El 95% de las e-commerce contienen errores en sus pasarelas de pago
Según una estudio elaborado por Stripe, casi la totalidad de las e-commerce en las que compras contienen errores en sus pasarelas de pago.
El informe “The state of checkouts in 2022” realizado por Stripe arroja luz sobre cómo es la situación actual del mundo e-commerce, tomando como base a 1.600 sitios web y recabando las opiniones de 1.600 consumidores sobre sus preferencias de compra.
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Del informe, el dato más relevante que sale a la luz es que el 95% de los principales sitios web de comercio electrónico poseen cinco o más errores en sus pasarelas de pago. En cuanto a la opinión de los consumidores, el 60% de ellos afirma que no continuaría con un proceso de compra si este se prolongará más allá de dos minutos. Por desgracia, la media de los procesos de compra alcanza casi los tres minutos de duración.
El cofundador y presidente de Stripe, John Collison, ha querido declarar que: ”Un proceso de pago con errores es como conducir con el freno de mano echado: Es completamente evitable y ralentizan tu negocio”. Esta declaración, está alineada con la tendencia cada vez más creciente de que los negocios opten por soluciones digitales como es la venta a través de internet.
Soluciones Stripe
Por su parte, Stripe ha anunciado actualizaciones recientes de Stripe Checkout y Stripe Elements, dos soluciones para mejorar los flujos de pago de las ecommerce.
El Checkout de Stripe es una pasarela de pago prediseñada y al cual las empresas puede personalizar añadiendo su imagen de marca, como el logotipo o los colores corporativos. En el caso de Elements, es un conjunto de componentes predefinidos integrables en las propias páginas de pago. Ambos servicios permiten a las empresas disponer de 50 métodos de pago y operar con hasta 135 divisas diferentes.
La actualización más destacada que ha anunciado Stripe está relacionada con la mejoría del algoritmo, que es capaz de anticiparse al método de pago escogido habitualmente por el consumidor, logrando un 3% de incremento en la tasa de conversión.
