Optimisation des formulaires de paiement pour améliorer le taux de conversion grâce à la numérisation des cartes bancaires basée sur l'IA
L'écosystème des paiements est vaste et complexe.
Un simple paiement par carte effectué par un utilisateur alors qu’il prépare son dîner passe par un vaste réseau d’intervenants avant d’être traité et réglé.
Mais bien qu'ils soient au cœur de cet écosystème, les utilisateurs n'en tiennent guère compte.
Ils ne se soucient pas de ce qui se passe en coulisses. Tout ce qu’ils veulent, c’est un moyen simple et sécurisé de régler leur abonnement, leur voyage d’affaires ou un vêtement.
Découvrez BlinkCard : un scanner de cartes de crédit conçu pour répondre aux besoins des utilisateurs
Il y a quelques semaines, nous avons lancé BlinkCard v2, une solution de numérisation de cartes de crédit basée sur l'IA, destinée aux applications mobiles et Web.
BlinkCard évite la saisie manuelle des données dans n'importe quelle application mobile ou Web en permettant aux utilisateurs de scanner la carte de paiement avec laquelle ils souhaitent effectuer un achat.
Il y a deux raisons pour lesquelles la numérisation des cartes bancaires devrait figurer parmi les priorités stratégiques des entreprises qui cherchent à offrir une meilleure expérience client et à augmenter leur chiffre d'affaires.
D'une part, en tant que moyen de paiement en ligne, les cartes de crédit et de débit restent extrêmement populaires, les portefeuilles numériques étant leur seul concurrent majeur. (1)
Cela signifie que des centaines de millions de personnes continuent de saisir manuellement les informations de leur carte.
Deuxièmement, la plupart des processus de paiement existants sont semés d'embûches. En Europe, par exemple, 56 % des boutiques en ligne présentent au moins trois erreurs courantes dans leurs formulaires de paiement. (2)
Une analyse de Stripe montre que les entreprises compliquent littéralement la tâche aux utilisateurs qui souhaitent leur verser de l'argent. En Europe, neuf ventes perdues sur dix échouent au moment du paiement.
Les raisons pour lesquelles tant d'utilisateurs abandonnent leur panier dépendent certes d'autres facteurs, mais une expérience utilisateur médiocre figure sans aucun doute parmi les principales causes.
La validation en temps réel aide les utilisateurs à saisir correctement leurs informations de paiement dès la première tentative. BlinkCard est le premier SDK que nous ayons lancé à intégrer un formulaire personnalisable.
Lorsque des problèmes liés à la saisie des données interviennent avant l'authentification multifactorielle et les autres vérifications obligatoires, l'ensemble du processus peut s'éterniser bien au-delà de ce qu'il devrait, ce qui dissuade les utilisateurs de passer commande.
Grâce à la lecture des cartes bancaires, nous pouvons éviter que ces obstacles ne s'accumulent dès le début du processus, ce qui permet aux utilisateurs de gagner du temps et de s'épargner des efforts.
Pour les entreprises, cela offre de meilleures chances de répondre – voire de dépasser – les attentes des utilisateurs en matière de rapidité et de commodité, ce qui devrait avoir un impact positif sur les taux de conversion.
Qu'est-ce qui freine la généralisation de la lecture des cartes de crédit ?
Si le moyen le plus simple de payer par carte est de la scanner, pourquoi continuons-nous à saisir nos informations de paiement à la main ?
La réponse à cette question est peut-être qu'il n'est toujours pas facile de scanner sa carte dans la vie de tous les jours.
En réalité, nous avons constaté que certaines des meilleures applications mondiales dans les domaines de la banque, du commerce en ligne, du covoiturage et de la livraison de repas proposaient la fonction de numérisation des cartes bancaires, mais celle-ci est loin d'être parfaite.
À l'aide d'un smartphone Android de milieu de gamme, nous en avons testé quelques-uns, puis nous avons comparé leurs performances à celles de BlinkCard.
Nos données de test comprenaient trois cartes de crédit authentiques présentant des caractéristiques graphiques complexes : l'une comportait des caractères imprimés et délavés, tandis que les deux autres comportaient des caractères en relief se fondant dans l'arrière-plan.
Voici ce que nous avons découvert :
- 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 comparaison, le moteur de BlinkCard, basé sur l'apprentissage automatique, a systématiquement fourni des informations complètes sur les trois cartes.
BlinkCard a extrait le nom du titulaire, le numéro de carte, la date d'expiration, le nom de l'émetteur, le code CVV, l'IBAN et une image de la carte numérisée, le tout en moins d'une seconde.
Facile à utiliser, difficile à fabriquer
Nous ne reprochons pas aux applications (ni aux SDK qu’elles utilisent) de ne pas prendre en charge tous les types de cartes et de ne fournir que des données partielles pour certaines d’entre elles.
Il est très difficile de réussir la numérisation d'une carte de crédit, car on ne sait jamais à quoi s'attendre. Contrairement, par exemple, aux pièces d'identité délivrées par les pouvoirs publics, il existe peu de directives concernant l'aspect des cartes de paiement, et celles-ci sont souvent ignorées.
Une complexité inhérente : les cartes de paiement se présentent sous de nombreuses formes et certains utilisateurs choisissent de les personnaliser, ce qui peut ajouter un degré supplémentaire de complexité.
Pour remédier à ce manque flagrant de cohérence et permettre l'extraction de données à grande échelle, nous avons dû repenser le flux de travail sous-jacent à BlinkCard.
Dans le cadre de sa mise à jour, BlinkCard a bénéficié d'une refonte axée sur l'IA, similaire à celle dont BlinkID avait fait l'objet en 2019, lorsque nous étions passés à un système d'extraction de données basé sur l'apprentissage automatique.
Nous avons commencé par entraîner nos modèles à traiter chacun une tâche spécifique, comme la détection de l'émetteur de la carte et l'identification des informations figurant sur celle-ci. Nous intégrons ensuite leurs résultats combinés dans un algorithme distinct afin de compléter et de valider les résultats à l'aide des données analysées.
Grâce à ce nouveau système, BlinkCard est en mesure de lire en temps réel, directement sur l'appareil, les cartes émises par Visa, Mastercard et dix autres réseaux, tout en garantissant à tout moment la protection des données des titulaires de carte.
Cela nous permet également de prendre en charge de nouvelles cartes en un temps record. La plupart du temps, un seul échantillon suffit (même avec des données anonymisées) et nous sommes prêts à nous lancer.
Cherchez à servir, et non à vous écarter du droit chemin
La technologie a considérablement facilité les paiements en ligne, mais il reste encore des progrès à faire.
En simplifiant les formulaires de paiement grâce à la lecture des cartes bancaires assistée par l'IA, nous pouvons réduire les taux d'abandon et améliorer l'expérience utilisateur, ce qui semble être une situation gagnant-gagnant pour tout le monde.
Si vous souhaitez découvrir comment fonctionne la lecture des cartes de crédit dans votre application iOS, Android ou Web, vous pouvez essayer BlinkCard gratuitement.
Si vous avez besoin d'aide pour votre intégration, n'hésitez pas à faire appel à notre équipe d'assistance.
