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3Dセキュア必須化後、EC担当者がまずやるべきこと

公開日

3Dセキュアの必須化により、ECサイトの不正対策は新たなフェーズに入りました。
一方で、「不正は減ったように見えるが決済途中の離脱が増えた」「決済承認率が下がった」と感じているEC担当者も少なくありません。

3Dセキュア必須化はゴールではなく、スタートラインです。 成果を分けるのは「導入後に何を見て、どう改善していくか」にあります。
本記事では、3Dセキュア導入後にEC担当者がまず取り組むべき「決済データによる現状把握」と、その先の売上向上と不正対策を両立させる方法について解説します。

最初にやるべきは「施策」ではなく「現状把握」

カード決済の問い合わせや、途中離脱が増えた──
そう感じたとき、「ECにおけるセキュリティが強すぎる」と判断して
不正対策を緩和をすることはお勧めできません。

重要なのはまず、
「何が起きているのか」を数字で正確に把握することです。

それらを引き起こしているのが本当に不正対策や3Dセキュアによるものなのか、
実は不正アタックに遭っているのか、決済承認率が下がっているのか、
顧客操作内容に起因するものなのかなど、原因によって取るべきアプローチは異なります。

そうした現状を把握するために、決済データの可視化が欠かせません。

3Dセキュア運用で最低限押さえたい決済KPI

ここでは、3Dセキュア必須化後の施策判断に直結するKPIだけに絞って紹介します。

決済(オーソリ)承認率

決済が試行されたうち、実際に承認された割合。
3Dセキュア導入後はイシュア判断の影響で変動しやすく、最も注視すべき指標の一つ。

3Dセキュア認証成功率

3Dセキュアによる認証実施後に、顧客が正常に認証を完了した割合。

チャレンジ認証率(フリクション率)

3Dセキュア実施時に、ワンタイムパスワード入力画面など本人認証を求められた割合。
顧客体験への影響を測る重要なKPIで、承認率だけを見ていると見落とされがちです。

決済・3Dセキュアの失敗理由

どういった理由で決済処理や3Dセキュアが失敗したのかなどエラー詳細。
「顧客がなぜ離脱したのか」を把握するために欠かせません。

ポイントは、これらを単体で見るのではなく、組み合わせて見ることです。

KPIから見えてくる、3Dセキュア必須化後の課題

実際のデータを分析すると、次のようなケースが多く見られます。

  • 決済承認率が下がり、離脱率が上昇している。
  • 顧客の入力情報エラーによる離脱が増えている。
  • 裏で不正が多発している。
  • 特定のイシュアだけ承認率が極端に低下している。

これらは一概に「3Dセキュアが悪い」のではなく、
現状に合った運用や対策ができていないことが原因です。

決済データで現状を把握、売上と不正対策を両立させる

基本となる流れはシンプルです。

  1. 決済・3Dセキュア関連KPIを取得し、現状を把握
  2. 離脱や承認率低下が起きているポイントを特定
  3. 原因に応じた施策を検討・実施
  4. 再度データで効果を検証

重要なのは、「不正対策を緩和する」ことではありません。
顧客の離脱原因や、UXを阻害する箇所を特定し、売上につなげる改善施策を、
数字をもとに判断することです。

ただし、ここに大きな壁があります

ここまで読んで、「やるべきことは分かるが、大変そう」と感じた方も多いのではないでしょうか。

  • 決済・3DセキュアのKPIを網羅的に取得
  • エラー理由を整理・分類
  • イシュアごとの承認率を分析
  • 原因ごとの適切な施策実施
  • 日々の変化を追い続ける

これらを自社だけで行うには、相当な工数と専門知識が必要です。

決済データの可視化と改善は、プロに任せるという選択

当社では、各種指標をダッシュボード上で分かりやすく可視化しています。

  • 決済・3Dセキュアの承認率
  • エラー理由の内訳
  • イシュア別の承認率
Dashboardイメージ

「承認率が下がっている」だけではなく、
「どこで」「なぜ下がっているのか」が一目で分かる状態をつくることが可能です。

さらに、不正対策はもちろん、

  • 入力不備によるエラー離脱対策
  • 不正対策による承認率の向上
  • 通過しやすい3Dセキュアシステムの提供

など、現状把握から改善までを一気通貫で支援しています。

まとめ

3Dセキュア必須化後のEC運営で成果を出すために必要なのは、
そのECサイトにおける決済データに基づいた判断です。

ただし、そのためのKPI取得・分析・運用をすべて自社で抱える必要はありません。
不正対策と売上向上を両立するために、「任せるべきところは任せる」という選択も一つの戦略です。

3Dセキュア必須化を“負担”で終わらせるか、“競争力”に変えられるか。
その分かれ道は、決済データの活用にあります。

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