Optimización de los formularios de pago para mejorar la conversión mediante el escaneo de tarjetas de crédito impulsado por IA
El ecosistema de los pagos es amplio y complejo.
Un simple pago con tarjeta que realiza un usuario mientras prepara la cena pasa por una amplia red de partes implicadas antes de que se procese y se liquide.
Pero, a pesar de estar en el centro de este ecosistema, los usuarios apenas tienen en cuenta nada de esto.
No les importa lo que ocurre entre bastidores. Lo único que quieren es una forma sencilla y segura de pagar su suscripción, un viaje de negocios o una prenda de ropa.
Te presentamos BlinkCard: un escáner de tarjetas de crédito diseñado pensando en los usuarios
Hace unas semanas lanzamos BlinkCard v2, una solución de escaneo de tarjetas de crédito basada en inteligencia artificial para aplicaciones móviles y web.
BlinkCard elimina la necesidad de introducir datos en cualquier aplicación móvil o web, ya que permite a los usuarios escanear la tarjeta de pago con la que desean realizar una compra.
Hay dos razones por las que el escaneo de tarjetas de crédito debería ser una estrategia prioritaria para las empresas que buscan ofrecer mejores experiencias y aumentar sus ingresos.
En primer lugar, como método de pago en línea, las tarjetas de crédito y débito siguen gozando de una enorme popularidad, siendo los monederos digitales su único competidor importante. (1)
Esto significa que cientos de millones de personas siguen introduciendo manualmente los datos de su tarjeta.
En segundo lugar, la mayoría de los procesos de pago que existen presentan numerosas dificultades. En Europa, por ejemplo, el 56 % de las tiendas de comercio electrónico tienen al menos tres errores básicos en sus formularios de pago. (2)
Un análisis de Stripe revela que las empresas están, literalmente, poniendo trabas a los usuarios a la hora de pagarles. Nueve de cada diez ventas perdidas en Europa se pierden en la página de pago.
El motivo exacto por el que tantos usuarios abandonan el proceso de pago dependerá también de otros factores, pero una mala experiencia de usuario es, sin duda, una de las principales causas.
La validación de campos ayuda a los usuarios a introducir sus datos de pago a la primera. BlinkCard es el primer SDK que hemos lanzado con un formulario integrado y personalizable.
Cuando los problemas relacionados con la introducción de datos se producen antes de la autenticación multifactorial y otras comprobaciones obligatorias, todo el proceso puede alargarse mucho más de lo que debería, lo que disuade a los usuarios de realizar la compra.
Gracias al escaneo de tarjetas de crédito, podemos evitar que este obstáculo se acumule en las primeras fases del proceso, lo que ahorra tiempo y esfuerzo a los usuarios.
Para las empresas, esto supone una mayor probabilidad de satisfacer —e incluso superar— las necesidades de velocidad y comodidad de los usuarios, lo que probablemente se reflejará de forma positiva en las tasas de conversión.
¿Qué está impidiendo que se generalice el uso del escaneo de tarjetas de crédito?
Si la forma más fácil de pagar con tarjeta es pasarla por el lector, ¿por qué seguimos rellenando los datos de pago a mano?
Quizá la respuesta a esta pregunta sea que, en la vida real, sigue sin ser fácil escanear la tarjeta.
De hecho, hemos descubierto que algunas de las mejores aplicaciones del mundo en los sectores de la banca, el comercio electrónico, los servicios de transporte compartido y la entrega de comida a domicilio ofrecen la función de escanear tarjetas de crédito, pero dista mucho de ser ideal.
Con un smartphone Android de gama media, probamos algunos de ellos y luego comparamos su rendimiento con el de BlinkCard.
Nuestros datos de prueba consistían en tres tarjetas de crédito auténticas con diseños que planteaban dificultades: una con caracteres impresos y descoloridos, y las otras dos con caracteres en relieve que se confundían con el fondo.
Esto es lo que hemos descubierto:
- In a popular ridesharing app, we were repeatedly unable to scan the card with printed characters. The two cards with embossed characters made it through, but the app only returned the card number — we had to type in the expiry date and CVV ourselves.
- A peer-to-peer payment app with 1M+ downloads scanned all three cards but didn’t extract the cardholder name on either of them. Also, it could only recognize Mastercard and Visa cards. Interestingly, the app has scanning as its primary method of adding a new card to the account.
- Finally, an e-commerce app with more than 100 million downloads. This one gave us mixed results. Three out of four times, it was able to scan the card with printed characters on it, but it kept returning the wrong expiry date. It also extracted the card number and the expiry date from the other two cards (with one exception presented below), but we had to manually enter the cardholder name.
En comparación, el motor basado en aprendizaje automático de BlinkCard proporcionó sistemáticamente información completa sobre las tres tarjetas.
BlinkCard extrajo el nombre del titular, el número de la tarjeta, la fecha de caducidad, el emisor, el CVV, el IBAN y una imagen de la tarjeta escaneada, todo ello en menos de un segundo.
Fácil de usar, difícil de fabricar
No culpamos a las aplicaciones (ni a los SDK que utilizan) por no ser compatibles con todos los tipos de tarjetas y por devolver solo datos parciales sobre algunas de ellas.
Es muy difícil escanear correctamente las tarjetas de crédito porque no sabes qué esperar. A diferencia de, por ejemplo, los documentos de identidad emitidos por la administración pública, existen pocas directrices sobre el aspecto que deben tener las tarjetas de pago y, a menudo, estas se ignoran.
Complejidad inherente: Las tarjetas de pago pueden tener muchas formas y diseños diferentes, y hay quien decide personalizarlas, lo que puede añadir un nivel adicional de complejidad.
Para hacer frente a esta drástica falta de coherencia y hacer posible la extracción de datos a gran escala, hemos tenido que rediseñar el flujo de trabajo que hay detrás de BlinkCard.
En su actualización, BlinkCard se ha sometido a una renovación basada en la inteligencia artificial similar a la que experimentó BlinkID en 2019, cuando pasamos a utilizar un sistema de extracción de datos basado en el aprendizaje automático.
Empezamos a entrenar nuestros modelos para que cada uno se encargara de una tarea específica, como detectar el emisor de la tarjeta e identificar los datos que figuran en ella. A continuación, introducimos los resultados combinados de todos ellos en un algoritmo independiente para completar y validar los resultados con datos analizados.
Este nuevo canal permite a BlinkCard leer tarjetas emitidas por Visa, Mastercard y otras diez redes en tiempo real, directamente en el propio dispositivo, lo que garantiza la protección de los datos de los titulares en todo momento.
Además, nos permite empezar a dar soporte a nuevas tarjetas con una rapidez increíble. La mayoría de las veces, solo necesitamos una única muestra (pueden ser datos enmascarados) y ya estamos listos.
Procura servir, no desviarte
La tecnología ha facilitado mucho los pagos en línea, pero aún hay margen de mejora.
Al simplificar los formularios de pago mediante el escaneo de tarjetas de crédito impulsado por IA, podemos reducir las tasas de abandono y mejorar la experiencia del usuario, lo que parece ser una ventaja para todos.
Si quieres ver cómo funciona el escaneo de tarjetas de crédito en tu aplicación para iOS, Android o web, puedes probar BlinkCard de forma gratuita.
Si necesitas ayuda con la integración, nuestro equipo de asistencia estará encantado de ayudarte.
