tratam os dados de pagamento como um ativo estratégico, não um ruído operacional.

‍

Como os dados de pagamento diferem dos dados de vendas

‍

Os dados de vendas mostram a intenção e a demanda do produto. Os dados de pagamento mostram se o dinheiro foi movimentado e por que não. Isso explica onde o custo e o atrito ocorrem. Na autorização, autenticação, liquidação ou recuperação.

‍

A análise de pagamentos revela pontos fracos e oportunidades de economia. A análise geral de vendas não consegue ver isso.

‍

Para pagamentos on-line, essa distinção se torna crítica. A análise de vendas pode mostrar o abandono do carrinho. Mas somente a análise de pagamento pode dizer por que os clientes saíram.

‍

• Foram erros no gateway de pagamento?
• Métodos de pagamento limitados?
• Atrito na autenticação?

‍

Essa visão granular permite correções direcionadas. Você não precisa de uma ampla reformulação do checkout.

‍

Limitações das estratégias tradicionais de taxa de aprovação

‍

Proporções sem contexto ocultam problemas

‍

Uma única taxa de aprovação oculta os motivadores por trás dela. Ele mascara o comportamento específico do emissor. Ele também oculta regras e métodos no nível do BIN ou diferenças de mercado.

‍

Sem contexto, você otimiza as médias. Isso faz com que você perca as alavancas que realmente movimentam a receita.

‍

A análise de pagamento tradicional pode indicar que sua taxa de aprovação geral é de 85%. Mas pode perder detalhes importantes — certos cartões de crédito de emissores específicos podem estar caindo em 40%. Enquanto isso, outros aprovam em 95%. Essa falta de granularidade custa sua receita todos os dias.

‍

As preferências do método de pagamento variam drasticamente de acordo com a região. As carteiras digitais são responsáveis por 49% de transações globais de comércio eletrônico. No entanto, muitos comerciantes ainda encaminham todos os pagamentos por meio de um único processador, sem considerar as preferências locais.

‍

Oportunidades de otimização perdidas

‍

Dados fragmentados entre processadores e gateways bloqueiam uma análise clara.

‍

As equipes perdem:

‍

• Fornecedores com baixo desempenho
• Configurações inadequadas do descritor
• Lacunas de tokenização

‍

Sem uma visão unificada, você não pode priorizar as correções nem quantificar o impacto.

‍

Quando os dados da transação ficam em silos, você perde a capacidade de identificar padrões. Padrões em todos os métodos e provedores de pagamento. Talvez você não saiba que os clientes no Brasil preferem opções de pagamento locais em vez de cartões de crédito. Ou que atividades suspeitas se correlacionam com tipos específicos de dispositivos.

‍

Esses insights podem melhorar drasticamente a conversão e a prevenção de fraudes. Os benefícios aumentam a longo prazo.

‍

Sem clareza da causa raiz

‍

Os relatórios tradicionais raramente normalizam os códigos de motivo de recusa. Eles não os mapeiam em categorias acionáveis.

‍

Você vê “Não honrar” e “Emissor indisponível”. Mas você não sabe o que fazer:

‍

• Você deveria tentar novamente?
• Roteiro de forma diferente?
• Alterar a autenticação?

‍

Isso interrompe as melhorias específicas antes que elas comecem.

‍

‍

O poder da análise de pagamentos para melhorar as taxas de aprovação

‍

Identifique padrões e tendências em falhas

‍

A análise mostra padrões por mercado, método, BIN e hora do dia. Você aprenderá quais:

‍

• Os emissores preferem tokens de rede
• Mercados se convertem com aquisições locais
• Picos de latência reduzem as aprovações

‍

Esse contexto aponta diretamente para correções — aquelas que recuperam a receita rapidamente.

‍

Analise esses principais padrões ao analisar os pagamentos:

‍

• Recusas por categoria de código de motivo: recusas leves do emissor versus recusas graves versus fraude
• Perfis de BIN e emissor: sucesso com tokens, 3DS ou roteamento doméstico
• Bandas de latência: onde novas tentativas e cascatas ainda são bem-sucedidas
• Padrões baseados no tempo: horários de pico, fim de semana versus dia da semana, tendências sazonais

‍

Personalize a detecção de fraudes e as decisões de risco

‍

A pontuação de risco em tempo real permite a autenticação em camadas. Você pode classificar por cliente, dispositivo e BIN.

‍

Bons clientes recebem um passe rápido. Tentativas arriscadas recebem verificações intensivas ou são bloqueadas a montante.

