ऑनलाइन बिज़नेस में पेमेंट सक्सेस रेट में छोटा-सा सुधार भी बड़े वित्तीय फायदे दे सकता है। Shopify Payments ने 3D Secure (3DS) को मशीन लर्निंग के साथ जोड़कर पेमेंट सुरक्षा और सक्सेस रेट के बीच बेहतर संतुलन बनाने का तरीका अपनाया है।
जनवरी 2025 में, Shopify ने एक प्रीऑथराइज़ेशन मॉडल का परीक्षण किया, जिससे पेमेंट सक्सेस रेट में 26 बेसिस पॉइंट का सुधार और फ्रॉड चार्जबैक में 20% की कमी आई। Shopify के अनुमान के अनुसार, 2024 में यह मॉडल उपलब्ध होता, तो सालाना ग्रॉस पेमेंट वॉल्यूम में ₹3,960 करोड़ की वृद्धि और चार्जबैक खर्चों में ₹521 करोड़ की बचत होती। इन नतीजों के बाद, Shopify ने इसे सभी Shopify Payments मर्चेंट्स के लिए लागू कर दिया।
यह नतीजा दिखाता है कि बेहतर सुरक्षा से हमेशा चेकआउट में रुकावट या कन्वर्ज़न में कमी नहीं आती। आइए जानें कि Shopify Payments का 3DS और मशीन लर्निंग आधारित तरीका ट्रांज़ैक्शन जोखिम का आकलन करके धोखाधड़ी रोकने और असली ग्राहकों के पेमेंट अप्रूवल रेट को बेहतर बनाने में कैसे मदद करता है। Shopify Paments से जुड़ी ज़्यादा जानकारी के लिए कृपया Shopify सहायता केंद्र पर जाएं।
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पेमेंट ऑप्टिमाइज़ेशन की चुनौती को नए सिरे से परिभाषित करना
जहाँ पेमेंट इंडस्ट्री सुरक्षा और कन्वर्ज़न के बीच समझौते को ज़रूरी मानती है, वहीं Shopify Payments बेहतर संतुलन पर काम करता है। सख्त जाँच से असली पेमेंट भी रुक सकते हैं, जबकि कमज़ोर जाँच से धोखाधड़ी का जोखिम बढ़ता है। यह तनाव रेवेन्यू पर सीधा असर डालता है:
- फ़ॉल्स डिक्लाइन तब होते हैं, जब असली ग्राहक के पेमेंट को गलती से अस्वीकार कर दिया जाता है। AVS जैसी किसी एक जाँच के आधार पर ट्रांज़ैक्शन अस्वीकार करने से भी ऐसा हो सकता है। इससे बिक्री का नुकसान हो सकता है। अनुमान है कि गलत तरीके से अस्वीकार किए गए असली ट्रांज़ैक्शन की वजह से हर साल ₹37 लाख करोड़ का नुकसान होता है।
- चार्जबैक सिर्फ़ बिक्री को उलटते नहीं हैं, ये आपके नुकसान को कई गुना बढ़ा देते हैं। धोखाधड़ी में खोए हर ₹1 के लिए, बिज़नेस आमतौर पर फीस, ऑपरेशनल खर्चों और संभावित जुर्मानों के ज़रिए कुल ₹4.41 खर्च करते हैं। ये छिपे हुए गुणक चुपचाप आपके प्रॉफ़िट मार्जिन को खा जाते हैं। इसे ध्यान में रखते हुए, हाई-रिस्क ट्रांज़ैक्शन पर 3DS लागू करने से हुए ऑप्टिमाइज़ेशन मर्चेंट्स के असल खर्चों में ₹2,293 करोड़ की बचत करते हैं।
- ग्राहक का छोड़ना बहुत जटिल ऑथेंटिकेशन प्रक्रियाओं के दौरान तत्काल रेवेन्यू का नुकसान और संभावित लाइफटाइम वैल्यू में कमी दर्शाता है। अध्ययनों से पता चला है कि 18% कार्ट छोड़ने की वजह जटिल चेकआउट अनुभव है3।
