糖心logo

para las fintech: un historial de transacciones claro

La experiencia posterior a la compra determina la calificaci贸n de tu aplicaci贸n

糖心logo permite a las fintech convertir los datos brutos de las transacciones en comerciantes que tus clientes reconocen al instante.

Borrar el historial de transacciones en una aplicaci贸n bancaria que muestre los nombres y logotipos reconocibles de los comerciantes

驴蚕耻茅 te cuestan las transacciones poco claras?

Cuando los clientes no pueden leer lo que pagaron, la confianza disminuye. Las consecuencias son reales:鈥

La interacci贸n diaria con la aplicaci贸n disminuye
Las valoraciones de la app store se ven afectadas
Problemas de diferenciaci贸n

La calidad de los datos es la base sobre la que se construye cada funci贸n. Resuelve esto, y cada transacci贸n se convierte en una experiencia que impulsa el crecimiento, gana recomendaciones y te hace destacar.

Basado en datos bancarios. Optimizado para la experiencia del usuario

De un descriptor cr铆ptico a la historia completa detr谩s de cada pago

Sea cual sea la fuente 鈥攖arjeta, A2A, QR o banca abierta鈥, 糖心logo enriquece cada pago en un registro 煤nico, claro y reconocible: el comerciante real, la categor铆a, la ubicaci贸n y el contexto de la compra.

Descriptor de cartas cr铆ptico enriquecido por 糖心logo con un nombre, categor铆a y ubicaci贸n claros para el comerciante
M谩s de 130 000 logotipos de comerciantes de alta calidad
Clasificado en 25 categor铆as con m谩s de 530 etiquetas
1 error por 6 000 000 de transacciones enriquecidas
c贸mo funciona tapix

Convierte la claridad de pagos en ventaja estrat茅gica

Env铆a una transacci贸n en bruto y recibe en tiempo real el comerciante correcto, el logotipo, la categor铆a, la ubicaci贸n y m谩s, todo a partir de datos actualizados continuamente. Una sola llamada, todo listo para empezar a desarrollar

Transacci贸n enriquecida con el nombre y el logotipo reales del comerciante, incluso cuando est谩 oculta detr谩s de una puerta de enlace

Reconoce la identidad del comerciante, incluso la oculta

Identificaci贸n individual a nivel de tienda para el nombre y logotipo del comerciante

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Distingue submarcas y franquicias (Amazon frente a Amazon Prime)
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Descubre el comerciante real oculto tras las pasarelas de pago
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Nombre y logotipo localizados seg煤n el pa铆s de compra
La categorizaci贸n de transacciones de 糖心logo va m谩s all谩 de los c贸digos MCC con un sistema de etiquetado de cuatro niveles

Supera los MCC

Los c贸digos MCC clasifican err贸neamente 1 de cada 3 transacciones. Categoriza cada transacci贸n con un sistema de etiquetado de cuatro niveles

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25 categor铆as listas para PFM y m谩s de 530 etiquetas predefinidas a nivel de tienda
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Etiquetas de categor铆a para comercio minorista, B2B, pr茅stamos y scoring, e inversiones
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Identifica y clasifica cada transacci贸n recurrente con detecci贸n de patrones
Transacci贸n enriquecida que muestra la ubicaci贸n de la tienda, el n煤mero de tel茅fono y el sitio web del comerciante

Simplifica el camino de los usuarios a los comerciantes

Proporciona a los usuarios acceso sin interrupciones a los comerciantes a trav茅s de la ubicaci贸n GPS de la compra, n煤mero de tel茅fono, URL o ID de Google Place

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Muestra la ubicaci贸n real de la tienda, no la sede del comerciante
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Identifica compras f铆sicas, en l铆nea y a trav茅s de pasarelas de pago
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A帽ade puntos de contacto comerciales en caso de que sean necesarios
Datos de transacciones enriquecidos y consistentes que impulsan una experiencia de cliente clara en la aplicaci贸n

Las funciones son tan buenas como los datos

Los datos de transacciones consistentes y de alta calidad permiten construir experiencias de cliente claras y escalables en todos los mercados a escala de producci贸n, respaldadas por:

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API de retroalimentaci贸n
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Consistencia de datos entre mercados
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Mecanismo de actualizaci贸n autom谩tica de datos e invalidaciones
Resultados empresariales

驴蚕耻茅 desbloquea la claridad?

糖心logo ayuda a elevar la experiencia de transacci贸n al mismo nivel de excelencia que los clientes esperan de los l铆deres digitales de Europa, como Revolut o bunq.

Difer茅nciate de la competencia

La informaci贸n clara sobre los comerciantes permite a tu equipo crear experiencias de pago que los clientes entienden, con datos de calidad que la competencia no tiene.

