Obtention d’informations sur l’entreprise avec Stripe

Les données ne manquent pas : les informations relatives aux clients et aux paiements sont capturées à chaque étape du cycle de vie, de l’engagement dans des campagnes de marketing jusqu’à l’ achat. Des données précises et exploitables sont essentielles pour permettre aux entreprises de comprendre et de rendre compte des performances passées, de prendre des décisions éclairées au quotidien et d’identifier les possibilités futures. Grâce à une analyse de données intelligente et stratégique, les entreprises peuvent améliorer les éléments suivants :

Finance et comptabilité : Évaluez et prévoyez les rendements financiers, gérez les coûts, améliorez l’efficacité et clôturez les comptes rapidement et avec précision.
Clientèle et produit : Obtenez des informations détaillées sur les caractéristiques démographiques et le comportement des clients, comme le taux d’attrition par segment spécifique. Surveillez également les indicateurs de revenus des produits, tels que les revenus récurrents mensuels (RRM).
Opérations : Les données peuvent vous donner des informations précieuses sur la fraude, les paiements et les revenus.

Cependant, selon une étude de l’IDC, bien que la plupart des entreprises ont accès aux données, elles ne sont pas en mesure d’en tirer des informations commerciales fondamentales en raison de problèmes de qualité, de cloisonnements opérationnels et d’un manque de normes en matière de données.

Les entreprises qui utilisent Stripe ont accès à une variété de données, de rapports et de produits dans le Dashboard, ce qui facilitent l’accès à des informations précieuses. Ce guide vous explique comment exploiter les données Stripe pour catégoriser vos performances financières, mieux comprendre vos clients, améliorer vos offres de produits et gérer votre entreprise plus efficacement. Nous avons également inclus des exemples de requêtes SQL pour vous aider à extraire plus facilement des informations précieuses avec les outils d’analyse de données avancés de Stripe : Stripe Sigma et Data Pipeline.

Données disponibles dans Stripe

Lorsque Stripe traite des transactions de paiement, nous capturons les points de données qui fournissent des informations importantes à propos des transactions du client. LeSchéma Stripe est un guide qui définit toutes les données Stripe collectées, dont le nom, la définition,et l’organisation. Les points de données clés comprennent :

Informations sur la transaction (montant, devise, date et heure)
Informations sur le client (nom,et zone géographique)
Informations sur le produit ou le service (poste (de facture) achetés, quantité et prix)
Les informations sur le mode de paiement (type de carte de crédit et portefeuille numérique)
Métadonnées (Stripe permet aux entreprises d’ajouterdes métadonnées personnalisées aux transactions. Celles-ci peuvent inclure des données spécifiques aux besoins d’une entreprise)
Indicateurs de risque et de fraude
Informations sur les remboursements et les litiges

Connectez-vous au Dashboard Stripe pour surveiller de près les performances de votre entreprise. Le Dashboard contient plusieurs rapports prédéfinis qui vous donnent une visibilité sur l’ensemble de vos ventes, de vos paiements, de vos litiges, de vos remboursements, de vos abonnements et de vos indicateurs financiers. Voici quelques-uns des rapports gratuits les plus utilisés et disponibles dans le Dashboard Stripe :

Récapitulatif des ventes : Ces rapports vous donnent un aperçu des principaux indicateurs de vente, comme le volume total des ventes, le revenu et le nombre de transactions effectuées. Ces informations peuvent vous aider à catégoriser les performances de vos ventes et à surveiller l’évolution de vos revenus.
Rapports financiers : Stripe met à votre disposition des rapports financiers,qui comprennent la répartition des revenus, les informations sur les frais et les rapports sur la taxe de vente. Ces rapports facilitent la planification financière, la déclaration fiscale et l’analyse des coûts.
Informations sur les abonnements : les utilisateurs de Stripe Billing peuvent surveiller le nombre d’abonnés, le taux de résiliation et les indicateurs de revenus récurrents, ce rapport leur donne ainsi un aperçu sur la performance des abonnements et de la fidélisation.

