Optimieren Sie die Anzahl an Autorisierungsgenehmigungen, erhöhen Sie die Konversionsraten, reduzieren Sie Ablehnungen, profitieren Sie von niedrigeren Gebühren für die Akzeptanz von Debitkarten und steigern Sie die Kundenzufriedenheit. So bleiben Sie Ihrer Konkurrenz stets einen Schritt voraus.
Wir unterstützen Ihr Unternehmen bei der Umsetzung einer effektiven Optimierungsstrategie mithilfe innovativer, intelligenter Zahlungstechnologien.
Dank unserer anpassungsfähigen, regelbasierten Prozesse und Partnerschaften mit Kartenausstellern können Sie Ihre Genehmigungsraten um bis zu 10 %* steigern.
Reduzieren Sie die Anzahl an abgelehnten Card-on-File-Transaktionen aufgrund veralteter Kartendaten sowie die Kosten für deren Verwaltung.
We can help your online or card-on-file business increase revenue and reduce passive churn. By combining machine learning and partnerships with card brands and issuing banks, we drive some of the highest approval rates in the industry.
Data Science ermöglicht Ihnen die Identifizierung von Trends und Transaktionsmustern, während Sie mit unseren branchenführenden KI-Funktionen Verluste infolge von Ablehnungen minimieren bzw. zukünftig verhindern können.
Aktualisieren Sie in Echtzeit Zahlungsinformationen für Card-on-File-Transaktionen und wiederkehrende Zahlungen/Abonnements.
Erlangen Sie ein besseres Verständnis von Transaktionsmustern und nutzen Sie maschinelles Lernen, um bestmögliche Kundenerfahrungen zu kreieren und Ihren Umsatz zu steigern. Nutzen Sie Data Science, um Verluste infolge von Ablehnungen zu minimieren bzw. zukünftig zu verhindern.
239 Mio. Euro
an zusätzlichem Umsatz pro Jahr
Um 7 % höhere Genehmigungsraten im Vergleich zur Konkurrenz.
Verbesserung der Genehmigungsraten um 10,6 %.
Durch Optimierung der Genehmigungsraten für Abonnementabrechnungen für einen multinationalen Anbieter in der digitalen Gaming-Branche konnten wir bessere Ergebnisse erzielen als ein Mitbewerber.
Quelle: Interne Daten von Carat und von Kunden bereitgestellte Informationen
Sources: 1) Carat internal data. Individual results may vary.