डैशबोर्ड भुगतान केपीआई

टीएल; डीआर

एक डैशबोर्ड - तीन परतें: फनल स्वास्थ्य (Attempt→Auth→Capture), वित्तीय दक्षता (TtW/TtR, लागत/GGR, FX) और बुनियादी ढांचा विश्वसनीयता (वेबहुक/लेटेंसी/सेटलमेंट)। रहस्य गलियारों को छोड़ ते समय सही गणना आधार, अनिवार्य विभाजन (देश × प्रदाता विधि × बिन × टिकट _ आकार × जोखिम), दहलीज एसएलओ और तैयार किए गए प्लेबुक हैं।

1) हम किसके लिए और किन सवालों को बंद करते हैं

सीईओ/जीएम (दैनिक, 3-5 मिनट): "भुगतान रूपांतरण और वापसी की गति सामान्य है? क्या पैसे कबूल करने की लागत नियंत्रण में है?"

भुगतान प्रमुख/ट्रेजरी (हर घंटे): "प्रदाता/देश/विधि द्वारा गिरावट कहां है? क्या तत्काल भुगतान के लिए पर्याप्त तरलता है?"

धोखाधड़ी/जोखिम (दैनिक): "धोखाधड़ीविरोधी के साथ एआर? на 3DS и नरम गिरावट को छोड़ दें?"

समर्थन/संचालन (ऑनलाइन): "वापसी और वापसी के लिए ईटीए क्या है? वेबहुक कहाँ लटके हुए हैं?"

वित्त/रिकॉन (D + 1): "समय पर निपटान? कमीशन और एफएक्स योजना फिट?"

2) मुख्य मैट्रिक्स और सटीक परिभाषाएँ

2. 1 भुगतान फ़नल

प्रयास - आरंभ किए गए भुगतान।

आथ अनुमोदित प्राधिकरण।

कैप्चर - सफलतापूर्वक लिखा गया।

• 'AR _ gross = Auth_Approved/ Auth_Attempted'
• 'AR _ net = Captured_Tx/ Auth_Attempted'
• 'कैप्चर _ सक्सेस = Captured_Tx/ Capture_Attempted_Tx'
• 'कैप्चर _ Latency _ p95 = p95 (capture_ts - auth_ts)'

2. 2 आउटपुट और रिटर्न

भुगतान सफलता% = Success_Payouts/ Attempted_Payouts

TtW p95 = p95 (payout_credited_at - payout_initiated_at)

वापसी दर = Refunded_Tx/ Captured_Tx

TtR p95 = p95 (refund_credit_at - refund_initiated_at)

रिफंड त्रुटि% = Refund_Failed/ Refund_Attempted

Refund_to_Source% - मूल विधि में रिटर्न का अनुपात

2. 3 लागत और एफएक्स

लागत/Tx = + +

लागत/GGR = inCost/GGR

FX स्लिपेज (bps) = (exec_px − mid_px )/ mid_px × 10 000

2. 4 एकीकरण की विश्वसनीयता

वेबहुक डिलीवरी p95 (сек), सफलता%

एपीआई लेटेंसी p95/p99 (ऑथ/कैप्चर/रिफंड/पेआउट)

सेटलमेंट टाइमलीनेस = बैच जो अवधि के लिए घोषित टी + एन/सभी बैच में आए

2. 5 3DS/friction (कार्ड के लिए)

3DS चैलेंज शेयर = चैलेंज/ 3DS_Total

घर्षण रहित शेयर = घर्षण रहित/ 3DS_Total

3DS = पर परित्याग

3) अनुभाग और फिल्टर (न्यूनतम सेट)

Фильтры в шапке: 'तिथि सीमा (यूटीसी)', 'देश', 'प्रदाता', 'विधि _ समूह', 'बीआईएन', 'डिवाइस/ओएस', 'टिकट _ आकार बाल्टी (≤€50/ €50 -200/ >€200)', 'जोखिम _ सेगमेंट', 'kyc _ tier', 'न्यू _ vs _ reatering'।

• देश × प्रदाता, बिन × देश, विधि × प्रदाता, उपकरण/ओएस, ticket_size।

4) मुख्य स्क्रीन का लेआउट

1. ऊपरी केपीआई प्लेट (कल/आज के लिए, पी 7 माध्य की तुलना में):

