KPI გადახდის წრე: auth, capture, refund

TL; DR

გადახდის წრე იზომება, როგორც ძაბრი: 'Attempt - Auth - Capture - Settle/Refund'. საკვანძო მეტრიკებია არა მხოლოდ Approval Rate, არამედ სუფთა AR (ანტიფროდისა და 3DS- ის შემდეგ), კაპიტალის წარმატება, ჩამოწერის/ჩარიცხვის დრო, ღირებულება/FX, იდემპოტენტურობის შეცდომები და დაბრუნების ხარისხი (TtR და ხარისხი). გაიმარჯვებს ის, ვინც AR, TtW, Cost/GGR, Disputes, რისკის პროფილის დარღვევის გარეშე.

1) ეტაპებისა და მოვლენების ლექსიკონი

ატემპტი - გადახდის მცდელობა (ინიციაცია).
Auth - საავტორო უფლებები (ბანკი/საფულე/რელსები დაადასტურეს ჩამოწერის შესაძლებლობა).
Capture არის ნამდვილი ჩამოწერა (სრული/ნაწილობრივი).
Settle არის კლირინგი და გამოთვლები.
Refund - დაბრუნება (სრული/ნაწილობრივი), 'TtR = time to refund credit'.
Void - გაუქმება capture- ზე (თუ მხარს უჭერს).
3DS/Step-up - ფრიქცია ავტორიზაციაზე.
Soft Decline/Hard Decline - უკმარისობა, აღდგენითი/განუვითარებელი.

💡 База измерений: `country, provider, method, action(deposit/payout/refund), device/os, ticket_size, risk_segment, kyc_tier, bin/asn`.

2) KPI იერარქია (სამიზნე ხე)

ზედა დონე

Gross Approval Rate (AR_gross) = Auth/Attempt

Net Approval Rate (AR_net) = Captured/Attempt

Cost/GGR = (Fees + FX + Ops)/GGR

TTW/TtC: Time-to-Wallet (დასკვნები), TtC (capture) p95

Refund Health: Refund Rate, TtR p95, Refund Error Rate

საშუალო დონე

3DS Challenge Share, Frictionless Share, Abandon on 3DS

Soft Decline Recovery Rate (retrai/smart Routing)

Partial Capture Share, Capture Latency

Refund to Source %, Duplicate/Idempotency Incidents

ქვედა დონე (დიაგნოზი)

შეცდომები კოდებზე (ISO/სარკინიგზო), p95 API ლატენტობა, SLA ვებჰუკი, წილი 'Do Not Honor', 'Insufficient Funds', 'Suspected Fraud', 'SySystem ervem error'.

3) ფორმულები (ზუსტი განმარტებები)

3. 1 ავტორიზაცია

`AR_gross = Auth_Approved / Auth_Attempted`

`AR_clean = Auth_Approved / (Auth_Attempted - Fraud_Preblocked - User_Abandon_3DS)`

`3DS_Challenge_Share = 3DS_Challenge / 3DS_Total`

`3DS_Frictionless_Share = 3DS_Frictionless / 3DS_Total`

`Abandon_on_3DS = 3DS_Started - 3DS_Completed`

ჭრილობები აუცილებელია: 'BIN × country', 'provider × method', 'device/os', 'ticket _ size' (მაგალითად, 50-200 ევრო,> 200).

3. 2 ჩამოწერები (capture)

`Capture_Success = Captured_Tx / Capture_Attempted_Tx`

`Net_Conversion = Captured_Tx / Auth_Attempted_Tx` (= AR_net)