Shopify Payments के तरीके को अलग बनाने वाली बात यह है कि यह इस समझौते के पैटर्न को तोड़ता है। हमारे विशाल मर्चेंट इकोसिस्टम में व्यापक रिसर्च, टेस्टिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन के ज़रिए, हमने एक ML मॉडल विकसित किया है जो हाई-रिस्क ट्रांज़ैक्शन को 3DS के साथ ऑथेंटिकेट करता है, जो एक साथ उन दोनों मेट्रिक्स को बेहतर बनाता है जो मर्चेंट रेवेन्यू के लिए सबसे ज़रूरी हैं: पेमेंट सक्सेस और कार्ड जारीकर्ताओं द्वारा धोखाधड़ी की श्रेणी में रखे गए चार्जबैक में कमी।
धोखाधड़ी की समझ में Shopify Payments का लगातार नवाचार
जहाँ 3D Secure एक इंडस्ट्री-स्टैंडर्ड ऑथेंटिकेशन प्रोटोकॉल है, वहीं Shopify Payments ने मशीन लर्निंग और 3DS को मिलाकर ऐसा तरीका विकसित किया है, जो ट्रांज़ैक्शन के जोखिम के अनुसार अतिरिक्त ऑथेंटिकेशन लागू करता है। 3DS को Shopify के मशीन लर्निंग मॉडल के साथ जोड़ा गया है। इन मॉडलों को लाखों मर्चेंट्स और अरबों ट्रांज़ैक्शन से मिले डेटा पर ट्रेन किया गया है। ये आपके वेबसाइट पर आने, प्रोडक्ट देखने, शॉपिंग बैग में सामान जोड़ने और चेकआउट तक मिलने वाले संकेतों से ट्रांज़ैक्शन के जोखिम का आकलन करते हैं।
जब कोई ग्राहक Shopify Payments के 3DS चालू होने के साथ ऑनलाइन खरीदारी करता है:
- ग्राहक मर्चेंट के चेकआउट पेज पर अपने कार्ड की जानकारी दर्ज करता है।
- Shopify Payments का मशीन लर्निंग मॉडल ट्रांज़ैक्शन का आकलन करता है।
- हमारा सिस्टम समझदारी से हाई-रिस्क ट्रांज़ैक्शन को 3DS के ज़रिए भेजता है।
- कार्ड जारीकर्ता अपने एल्गोरिदम से जोखिम का आकलन करता है, जो Shopify के डेटा से बेहतर बनाया गया है।
- इस आकलन के आधार पर, जारीकर्ता या तो:
- बिना अतिरिक्त वेरिफ़िकेशन के ट्रांज़ैक्शन को अप्रूव करता है (फ्रिक्शनलेस फ्लो)
- कार्डधारक से अतिरिक्त ऑथेंटिकेशन का अनुरोध करता है (चैलेंज्ड फ्लो)
यह सिस्टम लो-रिस्क ट्रांज़ैक्शन के लिए कन्वर्ज़न को बनाए रखता है, जबकि सुरक्षा और कन्वर्ज़न के बीच संतुलन को ऑप्टिमाइज़ करता है।
नतीजे: सक्सेस रेट में 26 बेसिस पॉइंट का सुधार
इस मॉडल से पेमेंट सक्सेस रेट में 26 बेसिस पॉइंट का सुधार हुआ। Shopify के अनुमान के अनुसार, इससे सालाना ग्रॉस पेमेंट वॉल्यूम में ₹3,960 करोड़ जुड़ सकते थे, जो अन्यथा अस्वीकार किए गए ट्रांज़ैक्शन की वजह से छूट सकते थे। कैसे? मशीन लर्निंग और 3DS का हमारा परिष्कृत संयोजन क्रेडिट कार्ड जारीकर्ताओं को स्पष्ट संकेत भेजता है, जिससे उन्हें मज़बूत धोखाधड़ी सुरक्षा बनाए रखते हुए असली ऑर्डर अप्रूव करने में मदद मिलती है।