Stripe vous propose également deux outils de données avancés qui offrent davantage de possibilités de personnalisation des indicateurs et des rapports de votre entreprise :

Stripe Sigma est un outil d’entreprise d’analyse intégré au Dashboard. Il vous permet d’obtenir des réponses instantanés grâce à des requêtes SQL personnalisées ou en choisissant des modèles qui contiennent des requêtes prédéfinies pour des besoins courants de production de rapports. De plus, l’Assistant Stripe Sigma, notre assistant de clavardage alimenté par l’IA, peut vous aider à obtenir des réponses en posant des question dans un langage naturel. Enfin, vous pouvez transformer les résultats des requêtes en graphiques dynamiques par un simple clic et ainsi visualiser facilement vos données.
Stripe Data Pipeline transmet toutes vos données Stripe mises à jour vers votre stockage de données externe. Cette fonctionnalité peut être configurée en quelques clics, ce qui vous permet de consolider vos données Stripe avec d’autres données d’entreprise provenant de l’ensemble de vos systèmes, tels que le CRM, l’ERP, etc. Ensuite, à partir de votre stockage de données centralisé, vous pouvez effectuer des requêtes de vos données Stripe ainsi que d’autres données d’entreprise. De ce fait, vos équipes pourront recueillir des informations pertinentes.

Catégorisation des indicateurs clés avec Stripe Sigma ou Data Pipeline

Pour vous aider à suivre les informations d’entreprises les plus importantes voici une liste de mesures, —organisées par secteurs d’entreprises—que les utilisateurs ont trouvés utiles à partager. Nous partageons également quelques requêtes SQL qui peuvent être utilisées dans Stripe Sigma et Data Pipeline, ainsi que des invites et des modèles qui peuvent être exploités dans Stripe Sigma pour obtenir des réponses sans avoir besoin d’écrire un SQL. Nous avons également une liste exhaustive de toutes les données disponibles, y compris les ensembles Core API, Interchange Plus, Connect et bien d’autres.

Finance et comptabilité

Les équipes financières et comptables ont besoin d’accéder aux données sur les revenus Stripe de leur entreprise pour clôturer leurs comptes, rapprocher leurs comptes et faire des prévisions et des projections. Plusieurs de ces équipes utilisent Stripe Sigma et Data Pipeline pour simplifier ces processus.

