Merchant Analytics - Payment Provider

通过应用 MAD 框架(监控、分析和详细信息)，我们可以详细监控和分析这些因素，从而获得有助于收入优化策略的宝贵见解。通过仔细检查交易量及其价值，我们可以确定趋势和模式，揭示增长和效率提高的机会。此外，分析佣金率使我们能够评估商家伙伴关系的盈利能力，并确定是否有必要进行调整。识别最热门的支付模式有助于我们了解客户偏好，使我们能够优化支付处理系统，以提高便利性和客户满意度。通过评估产品性能，我们可以识别高性能的产品并进行战略性推广，同时还可以确定表现不佳的产品需要改进的领域。此外，分析排名靠前的商家类别和子类别使我们能够确定潜在的细分市场，这些细分市场可以作为增加收入的目标。

回答关键业务问题

• 表现最好的商家类别/地理细分市场有哪些?
• 随着时间的推移，我们的交易和商户基础如何按照地理位置和付款方式进行划分?
• 对于不同的细分市场/地理区域，平均票面金额是多少? 随着时间的推移，它是如何变化的?
• 随着时间的推移，各种付款方式的交易失败百分比是多少?
• 顾客在哪些类别上消费?

监控和改进 KPI

• 交易价值 - 给定期间的交易总价值
• 交易计数 - 给定期间的交易总数
• 平均票面金额 - 给定期间内交易的平均票面金额
• 应付/应得佣金 - 按付款方式对已处理的交易计算的佣金
• 交易成功/失败百分比 - 按付款方式划分的交易失败或成功率
• 位居前列的商家和商家类别 - 表现最好的商家、类别和子类
• 按付款方式列出的佣金 - 按付款方式收取的佣金

必需的数据属性

• 周(数字)
• 日期(日期)
• 商家类别(字符串)
• 商家 ID (数字)
• 商家子类(字符串)
• 商家名称(字符串)
• 交易金额(数字)
• 交易计数(数字)
• 付款方式(字符串)
• 卡类型(字符串)
• 付款状态(字符串)
• 产品(字符串)
• 国家/地区(字符串)
• 州(字符串)
• 城市(字符串)
• 地区(字符串)
• PIN 码(数字)
• 费用(数字)