Shopify के विश्लेषण के अनुसार, इस सुधार से अस्वीकार किए गए ट्रांज़ैक्शन के कारण छूट सकने वाले ₹3,960 करोड़ के अतिरिक्त सालाना ग्रॉस पेमेंट वॉल्यूम का अवसर मिला। लेकिन यह तो सिर्फ़ शुरुआत है, यह मर्चेंट्स के लिए अरबों रुपए की लाइफटाइम वैल्यू में बदल जाता है। और इसे पाने के लिए उन्हें एक भी फ्रॉड सेटिंग को छूने की ज़रूरत नहीं पड़ी।
ध्यान दें: इस लेख में दिए गए आंकड़े, उदाहरण और परिणाम Shopify के वैश्विक कारोबार और उसके विश्लेषण पर आधारित हैं। Shopify Payments और इससे जुड़ी सुविधाओं की उपलब्धता देश के अनुसार अलग-अलग हो सकती है। अपने कारोबार के लिए इन सुविधाओं का इस्तेमाल करने से पहले भारत में उनकी उपलब्धता और लागू शर्तों की जांच करें।
नए मानक स्थापित करना: चार्जबैक में 20% की कमी
साथ ही, हमारे इंडस्ट्री में अग्रणी तरीके ने ऑप्टिमाइज़्ड 3DS के साथ Shopify Payments का इस्तेमाल करने वाले मर्चेंट्स के लिए चार्जबैक रेट में 8 बेसिस पॉइंट की कमी की पुष्टि की। इन बातों को ध्यान में रखते हुए यह लगभग ₹521 करोड़ की सालाना बचत (₹2,293 करोड़ असल खर्च) दर्शाता है:
- सीधी रेवेन्यू सुरक्षा: रोका गया हर चार्जबैक असल बिक्री रेवेन्यू को बचाता है और छिपे हुए खर्चों को खत्म करता है।
- फीस से बचाव: चार्जबैक पर लगने वाली फीस पेमेंट प्रोवाइडर, कार्ड नेटवर्क और लागू शर्तों के अनुसार अलग-अलग हो सकती है।
- ऑपरेशनल दक्षता: कम विवादों का मतलब है चार्जबैक प्रबंधन में लगने वाला कम स्टाफ समय।
- जुर्माने से बचाव: कम चार्जबैक रेट बनाए रखने से मर्चेंट्स को कार्ड नेटवर्क के महंगे मॉनिटरिंग प्रोग्राम और फीस बढ़ोतरी से बचने में मदद मिलती है।
चार्जबैक में यह कमी रेवेन्यू के उलटाव और धोखाधड़ी प्रबंधन से जुड़े खर्चों, दोनों को खत्म करके प्रॉफ़िट मार्जिन की सीधी सुरक्षा करती है, यह फायदा Shopify Payments धोखाधड़ी रोकथाम तकनीक को ऑप्टिमाइज़ करने के सालों के प्रयासों के ज़रिए देता है।
पेमेंट ऑथेंटिकेशन के भविष्य को आकार देना
पेमेंट ऑथेंटिकेशन का भविष्य मर्चेंट्स को सुरक्षा और रेवेन्यू के बीच चुनाव करने पर मजबूर करने में नहीं है, बल्कि ऐसे समझदार सिस्टम में है जो दोनों देते हैं। Shopify के विश्लेषण से पता चलता है कि चेकआउट के दौरान मशीन लर्निंग को 3DS के साथ जोड़ने से पेमेंट सुरक्षा और सक्सेस रेट के बीच बेहतर संतुलन बनाया जा सकता है। यह तरीका AVS जैसी जाँचों को अकेले निर्णय लेने का आधार बनाने के बजाय, जोखिम के कई संकेतों को साथ में देखता है।
पारंपरिक AVS जाँच आधुनिक ई-कॉमर्स बिज़नेस में एक बोझ बन गई है। हमारा विश्लेषण बताता है:
- अकेले AVS धोखाधड़ी का खराब भविष्यवक्ता है, फिर भी मर्चेंट्स नियमित रूप से उन ट्रांज़ैक्शन को अस्वीकार कर देते हैं जो इन जाँचों में फेल हो जाते हैं।
- कार्ड जारीकर्ता AVS के आने से पहले ही इन ट्रांज़ैक्शन को अप्रूव कर चुके होते हैं।
