इंडोनेशिया में QRIS का विस्तार, सैलून सॉफ्टवेयर Kasera और भुगतान रिकॉर्ड पर ध्यान
इंडोनेशिया में डिजिटल भुगतान का दायरा लगातार बढ़ रहा है, और एक स्थानीय सॉफ्टवेयर डेवलपर उस क्षेत्र पर रोशनी डाल रहा है जिस पर अब तक कम ध्यान दिया गया है: सैलून और नाई की दुकानों जैसी व्यक्तिगत सेवाएं। Kasera एक सैलून प्रबंधन प्रणाली बनाता है जो QRIS भुगतान, सेवा रिकॉर्ड और कमीशन गणना को एक ही वर्कफ़्लो में जोड़ती है, ऐसे समय में जब Bank Indonesia के आंकड़े QRIS के इस्तेमाल में तेज बढ़ोतरी दिखाते हैं।
- Bank Indonesia ने 2025 में 15.51 billion QRIS लेनदेन दर्ज किए, जो पिछले साल से 148.54% अधिक है, और इनका मूल्य Rp1,420.66 trillion रहा।
- 2026 की पहली छमाही में QRIS लेनदेन 12.55 billion तक पहुंचे, और जून 2026 तक 44.86 million व्यापारी तथा करीब 66 million उपयोगकर्ता थे।
- Bank Indonesia का लक्ष्य 2026 के अंत तक 17 billion लेनदेन और 47 million व्यापारी हैं, और इन व्यापारियों में से करीब 96.68% सूक्ष्म, लघु और मध्यम उद्यम हैं।
- Kasera हर QRIS लेनदेन को सेवा और स्टाइलिस्ट से जोड़ता है, जिससे कमीशन हाथ से मिलान करने के बजाय उसी रिकॉर्ड से निकाला जा सकता है।
QRIS के आंकड़े बढ़ते जा रहे हैं
Bank Indonesia (BI) ने 2025 के दौरान 15.51 billion QRIS लेनदेन दर्ज किए, जो पिछले साल की तुलना में 148.54% की बढ़ोतरी है, और लेनदेन का मूल्य Rp1,420.66 trillion तक पहुंचा। यह रुझान 2026 की पहली छमाही में भी जारी रहा, जब QRIS लेनदेन की संख्या 12.55 billion तक पहुंची। जून 2026 तक BI ने 44.86 million QRIS व्यापारी और करीब 66 million उपयोगकर्ता गिने।
केंद्रीय बैंक का लक्ष्य 2026 के अंत तक 17 billion लेनदेन और 47 million व्यापारी हैं। इन व्यापारियों में से करीब 96.68% सूक्ष्म, लघु और मध्यम उद्यम हैं, जिन्हें इंडोनेशियाई भाषा में UMKM कहा जाता है।
सैलून का मामला अलग क्यों है
डिजिटल भुगतान अपनाने की चर्चा मुख्य रूप से रिटेल और खानपान कारोबार पर केंद्रित रही है। सैलून, नाई की दुकानों, ब्यूटी क्लिनिक और स्पा जैसी व्यक्तिगत सेवाओं की लेनदेन विशेषताएं अलग होती हैं, और BI के आंकड़ों में व्यक्तिगत सेवाओं को अब तक अलग श्रेणी में नहीं रखा जाता।
रिटेल में आम तौर पर एक लेनदेन उन वस्तुओं का समूह होता है जो ग्राहक खरीदता है। सैलून में एक ही लेनदेन में अलग-अलग स्टाइलिस्टों द्वारा की गई कई सेवाएं, ग्राहक द्वारा खरीदे गए अतिरिक्त उत्पाद और स्टाइलिस्ट के लिए टिप शामिल हो सकते हैं। रकम सामान्य रिटेल खरीद से बड़ी भी हो सकती है, और सेवा में कई दसियों मिनट से लेकर कई घंटे तक लग सकते हैं, जिसमें भुगतान आम तौर पर सारा काम पूरा होने के बाद ही किया जाता है।
मिलान का बोझ
इस सबसे सैलून के संचालन में भुगतान एक अहम बिंदु बन जाता है, खासकर व्यस्त घंटों में। जब डिजिटल भुगतान सेवा रिकॉर्ड से जुड़ा नहीं होता, तो मालिकों को अब भी हाथ से मिलान करना पड़ता है: आने वाले लेनदेन को उस दिन की सेवा सूची से मिलाना, कारोबार की आमदनी को स्टाइलिस्ट की टिप से अलग करना, और फिर हर स्टाइलिस्ट की सेवाओं के आधार पर कमीशन निकालना।
यह काम और जटिल हो जाता है जब सैलून कई तरीकों से भुगतान स्वीकार करता है, और मिलान अक्सर कारोबार बंद होने के बाद किया जाता है, जिससे मालिकों और मैनेजरों पर प्रशासनिक बोझ बढ़ता है।
Kasera की भूमिका
Kasera एक सैलून प्रबंधन प्रणाली विकसित करता है जो भुगतान, सेवा रिकॉर्ड और कमीशन गणना को एक ही वर्कफ़्लो में जोड़ती है। सैलून POS सुविधा के जरिए QRIS लेनदेन को सेवा और उसे करने वाले स्टाइलिस्ट से जोड़ा जा सकता है। यही डेटा मालिक द्वारा तय नियमों के मुताबिक कमीशन निकालने का आधार बनता है।
बड़ी बात यह है कि डिजिटल भुगतान सिर्फ बिना नकद पैसे लेने तक सीमित नहीं रहता। यह रोजमर्रा के कारोबार को चलाने का हिस्सा बन सकता है। सैलून जैसी सेवा इकाइयों के लिए एक सरल संकेतक यह है कि भुगतान को सेवाओं और कमीशन से मिलाने में हर दिन कितना समय लगता है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
इंडोनेशिया में QRIS का इस्तेमाल कितना बड़ा है?
Bank Indonesia ने 2025 में 15.51 billion QRIS लेनदेन दर्ज किए, जो पिछले साल से 148.54% अधिक थे, मूल्य Rp1,420.66 trillion रहा, और 2026 की पहली छमाही में 12.55 billion लेनदेन हुए।
दुकानों के मुकाबले सैलून में भुगतान रिकॉर्ड करना ज्यादा मुश्किल क्यों है?
सैलून के एक लेनदेन में अलग-अलग स्टाइलिस्टों की कई सेवाएं, अतिरिक्त उत्पाद और टिप शामिल हो सकते हैं, और भुगतान आम तौर पर सेवा पूरी होने के बाद लिया जाता है, इसलिए भुगतान को सेवाओं से मिलाने में ज्यादा मेहनत लगती है।
Kasera क्या करता है?
यह एक सैलून प्रबंधन प्रणाली विकसित करता है जो QRIS भुगतान को सेवाओं और स्टाइलिस्टों से जोड़ती है, और उसी रिकॉर्ड से कमीशन निकालती है।
स्रोत: Katadata
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