Durch die Anwendung des MAD-Frameworks (Monitor, Analysis, Detail) können wir diese Faktoren im Detail überwachen und analysieren, wodurch wir wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die zu Strategien zur Umsatzoptimierung beitragen. Durch die genaue Untersuchung des Transaktionsvolumens und seines Wertes können wir Trends und Muster erkennen, die Möglichkeiten für Wachstum und Effizienzsteigerungen aufzeigen. Darüber hinaus ermöglicht uns die Analyse der Provisionssätze, die Rentabilität von Händlerpartnerschaften zu bewerten und festzustellen, ob Anpassungen erforderlich sind. Die Identifizierung der wichtigsten Zahlungsarten hilft uns, die Vorlieben der Kunden zu verstehen, sodass wir die Zahlungsabwicklungssysteme für mehr Komfort und Kundenzufriedenheit optimieren können. Durch die Bewertung der Produktleistung können wir leistungsstarke Produkte identifizieren und strategisch fördern, aber auch Verbesserungsmöglichkeiten für Produkte mit unterdurchschnittlicher Leistung aufzeigen. Darüber hinaus können wir durch die Analyse der wichtigsten Händlerkategorien und -unterkategorien potenzielle Marktsegmente ermitteln, die für eine Umsatzsteigerung infrage kommen.

### Antworten auf wichtige Geschäftsfragen erhalten

* Welches sind die leistungsstärksten Händlerkategorien/Geosegmente?
* Wie verteilen sich unsere Transaktionen und unsere Händlerbasis im Laufe der Zeit auf die verschiedenen Regionen und Zahlungsarten?
* Wie hoch ist die durchschnittliche Ticketgröße und wie hat sie sich im Laufe der Zeit für verschiedene Marktsegmente/geografische Regionen verändert?
* Wie hoch ist der Prozentsatz der fehlgeschlagenen Transaktionen im Laufe der Zeit bei den verschiedenen Zahlungsmethoden?
* Für welche Kategorien geben die Kunden Geld aus?

### KPIs überwachen und verbessern

* Transaktionswert – Gesamtwert der Transaktionen in einem bestimmten Zeitraum.
* Transaktionsanzahl – Gesamtzahl der Transaktionen in einem bestimmten Zeitraum
* Durchschnittliche Ticketgröße – durchschnittliche Ticketgröße der Transaktionen in einem bestimmten Zeitraum
* Fällige/verdiente Provision – für die verarbeiteten Transaktionen berechnete Provision, aufgeschlüsselt nach Zahlungsmethode
* Transaktions-Erfolg/-Misserfolg % – Misserfolgs- oder Erfolgsrate der Transaktionen, nach Zahlungsmethode
* Top-Händler und Händlerkategorien – die leistungsstärksten Händler, Kategorien und Unterkategorien
* Provision nach Zahlungsart – anfallende Provisionen nach Zahlungsart

### Erforderliche Datenattribute

* Woche (numerisch)
* Datum (Datum)
* Händler-Kategorie (Zeichenfolge)
* Händler-ID (numerisch)**
* Unterkategorie des Händlers (Zeichenfolge)
* Händlername (Zeichenfolge)
* Transaktionsbetrag (numerisch)
* Transaktionsanzahl (numerisch)
* Zahlungsart (Zeichenfolge)
* Kartentyp (Zeichenfolge)
* Zahlungsstatus (Zeichenfolge)
* Produkt (Zeichenfolge)
* Land (Zeichenfolge)
* Bundesland (Zeichenfolge)
* Stadt (Zeichenfolge)
* Bezirk (Zeichenfolge)
* PinCode (numerisch)
* Gebühr (numerisch)

Merchant Analytics - Payment Provider

Erkennen von Trends, die Möglichkeiten für Wachstum und Effizienzsteigerung aufzeigen