- Shopify के विश्लेषण के अनुसार, कठोर AVS नियमों पर निर्भरता कम करने से मर्चेंट्स फ़ॉल्स डिक्लाइन घटा सकते हैं और 0.33% अधिक ट्रांज़ैक्शन प्रोसेस कर सकते हैं।
हमने धोखाधड़ी को संभालने के लिए एक बेहतर सिस्टम बनाया है। हमारा धोखाधड़ी विश्लेषण पहले से ही AVS और कार्ड वेरिफ़िकेशन वैल्यू (CVV) डेटा को शामिल करता है, जिससे हम AVS जाँच पास होने पर भी हाई-रिस्क ऑर्डर की पहचान करके उन्हें रद्द कर सकते हैं। यह इंटेलिजेंस-आधारित तरीका मज़बूत सुरक्षा बनाए रखते हुए सुरक्षित रूप से ज़्यादा ट्रांज़ैक्शन अप्रूव करता है, खासकर उन अंतरराष्ट्रीय ग्राहकों और मोबाइल शॉपर्स के लिए जो अक्सर फ़ॉल्स AVS फेल्योर ट्रिगर करते हैं।
धोखाधड़ी को लेकर चिंतित मर्चेंट्स के लिए, हमारा टारगेटेड 3DS तरीका वही देता है जो मायने रखता है: ज़्यादा अप्रूवल रेट और कम चार्जबैक, बिना उस रेवेन्यू का त्याग किए जो कठोर AVS नियम टेबल पर छोड़ देते हैं। Shopify Paments से जुड़ी ज़्यादा जानकारी के लिए कृपया Shopify सहायता केंद्र देखें।m
अपने Shopify Payments अकाउंट के लिए AVS सेटिंग्स बंद करें
मुख्य बातें
- Shopify Payments के 3DS लागू करने से पेमेंट सक्सेस रेट में 26 बेसिस पॉइंट की बढ़ोतरी हुई, जिससे सालाना अतिरिक्त ₹3,960 करोड़ का पेमेंट वॉल्यूम पैदा हुआ।
- हमारे इंडस्ट्री में अग्रणी तरीके ने चार्जबैक रेट को 20% कम किया, जिससे मर्चेंट्स को लगभग ₹521 करोड़ की सालाना बचत हुई, और असल खर्चों में ₹2,293 करोड़ की।
- Shopify Payments का पेमेंट ऑप्टिमाइज़ेशन एक ऐसा रेवेन्यू इंजन बनाता है जो धोखाधड़ी रोकथाम और कन्वर्ज़न अधिकतमकरण में संतुलन बनाता है।
- हमारी इकोसिस्टम-व्यापी इंटेलिजेंस ऐसे फायदे देती है जिनकी बराबरी अकेले काम करने वाले पेमेंट प्रोसेसर नहीं कर सकते।
- मर्चेंट्स सिर्फ़ Shopify Payments का इस्तेमाल करके इन इंडस्ट्री में अग्रणी फायदों तक पहुँच सकते हैं, बिना खुद धोखाधड़ी विशेषज्ञ बने।
- Shopify का 3DS और मशीन लर्निंग पर आधारित तरीका ट्रांज़ैक्शन के जोखिम का आकलन करके धोखाधड़ी कम करने और फ़ॉल्स डिक्लाइन से बचने में मदद करता है।
ऑनलाइन पेमेंट में सुरक्षा और कन्वर्ज़न के बीच संतुलन बनाना ज़रूरी है। Shopify Payments का 3DS और मशीन लर्निंग पर आधारित तरीका पेमेंट अप्रूवल बेहतर करने और धोखाधड़ी से जुड़े चार्जबैक कम करने में मदद करता है। Shopify के प्रयोग में पेमेंट सक्सेस रेट में 26 बेसिस पॉइंट का सुधार और चार्जबैक में 8 बेसिस पॉइंट की कमी दर्ज की गई। ये नतीजे जोखिम के अनुसार ऑथेंटिकेशन लागू करने के महत्व को दिखाते हैं। Shopify Paments से जुड़ी ज़्यादा जानकारी के लिए कृपया Shopify सहायता केंद्र पर जाएं।