‍

Isso reduz as falsas recusas e, ao mesmo tempo, mantém a fraude sob controle. Passe de regras diretas para riscos adaptativos e alinhe os controles de detecção de fraudes às metas de aprovação.

‍

A detecção moderna de fraudes vai além de sinalizar atividades suspeitas. Os melhores sistemas usam padrões de comportamento do cliente. Eles distinguem entre compras internacionais legítimas e fraudes reais. Isso reduz os falsos positivos que prejudicam a experiência do cliente e, ao mesmo tempo, mantém a segurança.

‍

47% dos consumidores evitarão um comerciante após sofrerem um falso declínio. O custo não é apenas a transação perdida. É o valor vitalício desse relacionamento com o cliente.

‍

As estratégias de implementação incluem:

‍

• A triagem de pré-autorização filtra fraudes óbvias antes que elas atinjam seu processador
• O Dynamic 3DS é acionado somente quando o risco o justifica
• Sinais transfronteiriços fortalecem a confiança do emissor para compradores legítimos
• A impressão digital do dispositivo e a análise comportamental identificam clientes genuínos de longo prazo

‍

Simplifique a finalização da compra para reduzir o atrito

‍

O Analytics sinaliza falhas no método de pagamento, problemas na carteira e ciclos de autenticação, todos os quais geram abandono.

‍

Meça a entrega por:

‍

1. Etapa
2. Tempo de carregamento
3. Disponibilidade do método

‍

Correções de metas que aumentam a conversão e as aprovações posteriores.

‍

O checkout mais limpo vence. Sua taxa de autorização reflete isso.

‍

Ao aceitar pagamentos em vários canais, a otimização do checkout se torna complexa. A análise de pagamento revela exatamente onde o atrito ocorre:

‍

• É o abandono do 3DS?
• Disponibilidade do método de pagamento?
• Tempos de carregamento?
• Erros de formulário?

‍

Os clientes preferem experiências sem atrito. A otimização baseada em dados garante que você remova barreiras sem comprometer a segurança.

‍

Implementando análises de pagamento em sua estratégia

‍

Escolha as ferramentas e a plataforma certas

‍

Você precisa de uma plataforma que unifique os dados entre os provedores. Deveria:

‍

• Padronize os códigos de motivo
• Forneça análises em tempo real e em lote
• Exponha APIs para experimentação
• Forneça informações sobre roteamento de pagamento, novas tentativas e controles de detecção de fraudes

‍

Certifique-se de que ele seja escalado globalmente. Certifique-se de que ele ofereça suporte a métodos de pagamento locais com contexto de nível de emissor.

‍

O que o Yuno permite

‍

• Uma API para rotear entre mais de 200 provedores — controle total sem novas integrações
• Análise unificada com códigos de motivos normalizados e insights do BIN/emissor
• Roteamento inteligente de pagamentos que se adapta aos sinais de desempenho em tempo real
• Pontuação de risco adaptativa alinhada às metas de conversão
• Confiança de nível empresarial: PCI‑DSS Nível 1 e 99,99% de tempo de atividade

‍

Comerciantes usando o Yuno muitas vezes alcançam aumentos na taxa de aprovação de cerca de 8%. Isso acontece depois de ativar o roteamento inteligente e os experimentos orientados por análises. Os resultados dependem do mix de mercado, dos perfis dos emissores e da configuração básica.

‍

Integre análises em seus fluxos de trabalho

‍

Reúna todos os fluxos:

‍

• Finalização de compra na web
• No aplicativo
• Assinaturas
• Na loja

‍

Transmita eventos de pagamento em um esquema unificado. Inclua campos de provedor, método, emissor, BIN, dispositivo e risco.

‍

Normalize os motivos de recusa em grupos de ação: tente novamente, redirecione, autentique, bloqueie. Em seguida, transfira os insights de volta para o seu mecanismo de processamento de pagamentos.

‍

Abordagens de integração para uma análise abrangente de pagamentos:

‍

• Pipeline de eventos para alertas em tempo real e decisões de roteamento de pagamento
• Armazém de dados para análise de lotes, rastreamento de coorte e testes A/B
• Regras de roteamento e risco por mercado, BIN e método — crie-as para teste
• Dados conectados vinculando dados do gateway de pagamento à análise do comportamento do cliente para uma visão completa

‍

O Yuno unifica o streaming de eventos e os relatórios em lote. Ele harmoniza os dados entre os processadores. Ele permite que você atualize o roteamento e a lógica de risco sem precisar reimplantar.

