Jobber y Stripe ayudan a más de 200.000 profesionales de los servicios a domicilio a ahorrar en comisiones de pago

Jobber es la creación de dos desarrolladores de software que se propusieron automatizar las operaciones cotidianas de las empresas de pintura. En la actualidad, más de 200.000 usuarios de más de 50 sectores de servicios a domicilio en 60 países utilizan la plataforma, lo que les permite gestionar sus negocios de forma más eficiente y ofrecer un servicio de cinco estrellas a gran escala.

Productos utilizados

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América del Norte
Crecimiento

Desafío

La misión de Jobber es ayudar a las pequeñas empresas a tener éxito. Esto significa ayudar a los profesionales de servicios a domicilio, desde servicios de limpieza hasta técnicos de sistemas de climatización, a gestionar el ciclo de vida completo del cliente, desde la generación de cotizaciones hasta la programación de equipos, el servicio a los propietarios, la facturación una vez que el trabajo esté listo y la aceptación de pagos a través de Jobber Payments, Powered by Stripe.

Jobber Payments permite a los numerosos proveedores de servicios, que aún dependen de los cheques en papel o de los pagos en efectivo, digitalizar sus negocios y gestionar y revisar sus finanzas con mayor facilidad. También es una fuente de ingresos para Jobber, por lo que la plataforma quería conocer mejor sus propios costes de pago subyacentes.

Se podían analizar los KPI de alto nivel relacionados con los costes, pero el verdadero desafío era la incapacidad de comprender sus costes de red, es decir, las comisiones que Stripe cobraba de las redes financieras. Por ello, no podía hacer nada para influir en las comisiones. El equipo financiero también quería identificar las tendencias subyacentes (por ejemplo, cambios en el sector de las tasas de intercambio de tarjetas, cambios a un nivel inferior o aumentos de las comisiones de las marcas de tarjetas) que impulsarían las decisiones empresariales.

Los costes de red se consideraban una caja negra, lo que dificultaba la capacidad del equipo para realizar ajustes en su estrategia de pagos. «No teníamos el nivel de detalle que queríamos, y el análisis parecía más un arte que una ciencia», afirma Nikhil Gandhi, director financiero de Jobber. «Teníamos un resumen general de alto nivel y podíamos decir que el coste había subido o bajado un X %, pero no sabíamos qué impulsaba ese cambio».

Solución

Anteriormente, Jobber se basaba en el Dashboard de Stripe para revisar las métricas de rendimiento de los usuarios. Esto incluía las tasas de crecimiento mensual y anual, así como métricas como los volúmenes brutos de pago, el tamaño medio de las transacciones y las tasas de adquisición de clientes. «Si estas cifras funcionaban bien, era estupendo. Si no, Stripe nos ayudaba a impulsar debates más estratégicos en nuestro proceso de toma de decisiones cuando hablábamos con nuestro equipo directivo», afirma Gandhi.

Con el nuevo informe de datos sobre costes de red, Jobber pudo obtener la información que necesitaba para tomar decisiones mejor informadas para sí mismo y para sus clientes. La supervisión de los cambios históricos en sus costes de red permite a Jobber medir el impacto de los cambios en los costes de red e identificar formas de optimizar dichos costes. De este modo, se obtiene una visibilidad más clara de los costes empresariales básicos, como las comisiones de comerciantes asociadas a las tarjetas corporativas y de empresa de los clientes.

«El informe nos da más información sobre los costes de red, que son una parte importante de nuestra empresa dedicada a los pagos. Conocer estos costes es esencial para mí porque significa que el equipo puede hacer mejores recomendaciones a nuestros directivos sénior sobre cosas como la rentabilidad por tipo de tarjeta», añade Gandhi. «Podemos crecer de forma más fiable gracias a que disponemos de más información».

Resultados

Reducción de más de 90.000 dólares en costes adicionales gracias a un conocimiento más profundo de los datos de costes

El acceso mejorado a datos más fiables a través del informe de datos sobre costes de red ha mejorado la capacidad del equipo para encontrar a simple vista patrones claros en puntos clave de los datos de costes, como el tamaño medio de las transacciones, los reembolsos y las tasas de intercambio.

«Si comparo los costes mensuales y veo algo fuera de lo normal, puedo recurrir a la empresa o al equipo de ingeniería para intentar comprender qué está provocando el cambio», dice Gandhi. «Un mes descubrimos que había más de 90.000 dólares de costes adicionales. Con el informe de datos sobre costes de red pudimos diagnosticar por qué había ocurrido y evitar que se produjeran anomalías similares».

Gracias a informes más precisos, Jobber puede centrar sus esfuerzos en mejorar otras áreas de la empresa en lugar de examinar manualmente los datos de costes.

Ahorro de más de 36 horas al trimestre en varios equipos con herramientas de elaboración de informes orientadas al usuario

El equipo financiero de Jobber ha ahorrado horas gracias a la posibilidad de elaborar informes y segmentar sus propios datos sin ayuda adicional de sus colegas ingenieros.

«Si quisiera descargar la información transaccional antes de conocer los costes de la red, tendría que aprender un nuevo lenguaje de programación o conseguir a alguien que lo conociera para que me generara los datos. Y todo eso antes de poder empezar mi análisis», dice Gandhi.

La información sobre costes de red elimina este obstáculo para los empleados sin conocimientos técnicos. Ha reducido más de cuatro días de trabajo al trimestre, repartidos entre varios miembros del equipo, a unos pocos clics.

El equipo financiero de Jobber también puede exportar estos datos como CSV para desglosarlos y revisarlos de diferentes maneras. Al tener la opción de exportar y manipular los datos, Jobber puede utilizarlos en función de las necesidades de un informe, una reunión o un proyecto concretos.

Tomar decisiones más informadas en relación con los costes

Una información de tendencias más concisa permite a Jobber preparar planes financieros a mayor escala y mantener un mayor grado de confianza a la hora de informar de esos planes al equipo directivo. «Ahora puedo ir a las reuniones de directivos, mostrarles mis hipótesis sobre el rendimiento futuro y compartir los datos que respaldan esas hipótesis», afirma Gandhi.

En lugar de limitarse a transmitir que los cambios a un nivel inferior son superiores o inferiores a la media, por ejemplo, el equipo puede contar una historia de tendencias históricas de cambios a un nivel inferior para dar sentido a las líneas de tendencia, planificar mejor el futuro y garantizar que los propietarios de pequeñas empresas tengan más éxito.

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