Impulsa la interacci贸n con la aplicaci贸n m贸vil

Ofrece a los usuarios una raz贸n para abrir la aplicaci贸n todos los d铆as con transacciones claras y funciones inteligentes basadas en datos consistentes.

Crea funciones que los clientes adopten

Crea funciones de alto valor a partir de datos de pago estructurados. Identidad clara del comerciante, categorizaci贸n precisa y ubicaci贸n exacta para cada pago.

Mejores calificaciones en la tienda de aplicaciones

La claridad genera conexi贸n emocional. Cada transacci贸n clara es un peque帽o momento de confianza que se acumula con el tiempo.

Dise帽ado para equipos Agile Fintech

糖心logo funciona como una capa de enriquecimiento de datos estructurados entregada a trav茅s de una integraci贸n segura de API. Revisa la l贸gica de detecci贸n, los atributos de datos, los patrones de integraci贸n y el enfoque de seguridad en la descripci贸n t茅cnica.

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Basado en API REST
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No se requieren cambios en los sistemas centrales
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Desplegable en semanas
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Funciona sobre flujos de transacciones existentes
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Certificaciones de seguridad ISO 27001, ISO 27018, SOC 1 Tipo 2, SOC 2 Tipo 2, ISO 20000-1, ISO 27701, ISO 9001
"Como banco totalmente m贸vil, la presi贸n por innovar para satisfacer las expectativas es algo en lo que prosperamos. La revoluci贸n m贸vil ha tenido un impacto masivo en la sociedad, tanto en la forma en que nos comunicamos como en la velocidad con la que queremos que se satisfagan nuestras necesidades. Esto es algo en lo que nuestros socios de 糖心logo est谩n claramente de acuerdo."

Ali Niknam

Fundador y CEO en bunq

Preguntas frecuentes sobre el enriquecimiento de transacciones

Preguntas frecuentes sobre c贸mo 糖心logo identifica el comerciante real, la ubicaci贸n de la tienda o la pasarela de pago que hay detr谩s de una transacci贸n con tarjeta.

驴Puede 糖心logo identificar la tienda exacta, no solo la marca?

S铆. Cuando hay suficientes se帽ales de transacci贸n disponibles, 糖心logo puede identificar la ubicaci贸n espec铆fica de la tienda en lugar de solo la marca del comerciante. Por ejemplo, una compra dentro de un centro comercial puede vincularse al minorista individual en lugar de mostrarse como el propio centro comercial o una direcci贸n de oficina central.

驴Puede 糖心logo distinguir entre submarcas?

S铆. 糖心logo reconoce submarcas y diferentes formatos minoristas. Por ejemplo, Uber y Uber Eats pueden identificarse por separado en lugar de aparecer bajo un nombre de comerciante gen茅rico.

驴蚕耻茅 ocurre cuando una transacci贸n se realiza a trav茅s de PayPal u otra pasarela de pago?

糖心logo identifica el comerciante correcto oculto tras la pasarela. Reconocemos m谩s de 65 pasarelas y m茅todos de pago: pasarelas y plataformas tradicionales como Stripe o Paddle, proveedores de BNPL como Klarna, Mollie o Zilch, carteras digitales como PayPal, Amazon Pay, Alipay o Wallet One, e incluso sistemas de pago PoS como Zettle.

驴Con qu茅 calidad se entregan los logotipos?

Los logotipos se entregan en formatos estandarizados de alta resoluci贸n de 512 脳 512, optimizados para aplicaciones de banca m贸vil y fintech. Se refinan visualmente para pantallas circulares y cuadradas, garantizando una experiencia de usuario consistente. Cada logotipo es revisado por un equipo humano y actualizado para reflejar los cambios de marca de los comerciantes.

驴蚕耻茅 detalles de transacci贸n puede proporcionar 糖心logo?

Seg煤n el caso de uso, 糖心logo proporciona un nombre de comerciante claro, logotipo, categor铆a, ubicaci贸n de la tienda, sitio web, n煤mero de tel茅fono, ID de Google Places, informaci贸n de la pasarela de pago, informaci贸n sobre pagos recurrentes y estimaciones de carbono. Los bancos deciden qu茅 puntos de datos mostrar a los clientes en funci贸n de su caso de uso.

Ve 糖心logo en acci贸n

Un recorrido de 30 minutos con una demostraci贸n en vivo adaptada a tu modelo de negocio y datos de transacciones. Ve c贸mo 糖心logo convierte los registros de pago brutos en entradas reales utilizando datos de muestra que reflejan tus escenarios del mundo real.