‍

Use insights baseados em dados para melhorar os algoritmos de aprovação

‍

Deixe os dados sugerirem o próximo melhor experimento:

‍

• Mude para aquisições domésticas em mercados de alto volume com quedas transfronteiriças
• Ativar tokens de rede para emissores que rejeitam PANs, mas aceitam tokens
• Adicione ou remova o 3DS por nível de risco, não pela média do mercado
• Tente novamente declínios suaves em uma janela de latência e encaminhe em cascata para um provedor secundário
• Ajuste a formatação do MCC ou do descritor onde os emissores são confidenciais
• Envie dados de nível 2/3 para cartões de crédito qualificados para melhorar a aceitação por alguns emissores

‍

Essas táticas convertem análises em aprovações. Teste, meça e escale vitórias.

‍

As melhores equipes adotam uma abordagem de otimização baseada em dados. Eles permitem que os dados da transação orientem suas estratégias de roteamento de pagamento em vez de confiar em suposições.

‍

Análise em tempo real versus análise em lote: quando cada uma é importante

‍

Análise em tempo real — atue no momento

‍

Use sinais em tempo real para tomar decisões antes da autorização:

‍

• Percurso por desempenho ao vivo do provedor e capacidade de resposta do emissor
• Acione o 3DS dinâmico e arrisque aumentos somente quando necessário
• Tente novamente recusas suaves em milissegundos enquanto o cliente ainda espera
• Failover instantaneamente se um gateway de pagamento se degradar

‍

A observabilidade em tempo real acelera a recuperação. Ele protege a conversão quando as condições mudam.

‍

Para pagamentos on-line, milissegundos são importantes. Mesmo um atraso de 100 ms no tempo de carregamento da página pode prejudicar as taxas de conversão em até 7%. A diferença entre uma venda concluída e o abandono do carrinho pode ser uma fração de segundo — isso é tudo o que é necessário para atrasar o processamento.

‍

Como Yuno aplica isso:

‍

• O roteamento inteligente de pagamentos monitora as tendências de latência e aprovação e muda o tráfego automaticamente
• A triagem de pré-autenticação filtra o tráfego arriscado para proteger as taxas de autorização posteriores
• Cascata instantânea e novas tentativas recupere pagamentos legítimos sem novo código

‍

Análise de lotes — aprenda e otimize

‍

Use a análise em lote para obter insights mais profundos e mudanças estratégicas:

‍

• Análise de coorte por BIN, emissor, mercado e linha de produtos
• Teste A/B em tabelas de roteamento e políticas 3DS
• Análise de padrões para padrões de fim de semana versus dias da semana e sazonalidade
• Análise da causa raiz do chargeback e ajuste de políticas

‍

O trabalho em lote transforma o ruído em manuais duráveis. Você pode operacionalizá-los em suas camadas de roteamento e risco.

‍

Ao analisar pagamentos em períodos mais longos, você descobre padrões que os dados em tempo real não podem revelar:

‍

• Tendências sazonais
• Mudanças no comportamento do cliente
• Características de desempenho de longo prazo de diferentes métodos de pagamento

‍

‍

‍

Entender essas métricas de pagamento ajuda as equipes a tomar decisões baseadas em dados. Eles param de operar com base em suposições.

‍

Cada métrica revela oportunidades específicas de otimização. Você os descobre quando analisa os dados da transação por trás deles.

‍

Casos de uso específicos que vinculam a análise aos ganhos de aprovação

‍

Aumente as aprovações em um novo mercado

‍

O padrão: Aumentam as recusas transfronteiriças de cartões do Brasil encaminhados para adquirentes não nacionais. A latência também aumenta durante o horário bancário local.

‍

O movimento:

‍

1. Mudar para um adquirente nacional dos BINs do Brasil
2. Habilitar tokens de rede
3. Defina uma regra de roteamento durante a semana para o provedor mais rápido

‍

Resultado: maior confiança do emissor e menor latência elevam as aprovações. A análise comprova o delta por coorte de emissores.

‍

Ao aceitar pagamentos em novos mercados, entender o comportamento do cliente local se torna fundamental, assim como entender os requisitos do emissor.

‍

Como o Yuno ajuda: adicione instantaneamente fornecedores locais. Roteie BINs do Brasil internamente. Monitore o elevador ao vivo sem construções personalizadas.

‍

Reduzir os declínios de “não honre”

‍

O padrão: agrupamentos “Não honre” em torno de determinados BINs e janelas de tempo.

‍

O movimento:

‍

1. Tente novamente declínios suaves dentro de 500—800 ms
2. Dirija-se a um provedor secundário com vínculos mais fortes com o emissor

‍

Resultado: Sucesso mensurável de novas tentativas e menos desistências de clientes. Mantenha a lógica somente quando as análises mostrarem um aumento.