`Partial_Capture_Share = Partial_Captures / Captured_Tx`

`Capture_Latency_p95 = p95(capture_timestamp - auth_timestamp)`

`Void_Rate = Voids / Auth_Approved`

3. 3 ღირებულება და FX

`Cost_per_Tx = Fee_fixed + AmountFee_pct + FX_Spread`

`Cost/GGR = ΣCost / GGR`

`Net_Revenue = GGR - ΣCost - Fraud_Loss - Disputes_Cost`

3. 4 refund

`Refund_Rate = Refunded_Tx / Captured_Tx`

`Refund_Amount_Ratio = Refunded_Amount / Captured_Amount`

`TtR_p95 = p95(refund_credit_at - refund_initiated_at)`

`Refund_Error_Rate = Refund_Failed / Refund_Attempted`

`Refund_to_Source_% = Refund_to_Original_Method / Total_Refunds`

'Double _ Refund _ Incidents' - იდემპოტენტური კონფლიქტების მრიცხველი (უნდა იყოს = 0)

4) მიზნები/მითითებები (კონფიგურაცია კონკრეტული პორტფელისთვის)

AR _ gross: 3DS2 ბარათები - 82-92% (BIN/ქვეყნის მიხედვით), A2A - 90% + (ინიციაცია), ვაუჩერები - 95% + (redeem).
Capture_Success: 98. 5% + (ცოცხალი ვებჰუკებითა და რეპორტებით).
TTC p95: 5 წუთი (ბარათები მანქანის კაპიტალიდან), 90 წამი (instant A2A/RTP).
Refund Error: < 0. 3%; TtR p95: T + 1 ბანკი. დღე (ბარათები), 60 წამი (ინსტანციის სარკინიგზო).
Refund _ to _ Source%: 95% ევრო (სადაც რელსები უჭერს მხარს).
Idempotency Incidents: = 0; Webhook SLA: ≥ 99. 9%, p95 < 3 c.

(არა „საბაზრო ბაზარი“, არამედ პრაქტიკული მიზნობრივი დერეფნები შიდა SLO- სთვის.)

5) სეგმენტი და ატრიბუტი

გაითვალისწინეთ KPI ჭრილში: 'country', 'method _ group', 'provider', 'BIN', 'device/os', 'ticket _ size', 'risk _ segment', 'kyc _ tier', '', 'afffffffffffffffiliafffffiliatiatiananatiatiate', ',', ',' returning '.

Cohort AR: AR პირველი გადახდის კოჰორტებზე (D0/D7/D30).
Route AR: AR მარშრუტებზე 'PSP _ A - PSP _ B failover'.
Risk-aware AR: AR რისკის სეგმენტებში (ნაბიჯის შემდეგ).
BIN-heatmap: დაუცველი გამცემები - განმეორებითი/3DS ინდივიდუალური წესები.

6) მონაცემთა მოდელი (ბრტყელი ფენა BI- სთვის)

მინიმალური ღონისძიება:


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

გასაღები არის idempotent 'payment _ key' ეტაპზე და 'idempotency _ key' refund.

7) SQL ნაჭრები (მაგალითი)

7. 1 ყოველდღიური AR და Capture

sql
WITH base AS (
SELECT
DATE_TRUNC('day', attempt_ts) d,
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 d, 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;

7. 2 ჯანმრთელობის დაცვა

sql
SELECT
DATE_TRUNC('day', refund_initiated_ts) d,
country, provider, method_code,
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
FROM payments_flat
WHERE action='refund'
GROUP BY 1,2,3,4;

7. 3 3DS ხახუნი

sql
SELECT country, provider,
COUNT() FILTER (WHERE three_ds.flow IS NOT NULL) AS three_ds_total,
COUNT() FILTER (WHERE three_ds.challenge_flag)  AS three_ds_challenge,
COUNT() FILTER (WHERE three_ds.flow='FRICTIONLESS') AS three_ds_frictionless
FROM payments_flat
WHERE action='deposit'
GROUP BY 1,2;

8) დაშბორდი (სავალდებულო ვიჯეტები)

1. Funnel: Attempt - Auth - Capture (აბსოლუტურად და კონვერსიით).
2. AR heatmap: по `country×provider` и `BIN×country`.
3. 3DS Quality: Challenge/Frictionless/Abandon.
4. Capture Latency p50/p95 и Webhook SLA.
5. Refund Health: Refund Rate, TtR p95, Refund Error, Refund_to_Source %.
6. Cost/GGR: მეთოდებისა და პროვაიდერების მიხედვით.
7. Alerts panel: უარის თქმის ტოპ კოდები, AR/ლატენტობის დეგრადაცია.