Indicateur	Avantage	Exemple de requête SQL	Essayez de demander à l’assistant de Stripe Sigma
Total des revenus	Découvrez les revenus que votre entreprise a générés sur une période précise afin de mieux connaître ses performances.	WITH successful_charges AS ( SELECT currency, SUM(amount - amount_refunded) AS net_amount -- subtract the refunded amount FROM charges WHERE status = ’succeeded’ AND created >= DATE_ADD(’month’, -3, CURRENT_DATE) GROUP BY currency ), paid_out_of_band_invoices AS ( -- Include paid out of band invoices in addition to charges SELECT currency, SUM(total) AS total_amount FROM invoices WHERE paid_out_of_band = true AND status = ’paid’ AND date >= DATE_ADD(’month’, -3, CURRENT_DATE) GROUP BY currency ), combined_revenue AS ( SELECT currency, SUM(net_amount) AS total_revenue FROM successful_charges GROUP BY currency UNION ALL SELECT currency, SUM(total_amount) AS total_revenue FROM paid_out_of_band_invoices GROUP BY currency ) SELECT currency, SUM( decimalize_amount_no_display(currency, total_revenue, 2) ) AS total_revenue_past_3_months FROM combined_revenue GROUP BY currency	Quels sont mes revenus générés au cours des 3 derniers mois?
Valeur moyenne des transactions	Déterminez la valeur moyenne de chaque transaction traitée par Stripe afin d'analyser des stratégies de tarification et les habitudes de dépense des clients.	WITH customer_transactions AS ( SELECT c.id AS customer_id, c.address_country AS country, SUM(ch.amount) AS total_amount FROM charges ch JOIN customers c ON ch.customer_id = c.id WHERE ch.status = ’succeeded’ GROUP BY c.id, c.address_country ) SELECT country, AVG(decimalize_amount_no_display(’USD’, total_amount, 2)) AS avg_transaction_value FROM customer_transactions GROUP BY country ORDER BY country;	Quelle est la valeur moyenne des transactions en dollars pour les clients par pays?
RRM	Évaluez les revenus prévisibles et récurrents générés par les produits ou services par abonnement sur un mois.	WITH sparse_mrr_changes AS ( SELECT DATE_TRUNC( ’day’, DATE(local_event_timestamp) ) AS date, currency, SUM(mrr_change) AS mrr_change_on_day FROM subscription_item_change_events GROUP BY 1, 2 ), sparse_mrrs AS ( SELECT date, currency, mrr_change_on_day, SUM(mrr_change_on_day) OVER ( PARTITION BY currency ORDER BY date ASC ) AS mrr FROM sparse_mrr_changes ORDER BY currency, date DESC ), fx AS ( SELECT date - INTERVAL ’1’ DAY AS date, cast( JSON_PARSE(buy_currency_exchange_rates) AS MAP(VARCHAR, DOUBLE) ) AS rate_per_usd FROM exchange_rates_from_usd ), currencies AS ( SELECT DISTINCT(currency) FROM subscription_item_change_events ), date_currency AS ( SELECT date, rate_per_usd, currency FROM fx CROSS JOIN currencies ORDER BY date, currency ), date_currency_mrr AS ( SELECT dpc.date, dpc.currency, dpc.rate_per_usd, mrr_change_on_day, mrr AS _mrr, LAST_VALUE(mrr) IGNORE NULLS OVER ( PARTITION BY dpc.currency ORDER BY dpc.date ASC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS mrr FROM date_currency dpc LEFT JOIN sparse_mrrs sm on dpc.date = sm.date AND dpc.currency = sm.currency ), daily_mrrs_pre_fx AS ( SELECT date, currency, rate_per_usd, SUM(mrr) AS mrr FROM date_currency_mrr GROUP BY 1, 2, 3 ORDER BY date DESC ), daily_mrrs AS ( SELECT date, -- change usd below to the currency you want your report in SUM( ROUND( mrr / rate_per_usd [currency] * rate_per_usd [’usd’] ) ) AS total_mrr_in_usd_minor_units FROM daily_mrrs_pre_fx GROUP BY 1 ), months AS ( SELECT date_col - (INTERVAL ’1’ DAY) AS month_end FROM UNNEST( SEQUENCE( CAST(DATE_FORMAT(CURRENT_DATE, ’%Y-%m-01’) AS date) - INTERVAL ’12’ MONTH, CURRENT_DATE, INTERVAL ’1’ MONTH ) ) t (date_col) ), monthly_mrrs AS ( SELECT month_end, -- change usd below to the currency you want your report in DECIMALIZE_AMOUNT_NO_DISPLAY(’usd’, dm.total_mrr_in_usd_minor_units, 2) AS total_mrr_in_usd FROM months m LEFT JOIN daily_mrrs dm ON m.month_end = dm.date ORDER BY month_end DESC ) SELECT * FROM monthly_mrrs	Modèle Stripe Sigma : revenus récurrents mensuels (RRM)
Déclaration fiscale	Conformez-vous aux exigences fiscales en surveillant vos obligations fiscales par territoire.	WITH tax_amounts as ( select li.amount, li.amount_tax, li.tax_behavior, li.currency, li.determined_destination_address_state, li.determined_destination_address_country from tax_transaction_line_items li union all select sc.amount, sc.amount_tax, sc.tax_behavior, sc.currency, sc.determined_destination_address_state, sc.determined_destination_address_country from tax_transaction_shipping_costs sc ), tax_liability as ( select determined_destination_address_country as customer_location_country, determined_destination_address_state as customer_location_state, currency as presentment_currency, sum( ( case when tax_behavior = ’inclusive’ then amount - amount_tax else amount end ) ) as total_sales_excluding_tax, sum(amount_tax) as total_tax from tax_amounts group by 1, 2, 3 ) select customer_location_country, customer_location_state, -- Learn more about currencies at Stripe: https://docs.stripe.com/currencies presentment_currency, stringify_amount( presentment_currency, total_sales_excluding_tax, ’.’ ) as total_sales_excluding_tax, stringify_amount(presentment_currency, total_tax, ’.’) as total_tax from tax_liability order by 1, 2, 3	Modèle Stripe Sigma : responsabilité fiscale par lieu de résidence du client
Ancienneté des comptes débiteurs/recouvrements/factures impayées	Analysez l'ancienneté des comptes débiteurs pour suivre les factures impayées et identifier des problèmes potentiels avec les paiements des clients.	WITH outstanding_invoices AS ( SELECT invoices.customer_id, SUM(invoices.amount_due) AS total_outstanding FROM invoices WHERE invoices.status = ’open’ AND invoices.due_date > CURRENT_DATE GROUP BY invoices.customer_id ), ranked_customers AS ( SELECT customer_id, total_outstanding, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY total_outstanding DESC) AS rank FROM outstanding_invoices ) SELECT rc.customer_id, rc.total_outstanding / 100.0 AS total_outstanding_amount, c.email FROM ranked_customers rc JOIN customers c ON rc.customer_id = c.id WHERE rc.rank <= 10 ORDER BY rc.rank;	Identifiez les 10 clients ayant le plus de factures impayées.