'एआर _ नेट', 'कैप्चर _ सक्सेस', 'पेआउट सक्सेस%', 'टीटीडब्ल्यू पी 95', 'टीटीआर पी 95', 'कॉस्ट/जीजीआर', 'वेबहुक पी 95', 'सेटलमेंट टाइमलीनेस'।

2. खंड चयन और विफलता कारणों के प्रदर्शन के साथ फनल (Attempt→Auth→Capture) (आईएसओ शीर्ष कोड/रेल पर)।

3. 'कंट्री × प्रदाता' द्वारा हीटमैप एआर और शीर्ष वॉल्यूम के लिए एक अलग बिन हीटमैप।

4. 3DS पैनल: बेंच लाइन की तुलना में चुनौती/घर्षण रहित/परित्याग +।

5. भुगतान और वापसी स्वास्थ्य: सफलता%, p95 (TtW/TtR), ошибки, Refund_to_Source%।

6. लागत और एफएक्स: विधि द्वारा लागत/जीजीआर, साइट द्वारा एफएक्स फिसलन/शुल्क।

7. एकीकरण विश्वसनीयता: वेबहुक डिलीवरी p95/सफलता%, एपीआई लेटेंसी पी 95/पी 99, डुप्लिकेट दर, रिपोर्ट डिलीवरी एसएलए।

8. हादसा पैनल: सक्रिय अलर्ट (देखें), फीलओवर और ट्रेजरी नोट्स की स्थिति (बचे हुए L0, प्रीफंड)।

5) एसएलओ और अलर्ट (गलियारे)

• 'AR _ gross' 3DS2 कार्ड: 82-92% (खंड द्वारा); 'AR _ net' ≥ 80%
• 'कैप्चर _ सक्सेस' ≥ 98। 5% (प्रति घंटा)
• 'वेबहुक p95' ≤ 3 с, सक्सेस ≥ 99। 9%
• 'पेआउट TtW p95' तत्काल ≤ 120 с; (T + 1) - दिन D + 1 पर 100%
• 'रिफंड TtR p95' cards T + 1 bp; तत्काल ≤ 60 с
• 'रिफंड त्रुटि%' <0। 3%
• 'सेटलमेंट टाइमलीनेस' ≥ 99%
• 'लागत/जीजीआर' - विधि के अनुसार व्यक्तिगत लक्ष्य गलियारा

• '3 पीपी' से 7-दिवसीय माध्य (देश/पीएसपी/बिन) AR_gross↓> → P1/P0
• 'कैप्चर _ सक्सेस <98%' (час) → P1
• 'वेबहुक p95> 5 c' or डुप्लिकेट> 0 → P1
• 'पेआउट TtW p95> SLO' или सफलता% <99% → P1
• 'रिफंड त्रुटि%> 0। 3% 'или' डबल रिफंड> 0 '→ P0
• 'सेटलमेंट ऑन-टाइम <99%' → P1
• P2 → पद्धति का उपयोग करके कॉरिडोर की लागत/GGR

प्रत्येक अलर्ट रनबुक 'ए कार्ड (क्रियाएं/वृद्धि/फीलओवर) खोलता है।

6) सूत्र और गणना आधार (विवरण)

सभी शेयर - एक स्पष्ट आधार के साथ: प्रकार में 'भाजक' का संकेत दें।

टाइम्स - यूटीसी में; पी-मात्रा: PERCENTILE_CONT।

'AR _ clean' (परिचालन) = 'Auth _ Admended/( Auth_Attempted − Fraud_Preblocked − Abandon_3DS)'

'Net _ Conversion' = 'कैप्चर _ Tx/ Auth_Attempted_Tx'

'Refund _ to _ Source%' = 'Refund _ to _ Orical _ Methy/ Total_Refunds'

'आइडल कैश%' (ट्रेजरी मिनी विजेट में) = '(बैलेंस − Target_Balance )/संतुलन'

7) यूएक्स पैटर्न

ऊपर एक केपीआई प्लेट है, नीचे फ़नल + हीटमैप है, नीचे एकीकरण और वित्त है।

सूत्र/आधार/अपवादों के साथ tultips (उदाहरण के लिए, "एंटीफ्राड के बाद")।

तुलनात्मक रेखा: p7 औसत और "कल "/" पिछले सोमवार "।

क्लिक करके ड्रिल-डाउन: हीटमैप से फॉल्ट - टेबल तक।

आरसीए के लिए स्नैपशॉट: पोस्टमार्टम के लिए बटन "पिन" वर्तमान दृश्य।

8) प्लेबुक (बिल्ट-इन एक्शन कार्ड)