‍

Como o Yuno ajuda: configure novas tentativas direcionadas por código de motivo e BIN. Gerencie os retornos de forma centralizada por meio do roteamento inteligente de pagamentos.

‍

Elimine falsas recusas sem gerar fraudes

‍

O padrão: Clientes de baixo risco fracassam mais no 3DS do que em um mercado específico.

‍

O movimento:

‍

1. Mude para o 3DS dinâmico usando faixas de risco do dispositivo e do histórico
2. Restrinja os aumentos apenas ao risco médio/alto

‍

Resultado: Menor abandono, fraude constante. A taxa de aprovação aumenta para boas coortes.

‍

Ao analisar os padrões de comportamento do cliente, você pode distinguir clientes fiéis de atividades suspeitas, tudo sem atritos.

‍

Como o Yuno ajuda: alinhe a pontuação de risco com o roteamento de pagamentos e as políticas do 3DS. Monitore em tempo real.

‍

Otimize carteiras e métodos alternativos de pagamento

‍

O padrão: O uso da carteira cresce, mas falha em taxas mais altas. Problemas de provisionamento de tokens criam o problema. Os clientes preferem carteiras digitais por conveniência, mas problemas técnicos criam atritos.

‍

O movimento:

‍

1. Monitore códigos de erro específicos da carteira
2. Corrija fluxos de provisionamento
3. Encaminhe alternativas para cartões de crédito com tokens de rede

‍

Resultado: Maior aceitação da carteira e um caminho de reserva de cartões limpo. Ofereça suporte aos métodos de pagamento que os clientes preferem e mantenha altas taxas de autorização.

‍

Como o Yuno ajuda: acompanhe os KPIs em nível de método. Automatize caminhos alternativos nas regras de roteamento.

‍

‍

Como a análise alimenta o roteamento inteligente da Yuno

‍

Os dados não vencem sozinhos. Ele precisa orientar as decisões:

‍

• O desempenho ao vivo do provedor informa o roteamento de pagamento, a divisão e o failover
• As tendências do emissor e do BIN: escolha o adquirente, a tokenização e o MCC/descritor certos
• Os padrões de código de motivo acionam novas tentativas ou cascatas direcionadas
• Sinais de risco decidem quando intensificar a autenticação

‍

Com o Yuno, esses insights se tornam regras que você pode implantar rapidamente. Você encaminha os pagamentos de forma mais inteligente. Você aprova mais transações.

‍

As equipes usam a mesma análise para eliminar caminhos de baixo desempenho. Eles escalam aqueles que vencem. Essa abordagem baseada em dados para o processamento de pagamentos fornece informações valiosas que se acumulam a longo prazo.

‍

Medindo o sucesso e a melhoria contínua

‍

Defina KPIs para aprovações e recusas

‍

Defina um pequeno conjunto de principais KPIs para liderança:

‍

• Taxa de autorização
• Falsos declínios
• Fraude
• Custo por transação aceita

‍

Abaixo, acompanhe as métricas de diagnóstico de pagamento na tabela acima. Estabeleça metas por mercado e método — os benchmarks variam de acordo com o emissor, a geografia e o produto.

‍

Monitore as mudanças e ajuste ao longo do tempo

‍

Passe de painéis únicos para uma cadência operacional:

‍

• Alertas em tempo real para picos de latência e degradações do provedor
• Revisões semanais: desempenho da coorte por emissor, BIN e método
• Leituras mensais de testes A/B com barreiras para fraudes e custos
• Auditorias trimestrais de mercado e atualizações de roteiro

‍

Esse ritmo ajuda você a detectar problemas mais cedo. Isso ajuda você a acumular vitórias. A análise contínua dos pagamentos cria uma cultura de otimização, que oferece benefícios compostos.

‍

Fique à frente com análises e inovações contínuas

‍

O cenário de pagamentos muda rapidamente. Novos métodos de pagamento, políticas de emissores e vetores de risco aparecem a cada trimestre.

‍

Fique de olho em:

‍

• Métodos de pagamento locais e expansão de aquisições domésticas
• Cobertura de tokenização de rede por emissor e tipo de cartão
• Adoção e desempenho de fricção do 3DS 2.x
• Enriquecimento de dados (Nível 2/3) e experimentos com descritores

‍

Use análises em lote para validar cada alteração e controles em tempo real para implantar com segurança.

‍

A compreensão do que os clientes preferem evolui à medida que surgem novas opções. Isso torna a análise contínua de pagamentos essencial para a competitividade a longo prazo.

‍

‍

Cada função se beneficia da tomada de decisões baseada em dados, com base em análises de pagamento abrangentes. Isso transforma os dados da transação em vantagens estratégicas.

