Optimizar los formularios de pago para la conversión con el escaneado de tarjetas de crédito basado en IA
El ecosistema de pagos es vasto y complejo.
Un único pago con tarjeta que un usuario hace mientras está cocinando la cena pasa por una gran red de interesados antes de ser procesado y liquidado.
Pero a pesar de estar en el centro de este ecosistema, los usuarios apenas tienen en cuenta nada de esto.
No les importan las cosas que ocurren 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.
Conoce BlinkCard: un escáner de tarjetas de crédito construido en torno a los usuarios
Hace unas semanas, lanzamos BlinkCard v2una solución de escaneado de tarjetas de crédito basada en IA para aplicaciones móviles y web.
BlinkCard elimina la introducción de datos en cualquier aplicación móvil o web permitiendo a los usuarios escanear la tarjeta de pago con la que desean realizar una compra.
Hay dos razones por las que el escaneado de tarjetas de crédito debería ser una estrategia prioritaria para las empresas que quieren mejorar su experiencia y aumentar sus ingresos.
Uno, como método de pago online, las tarjetas de crédito y débito siguen siendo masivamente populares, siendo los monederos digitales su único gran contendiente. (1)
Esto significa que cientos de millones de personas siguen tecleando a mano la información de sus tarjetas.
Dos, la mayoría de los flujos de pago existentes están cargados de fricción. 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 muestra que las empresas están dificultando literalmente que los usuarios les den su dinero. Nueve de cada diez ventas perdidas en Europa fracasan en la página de pago.
El motivo exacto por el que tantos usuarios abandonan sus compras dependerá también de otros factores, pero una mala experiencia de usuario es sin duda uno de los principales culpables.
La validación de campos ayuda a los usuarios a rellenar sus datos de pago a la primera. BlinkCard es el primer SDK que hemos distribuido con un formulario integrado y personalizable.
Cuando los problemas de introducción de datos preceden a la autenticación multifactor y otras comprobaciones obligatorias, todo el proceso puede alargarse mucho más de lo debido, lo que aleja a los usuarios de realizar una compra.
Con el escaneado de tarjetas de crédito, podemos evitar que esta fricción se acumule al principio del flujo, ahorrando tiempo y esfuerzo a los usuarios.
Para las empresas, esto promete una mayor posibilidad de satisfacer -y superar- la necesidad de rapidez y comodidad de los usuarios, lo que probablemente se reflejará positivamente en las tasas de conversión.
¿Qué impide la adopción generalizada del escaneado de tarjetas de crédito?
Si la forma más fácil de pagar con tarjeta es escanearla, ¿por qué seguimos rellenando a mano nuestros datos de pago?
La respuesta a esta pregunta puede ser que todavía no es fácil escanear tu tarjeta en la vida real.
De hecho, hemos descubierto que algunas de las mejores aplicaciones bancarias, de comercio electrónico, de transporte compartido y de reparto de comida del mundo ofrecen escaneado de tarjetas de crédito, pero no es ni mucho menos lo ideal.
Utilizando un smartphone Android de gama media, hemos probado algunos de ellos y hemos comparado su rendimiento con BlinkCard.
Nuestros datos de prueba consistían en tres tarjetas de crédito auténticas con diseños desafiantes: una con caracteres impresos y desvaídos y las otras dos con caracteres en relieve que se funden con el fondo.
Esto es lo que hemos encontrado:
- En una popular aplicación de viajes compartidos, no pudimos escanear repetidamente la tarjeta con caracteres impresos. Las dos tarjetas con caracteres en relieve lo consiguieron, pero la aplicación sólo devolvía el número de la tarjeta; tuvimos que teclear nosotros mismos la fecha de caducidad y el CVV.
- Una aplicación de pago entre iguales con más de 1 millón de descargas escaneó las tres tarjetas, pero no extrajo el nombre del titular de ninguna de ellas. Además, sólo pudo reconocer las tarjetas Mastercard y Visa. Curiosamente, la aplicación tiene el escaneado como método principal para añadir una nueva tarjeta a la cuenta.
- Por fin, una aplicación de comercio electrónico con más de 100 millones de descargas. Ésta nos dio resultados dispares. Tres de cada cuatro veces pudo escanear la tarjeta con caracteres impresos, pero seguía devolviendo una fecha de caducidad incorrecta. También extrajo el número de tarjeta y la fecha de caducidad de las otras dos tarjetas (con una excepción que presentamos a continuación), pero tuvimos que introducir manualmente el nombre del titular.
En comparación, el motor basado en el aprendizaje automático de BlinkCarddevolvió sistemáticamente información completa sobre las tres tarjetas.
BlinkCard extrae el nombre del titular, el número de 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 producir
No culpamos a las aplicaciones (ni a los SDK que utilizan) por no admitir todos los tipos de tarjetas y por devolver sólo datos parciales en algunas de ellas.
Es muy difícil escanear bien las tarjetas de crédito porque no sabes qué esperar. A diferencia de lo que ocurre, por ejemplo, con los documentos de identidad emitidos por el gobierno, existen pocas directrices, que a menudo se ignoran, sobre el aspecto que deben tener las tarjetas de pago.
Engañosas por diseño: Las tarjetas de pago tienen muchas formas y algunas personas deciden personalizarlas, lo que puede introducir otro nivel de complejidad.
Para abordar esta drástica falta de coherencia y hacer posible la extracción de datos a escala, hemos tenido que rediseñar el flujo de trabajo detrás de BlinkCard.
En su actualización, BlinkCard recibió un cambio de imagen de la IA similar al que tuvo BlinkID en 2019, cuando cambiamos a una extracción de datos basada en el aprendizaje automático.
Empezamos a entrenar nuestros modelos para que cada uno se ocupara de una tarea específica, como detectar el emisor de la tarjeta e identificar datos de la tarjeta. A continuación, introducimos sus resultados combinados en un algoritmo independiente para rellenar 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, en el propio dispositivo, manteniendo protegidos en todo momento los datos del titular de la tarjeta.
También nos permite empezar a admitir nuevas tarjetas ridículamente rápido. La mayoría de las veces, todo lo que necesitamos es una sola muestra (los datos enmascarados están bien) y ya está.
Aspirar a servir, no a desviar
La tecnología ha facilitado mucho los pagos en línea, pero aún hay margen de progreso.
Simplificando los formularios de pago con el escaneado de tarjetas de crédito basado en IA, podemos reducir las tasas de abandono y mejorar la experiencia del usuario, y eso suena a victoria para todos.
Si quieres ver cómo funciona el escaneo de tarjetas de crédito en tu aplicación iOS, Android o web, puedes probar BlinkCard gratis.
En caso de que necesites ayuda con tu integración, deja que nuestro equipo de soporte te ayude.