Auth ड्रॉप स्मार्ट-रूटिंग स्विच करें, BIN को बढ़ाएं, रिट्रेज़को सीमित करें।

वेबहुक देरी - मतदान सक्षम करता है, ऑटो-refands/खतरनाक ऑटो-भुगतान फ्रीज करता है, पहचान बढ़ाता है।

पेआउट डिग्रेडेशन - रेल फीलर, ट्रेजरी टॉप-अप, वीआईपी प्राथमिकता।

निपटान में देरी - SocienCRes, "सस्पेंस" को चिह्नित करें, PSP में वृद्धि।

रिफंड त्रुटियां/डुप्लिकेट्स - रिफंड-फ्रीज, सामंजस्य, डुप्लिकेट्स का उलट।

(कार्ड में एक चेकलिस्ट और एस्केलेशन संपर्क शामिल हैं।)

9) डेटा मॉडल (न्यूनतम पर्याप्त)

events/payments_flat:
payment_id, user_id, country, provider, method_code, action(deposit/refund/payout),
attempt_ts, auth_status, auth_ts, three_ds(flow, challenge_flag, started_ts, completed_ts),
capture_status, capture_amount, capture_ts, partial_flag,
refund_status, refund_amount, refund_initiated_ts, refund_credit_ts,
payout_status, payout_amount, payout_initiated_ts, payout_credited_ts,
fees_fixed, fees_pct, fx_spread, currency, amount,
risk_segment, kyc_tier, bin, asn, device_os, ticket_bucket

events/webhooks:
provider, event_kind, event_ts, delivered_ts, retries, duplicate_flag, idempotency_key

settlements/reports:
provider, batch_id, settlement_date, amount_settled, currency, fee_amount, status

treasury/pockets (mini-widget):
pocket_id, counterparty, currency, balance, target_balance, low_watermark, updated_at

सूची: 'प्रदाता', 'विधि _ कोड', 'देश', 'बिन', 'घटना _ ts' द्वारा।

10) SQL स्लाइस (उदाहरण)

10. 1 फ़नल और एआर

sql
WITH base AS (
SELECT
DATE_TRUNC('hour', attempt_ts) AS h,
country, provider, method_code,
COUNT() FILTER (WHERE auth_status='ATTEMPTED') AS auth_attempted,
COUNT() FILTER (WHERE auth_status='APPROVED') AS auth_approved,
COUNT() FILTER (WHERE capture_status='CAPTURED') AS captured_tx
FROM payments_flat
WHERE action='deposit'
GROUP BY 1,2,3,4
)
SELECT h, country, provider, method_code,
auth_approved::decimal / NULLIF(auth_attempted,0) AS ar_gross,
captured_tx::decimal / NULLIF(auth_attempted,0)  AS ar_net
FROM base;

10. 2 वेबहुक एसएलए

sql
SELECT
DATE_TRUNC('hour', event_ts) AS h, provider,
PERCENTILE_CONT(0. 95) WITHIN GROUP (ORDER BY EXTRACT(EPOCH FROM (delivered_ts - event_ts))) AS wb_p95_sec,
AVG(CASE WHEN retries=0 AND NOT duplicate_flag THEN 1 ELSE 0 END) AS wb_success
FROM webhooks
GROUP BY 1,2;

10. 3 रिफंड और पेआउट हेल्थ

sql
SELECT
DATE_TRUNC('day', COALESCE(refund_initiated_ts, payout_initiated_ts)) d,
method_code, provider,
COUNT() FILTER (WHERE refund_status='ATTEMPTED') AS refund_attempted,
COUNT() FILTER (WHERE refund_status='SUCCESS')  AS refund_success,
PERCENTILE_CONT(0. 95) WITHIN GROUP (ORDER BY EXTRACT(EPOCH FROM (refund_credit_ts - refund_initiated_ts))) AS ttr_p95_sec,
COUNT() FILTER (WHERE payout_status='ATTEMPTED') AS payout_attempted,
COUNT() FILTER (WHERE payout_status='SUCCESS')  AS payout_success,
PERCENTILE_CONT(0. 95) WITHIN GROUP (ORDER BY EXTRACT(EPOCH FROM (payout_credited_ts - payout_initiated_ts))) AS ttw_p95_sec
FROM payments_flat
GROUP BY 1,2,3;