‍

Um plano de 30 dias para colocar a análise de pagamentos em funcionamento

‍

Semana 1 — Unificar e instrumentar

‍

• Centralize registros do processador, códigos de motivos e sinais de risco
• Normalize as categorias de declínio e marque BIN/emissor/mercado em cada evento
• Defina alertas sobre latência, quedas por motivo e picos de erro do provedor

‍

Semana 2 — Encontre e dimensione as maiores lacunas

‍

• Classifique mercados, emissores e métodos de pagamento por aprovações perdidas
• Quantifique segmentos de declínio “suave” adequados para novas tentativas ou cascatas
• Identifique fluxos 3DS com alto atrito para coortes de baixo risco

‍

Semana 3 — Teste correções direcionadas

‍

• Alterações no roteamento de pagamento do teste A/B nos dois principais mercados
• Ative os tokens de rede para emissores com sinais de preferência claros
• Pilote um 3DS dinâmico com barreiras rígidas contra fraudes

‍

Semana 4 — Dimensione o que funcionou

‍

• Distribua rotas vencedoras e níveis de risco para mais grupos
• Defina revisões semanais e auditorias mensais
• Afaste-se de caminhos de baixo desempenho e codifique novos manuais

‍

Yuno apóia esse plano pronto para uso. Ele oferece análises unificadas, mudanças rápidas no roteamento de pagamentos, risco adaptativo e expansão do provedor sem novas integrações.

‍

Essa abordagem estruturada garante que informações valiosas se traduzam em melhorias mensuráveis. Melhorias que aparecem nos pagamentos on-line e em todos os outros canais.

‍

Conclusão

‍

A análise de pagamentos é o elo que faltava — o elo entre uma taxa de aprovação que você relata e uma taxa de aprovação que você controla.

‍

Quando você unifica dados, age com base em sinais em tempo real e testa mudanças específicas, você transforma recusas em decisões. As decisões se transformam em receita.

‍

Passar da análise básica de pagamento para uma análise abrangente de pagamentos transforma a forma como você aborda o processamento de pagamentos. Você muda:

‍

• De reagir aos problemas até evitá-los
• Desde aceitar o abandono do carrinho até entender e corrigir suas causas
• Desde o gerenciamento da detecção de fraudes separadamente até a integração perfeita com a otimização da conversão

‍

Yuno torna isso prático:

‍

• Uma plataforma unifica seus dados
• Rotas mais inteligentes em tempo real
• Alinha o risco à conversão

‍

Os comerciantes geralmente veem aumentos significativos em semanas. Os valiosos insights obtidos com a análise de pagamentos nesse nível criam vantagens competitivas que aumentam a longo prazo. Você melhora a receita e a experiência do cliente e reduz fraudes e custos operacionais.

‍

PERGUNTAS FREQUENTES

‍

O que é análise de pagamentos e por que ela é importante?

‍

A análise de pagamentos rastreia e analisa os dados das transações. Ele revela tendências, causas básicas de declínios e oportunidades de otimização. É essencial para maximizar as aprovações, minimizar as falsas recusas e gerenciar custos e riscos com precisão.

‍

A análise básica de pagamento conecta apenas alguns pontos. Mas uma análise abrangente de pagamentos conecta todos os pontos de dados. Do comportamento do emissor aos padrões de comportamento do cliente, passando por insights acionáveis.

‍

Como a análise de pagamentos pode melhorar minha taxa de aprovação?

‍

A análise mostra onde e como intervir:

‍

• Roteamento de pagamento local versus internacional
• Tokenização específica do emissor
• Tentativas direcionadas
• 3DS dinâmico por risco

‍

As equipes usam esses insights para reduzir falsos declínios. Para aumentar as taxas de autorização sem aumentar o atrito. Ao entender quais métodos de pagamento os clientes preferem e como diferentes emissores respondem a vários sinais, você pode otimizar cada transação para obter sucesso.

‍

Quais ferramentas devo usar para análise de pagamentos?

‍

Escolha uma plataforma que:

‍

• Unifica os dados entre os processadores
• Padroniza os códigos de motivos
• Suporta decisões em tempo real e análise em lote
• Integra roteamento de pagamentos, novas tentativas e controles de detecção de fraudes para que os insights alimentem a ação

‍

Essa é a abordagem que incorporamos ao Yuno: análise unificada, roteamento inteligente de pagamentos e risco adaptativo em um só lugar.

‍

As ferramentas certas fornecem informações valiosas — elas não exigem amplo desenvolvimento ou integrações personalizadas.

‍