Client et produit

Les équipes responsables des produits peuvent utiliser ces indicateurs pour améliorer les produits en fonction des données et déterminer les possibilités de croissance. Les équipes de vente et de marketing peuvent cibler plus efficacement les possibilités grâce à une meilleure compréhension des profils des clients.

Indicateur	Avantage	Exemple de requête SQL	Essayez de demander à l’assistant de Stripe Sigma
Segmentation de la clientèle	Identifiez des segments de clients (comme ceux qui génèrent le plus de revenus ou ceux qui achètent le plus fréquemment) pour connaître les profils des clients fidèles. Suivez le taux de rétention de la clientèle pour identifier les clients fidèles et élaborer des stratégies permettant de les conserver.	WITH customer_purchases AS ( SELECT c.id AS customer_id, COUNT(ch.id) AS purchase_count FROM customers c JOIN charges ch ON c.id = ch.customer_id WHERE ch.status = ’succeeded’ GROUP BY c.id ), ranked_customers AS ( SELECT customer_id, purchase_count, RANK() OVER (ORDER BY purchase_count DESC) AS purchase_rank FROM customer_purchases	Montrez-moi les 10 clients qui achètent le plus fréquemment.
RRM par produit	Suivez l'augmentation des revenus récurrents par produits distincts.	WITH sparse_mrr_changes AS ( SELECT DATE_TRUNC( ’day’, DATE(local_event_timestamp) ) AS date, currency, product_id, SUM(mrr_change) AS mrr_change_on_day FROM subscription_item_change_events GROUP BY 1, 2, 3 ), sparse_mrrs AS ( SELECT date, currency, product_id, mrr_change_on_day, SUM(mrr_change_on_day) OVER ( PARTITION BY currency, product_id ORDER BY date ASC ) AS mrr FROM sparse_mrr_changes ORDER BY product_id, currency, date DESC ), fx AS ( SELECT date - INTERVAL ’1’ DAY AS date, CAST( JSON_PARSE(buy_currency_exchange_rates) as MAP(VARCHAR, DOUBLE) ) AS rate_per_usd FROM exchange_rates_from_usd ), segments AS ( SELECT DISTINCT(product_id) FROM subscription_item_change_events ), currencies AS ( SELECT DISTINCT(currency) FROM subscription_item_change_events ), date_segment_currency AS ( SELECT date, rate_per_usd, product_id, currency FROM fx CROSS JOIN segments CROSS JOIN currencies ORDER BY date, currency, product_id ), date_segment_currency_mrr AS ( SELECT dsc.date, dsc.product_id, dsc.currency, dsc.rate_per_usd, mrr_change_on_day, mrr AS _mrr, LAST_VALUE(mrr) IGNORE NULLS OVER ( PARTITION BY dsc.product_id, dsc.currency ORDER BY dsc.date ASC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ) AS mrr FROM date_segment_currency DSC LEFT JOIN sparse_mrrs sm ON dsc.date = sm.date AND dsc.product_id = sm.product_id AND dsc.currency = sm.currency ), daily_mrrs_pre_fx AS ( SELECT date, product_id, currency, rate_per_usd, SUM(mrr) as mrr FROM date_segment_currency_mrr GROUP BY 1, 2, 3, 4 ), daily_mrrs AS ( SELECT date, product_id, -- change usd below to the currency you want your report in SUM(ROUND(mrr / rate_per_usd [currency] * rate_per_usd [’usd’])) as total_mrr_in_usd_minor_units FROM daily_mrrs_pre_fx GROUP BY 1, 2 ), months AS ( SELECT date_col - (INTERVAL ’1’ DAY) AS month_end FROM UNNEST( SEQUENCE( CAST(DATE_FORMAT(CURRENT_DATE, ’%Y-%m-01’) AS date) - INTERVAL ’12’ MONTH, CURRENT_DATE, INTERVAL ’1’ MONTH ) ) t (date_col) ), monthly_mrrs AS ( SELECT month_end, dm.product_id, -- change usd below to the currency you want your report in DECIMALIZE_AMOUNT_NO_DISPLAY(’usd’, dm.total_mrr_in_usd_minor_units, 2) AS total_mrr_in_usd FROM months m LEFT JOIN daily_mrrs dm ON m.month_end = dm.date ORDER BY 1 DESC, 3 DESC, 2 ) SELECT p.name, * FROM monthly_mrrs mrr JOIN products p ON mrr.product_id = p.id	Modèle Stripe Sigma : total des revenus récurrents mensuels (RRM) par produit