10. 4 लागत/जीजीआर

sql
SELECT
DATE_TRUNC('day', capture_ts) d,
method_code, provider,
SUM(fees_fixed + amountfees_pct + fx_spread) AS total_cost,
SUM(capture_amount) AS total_captured,
(SUM(fees_fixed + amountfees_pct + fx_spread) / NULLIF(SUM(total_captured),0)) AS cost_to_captured
FROM payments_flat
WHERE capture_status='CAPTURED'
GROUP BY 1,2,3;

11) अतिरिक्त स्क्रीन

बिन ड्रिलडाउन: एआर/गिरावट-कोड, 3DS-friction, जारीकर्ताओं द्वारा विलंबता।

प्रदाता स्कोरकार्ड: एसएलए मेट्रिक्स, घटनाएं, क्रेडिट, लागत/जीजीआर।

ट्रेजरी स्नैपशॉट: L0/L1 बैलेंस, प्रीफंड, सेपरेटरग्रेस, टीटीएफ रिप्लेसमेंट।

रिकॉन व्यू: सेटलमेंट टाइमिंग, एजिंग नॉन-स्टिच्ड बुच, फीस सटीकता।

12) डेटा गुणवत्ता i治理

वर्शनिंग के साथ केपीआई का शब्दकोश (सूत्र/आधार/अपवाद)।

एकल TZ = UTC, p-quantiles केवल CONT।

घटनाओं की पहचान और वेबहुक की कमी।

समय/राशि/एफएक्स सहिष्णुता नीति (सामंजस्य/विलंबता के लिए)।

सीआई में डेटा परीक्षण: गैर-खाली विभाजक आधार, टाइमस्टैम्प एकरसता, NULL अंश।

13) कार्यान्वयन: चेकलिस्ट

• केपीआई/सूत्र/आधार शब्दकोश में परिभाषित और निर्धारित हैं।
• अंतर्ग्रहण और घटना/रजिस्ट्री सामान्यीकरण कॉन्फ़िगर किया।
• निर्मित शोकेस 'भुगतान _ फ्लैट', 'वेबहूक', 'बस्तियाँ', 'खजाना'।
• लागू हीटमैप, फ़नल, विलंबता, भुगतान/वापसी पैनल।
• एसएलओ और अलर्ट थ्रेसहोल्ड स्थापित; प्लेबुक के साथ जुड़ा हुआ
• एक्सेस भूमिकाएँ: सी-लेवल (केवल-सारांश), ऑप्स/फ्रॉड (ड्रिल-डाउन)।
• प्रदाता स्कोरकार्ड पर आधारित प्रदाता द्वारा साप्ताहिक QBR।
• यूएटी परीक्षण सूट: डेमो डेटासेट, पी-मात्रा जांच, डेटाबेस शुद्धता, अलर्ट।

14) लगातार त्रुटियाँ

मिक्सिंग बेस ('प्रयास' बनाम 'कैप्चर') → झूठे निष्कर्ष।

कोई 'टिकट _ size' विभाजन → विकृत AR चित्र।

3DS पर परित्याग को अनदेखा करें - प्रदाता के साथ "ओवरस्टेटेड" समस्या।

नियंत्रण वेबहुक की कमी → दोहरी क्रियाओं को डुप्लिकेट करती है।

निपटान/शुल्क के लिए अपूर्ण शोकेस → लागत/जीजीआर का अनुमान नहीं लगाया जा सकता है।

एसएलओ और प्लेबुक के बिना, डैशबोर्ड "एक्शन के बिना शोकेस" में बदल जाता है।

सारांश

डैशबोर्ड भुगतान केपीआई एक परिचालन उपकरण है, न कि केवल रेखांकन। यह फ़नल, पैसा और बुनियादी ढांचा जोड़ ता है, स्पष्ट सूत्रों और विभाजन पर निर्भर करता है, स्वचालित संकेत देता है और तुरंत कार्रवाई का सुझाव देता है। नतीजतन: AR_net ऊपर, गलियारों में TtW/TtR, नियंत्रण में लागत/GGR, घटनाओं को जल्दी से स्थानीयकृत किया जाता है, और प्रदाताओं के साथ बातचीत संख्याओं पर आधारित है।