9) SLO, ალერტები და ფლეიბუკები

SLO/Alerta (მაგალითი):

'AR _ gross'> 3 პროცენტული პუნქტი 7-დღიანი საშუალებისთვის 'ALERT P1 (შეამოწმეთ BIN/პროვაიდერი/ASN).
'Capture _ Success <98% (საათის)' ან 'Webhook p95> 5 c' - ALERT P1 (retrai/ინციდენტი PSP- ზე).
'TtR _ p95> სამიზნე' ინსტანციის მეთოდების მიხედვით ALERT P2 (შეამოწმეთ რიგები/ლიმიტები).
`Refund_Error_Rate > 0. 5% 'ან' Double _ Refund> 0 '- ALERT P0 (ავტომატური რეფანდების გაყინვა, სახელმძღვანელო შემოწმება).

Playbooks:

BIN დეგრადაცია: ალტერნატიული შეძენის ჩართვა, BIN 3DS გამოწვევის წილის გაზრდა, 'ECI' პარამეტრების აღდგენა.
სისტემური Soft Declines: ჭკვიანი როუტინგი - PSP _ B, შეუზღუდავი განმეორება N- მდე, შეცვალეთ 3DS პოლიტიკა.
შეფერხებები: ფორსმაჟორი, ვებჰუკების ხელმოწერის შემოწმება, გაფართოებული TTL idempotence.
refund შეცდომები: ჩართეთ idempotent კლავიშები, შეზღუდეთ პარალელური partial-refund, სახელმძღვანელო QA დუბლიკატებზე.

10) რისკისა და შესაბამისობის მენეჯმენტი KPI- ში

წაიკითხეთ AR _ clean „Fraud _ Preblocked“ და „Abandon _ 3DS“ წაშლის შემდეგ - ეს არის თქვენი ოპერაციული AR, ნუ აურიეთ ანტიფროდის ეფექტს.
Refund _ to _ Source% არის საკვანძო მარეგულირებელი KPI; გამონაკლისები ჩაწერეთ როგორც comp-approved.
Dispute/Chargeback Rate უკავშირდება captured _ amount- ს და არა მცდელობებს.

11) ხშირი შეცდომები

სხვადასხვა ბაზების შეჯამება (attempt vs auth vs capture) ერთ წილში.
'ticket _ size' სეგმენტის არარსებობა ყალბი დასკვნებია AR- ზე.
3DS 'User Abandon' არ ითვალისწინებს „ხელოვნურად“ დაბალ AR.
არა 'idempotence _ key' refund დუბლისთვის/ფინანსური ზარალი.
Payout და refund ნაზავი ერთ მეტრში TtW/TtR.

12) განხორციელების შემოწმების სია

შეთანხმებული მოვლენების სქემა და KPI- ს ერთიანი განმარტებები.
Heatmap BIN/ქვეყნებში და მარშრუტიზაცია პროვაიდერებზე.
დაშბორდი 3DS ფრაგმენტები და აბანდონი.
SLA webhuks, retrai, idempotence (aut/capture/refund).
ანგარიშები Refund Health და Refund _ to _ Source%.
ალერტები AR, Capture _ Success, TtR დეგრადაციისთვის, რეფუნდის შეცდომები.
ყოველთვიური R&O მიმოხილვა: Cost/GGR, Disputes, FX ჭორები, პროვაიდერი-SLA.

13) რეზიუმე

ძლიერი გადახდის წრე არის გამჭვირვალე ძაბრი, რომელსაც აქვს სწორი ბაზა თითოეული წილისთვის, მოვლენების მკაცრი დისციპლინა, სეგმენტი და ავტომატური ფლეიბუკები. სწორი KPI გადახდის ინფრასტრუქტურას ზრდის ბერკეტად აქცევს: AR _ net, TtC/TtR, Cost/GGR, Disputes - ით უცვლელი ან გაუმჯობესებული უსაფრთხოებით.