Attrition	Évaluez le rythme auquel les clients cessent d'utiliser vos produits ou services. Analysez le taux d'attrition par segment de clientèle ou par catégorie de produits afin de cerner les problèmes.	WITH subscription_starts AS ( SELECT s.customer_id, p.id AS product_id, COUNT() AS subscription_count FROM subscriptions s JOIN subscription_items si ON s.id = si.subscription_id JOIN prices pr ON si.price_id = pr.id JOIN products p ON pr.product_id = p.id WHERE s.status = ’active’ AND s.created >= DATE_ADD(’year’, -1, CURRENT_DATE) GROUP BY s.customer_id, p.id ), subscription_cancellations AS ( SELECT s.customer_id, p.id AS product_id, COUNT() AS cancellation_count FROM subscriptions s JOIN subscription_items si ON s.id = si.subscription_id JOIN prices pr ON si.price_id = pr.id JOIN products p ON pr.product_id = p.id WHERE s.status IN (’canceled’, ’unpaid’) AND s.canceled_at >= DATE_ADD(’year’, -1, CURRENT_DATE) GROUP BY s.customer_id, p.id ), product_churn AS ( SELECT ss.product_id, COALESCE(sc.cancellation_count, 0) AS cancellations, ss.subscription_count AS starts FROM subscription_starts ss LEFT JOIN subscription_cancellations sc ON ss.customer_id = sc.customer_id AND ss.product_id = sc.product_id ), churn_rate_by_product AS ( SELECT p.name AS product_name, SUM(pc.cancellations) AS total_cancellations, SUM(pc.starts) AS total_starts, ROUND(SUM(pc.cancellations) / SUM(pc.starts), 4) AS churn_rate FROM product_churn pc JOIN products p ON pc.product_id = p.id GROUP BY p.name ) SELECT product_name, total_cancellations, total_starts, churn_rate FROM churn_rate_by_product ORDER BY churn_rate DESC;	Modèles de Stripe Sigma : revenus perdus par jour ou Abonnés perdus par jour
Popularité/saisonnalité de différents produits ou abonnements	Identifiez les produits ou services les plus populaires en fonction du volume de ventes ou des revenus. Suivez la popularité des lancements de nouveaux produits ou de nouvelles fonctionnalités.	WITH sales_per_product AS ( SELECT YEAR(c.created) AS sales_year, pr.id AS product_id, COUNT(*) AS total_sales FROM charges c JOIN invoice_line_items ili ON c.invoice_id = ili.invoice_id JOIN prices p ON ili.price_id = p.id JOIN products pr ON p.product_id = pr.id WHERE c.status = ’succeeded’ GROUP BY 1, 2 ), ranked_products AS ( SELECT spp.sales_year, spp.product_id, p.name AS product_name, spp.total_sales, RANK() OVER ( PARTITION BY spp.sales_year ORDER BY spp.total_sales DESC ) AS rank FROM sales_per_product spp JOIN products p ON spp.product_id = p.id ) SELECT sales_year, product_id, product_name, total_sales FROM ranked_products WHERE rank = 1 ORDER BY sales_year ASC;	Quels sont les produits les plus populaires chaque année?
Incidence des remises et bons de réduction	Évaluez l'efficacité de certaines remises afin de déterminer une fourchette de prix et d'éclairer votre stratégie de tarification.	WITH discount_transactions AS ( SELECT c.id AS charge_id, c.amount, c.currency, ’With Discount’ AS discount_status FROM charges c JOIN invoice_line_items ili ON c.invoice_id = ili.invoice_id JOIN invoice_line_item_discount_amounts ilida ON ili.id = ilida.invoice_line_item_id WHERE c.status = ’succeeded’ GROUP BY c.id, c.amount, c.currency ), no_discount_transactions AS ( SELECT c.id AS charge_id, c.amount, c.currency, ’Without Discount’ AS discount_status FROM charges c LEFT JOIN invoice_line_items ili ON c.invoice_id = ili.invoice_id LEFT JOIN invoice_line_item_discount_amounts ilida ON ili.id = ilida.invoice_line_item_id WHERE c.status = ’succeeded’ AND ilida.invoice_line_item_id IS NULL GROUP BY c.id, c.amount, c.currency ), unioned AS ( SELECT * FROM discount_transactions UNION ALL SELECT * FROM no_discount_transactions ), aggregated AS ( SELECT discount_status, currency, AVG(amount) AS avg_order_value FROM unioned GROUP BY discount_status, currency ) SELECT discount_status, currency, decimalize_amount_no_display(currency, avg_order_value, 2) AS avg_order_value FROM aggregated ORDER BY discount_status DESC, currency ASC	Quelle est la valeur de commande moyenne pour les transactions qui utilisent des codes promotionnels par rapport à celles qui n'en utilisent pas?

Opérations

Les équipes responsables des opérations peuvent trouver plusieurs moyens de gérer leur entreprise plus efficacement, notamment en améliorant la détection de la fraude et des risques.

Indicateur	Avantage	Exemple de requête SQL	Essayez de demander à l’assistant de Stripe Sigma
Activité quotidienne (p. ex., paiements totaux, remboursements, litiges)	Suivez l'état de vos opérations quotidiennes pour identifier des menaces ou problèmes potentiels.		Combien de litiges avons-nous reçus aujourd'hui?
Identification des transactions frauduleuses	Réduisez les pertes financières, conservez la confiance de votre clientèle, protégez-vous contre les contestations de paiement, assurez la sécurité des données, respectez les exigences de conformité et obtenez des informations précieuses pour améliorer constamment vos mesures de prévention de la fraude.	WITH fraudulent_transactions AS ( SELECT charges.payment_method_type, COUNT(*) AS total_fraudulent_transactions, SUM(charges.amount) AS total_fraudulent_amount FROM charges INNER JOIN disputes ON charges.id = disputes.charge_id WHERE disputes.reason = ’fraudulent’ GROUP BY charges.payment_method_type ) SELECT payment_method_type, total_fraudulent_transactions, SUM(total_fraudulent_amount) / 100.0 AS total_fraudulent_amount_usd FROM fraudulent_transactions GROUP BY payment_method_type, total_fraudulent_transactions ORDER BY total_fraudulent_transactions DESC	Fournissez une analyse des transactions frauduleuses par mode de paiement.
Tunnel de conversion des paiements	Optimisez la génération de revenus, améliorez l'expérience utilisateur, identifiez des domaines d'amélioration des processus, évaluez l'efficacité de votre marketing, identifiez des anomalies ou des problèmes, et comparez vos performances. En suivant et en optimisant en permanence le tunnel de conversion, votre équipe chargée de l'exploitation peut doper la croissance, améliorer la satisfaction des clients et maximiser la réussite de l'entreprise.		Quel est le taux de conversion des paniers en transactions réussies ce mois-ci?

Combinaison des données Stripe avec d’autres sources de données à l’aide de Data Pipeline

Stripe Data Pipeline connecte votre compte Stripe à votre entrepôt de données ou à votre compte de stockage dans le nuage, dans lequel vous pouvez analyser les données Stripe avec celles de vos autres systèmes. Ainsi, vous pouvez accéder à des informations commerciales supplémentaires susceptibles d’améliorer les éléments suivants :

Analyse du parcours client

L’analyse des interactions avec les clients, du comportement d’achat et des interactions avec le service d’assistance à partir des données de gestion de la relation client et des données transactionnelles de Stripe permet d’obtenir une vue globale de l’expérience client. Vous pouvez identifier des tendances, améliorer l’engagement des clients et augmenter les taux de conversion.

ChowNow, une plateforme de commande de nourriture en ligne sans frais, a utilisé Data Pipeline pour combiner les données Stripe avec d’autres données commerciales. Le résultat est une vue d’ensemble claire du parcours client de ses restaurants et de ses clients. Des informations détaillées sur le processus d’inscription des restaurants et les décisions des clients en matière de commande ont permis à l’équipe marketing de ChowNow de réduire les dépenses publicitaires et de diminuer les coûts d’acquisition des clients.

Planification financière et rapports financiers

L’analyse des données relatives aux revenus, aux dépenses, au flux de trésorerie et aux indicateurs de rentabilité permet d’améliorer les activités de l’entreprise. Par exemple, vous pouvez surveiller plus efficacement les performances financières globales, créer des prévisions de revenus, affiner la planification financière et prendre des décisions fondées sur des données pour stimuler la croissance financière.

Lorsque Lime a adopté Stripe Data Pipeline et a comparé les données Stripe avec ses propres rapports, l’entreprise a pu suivre les remboursements en temps quasi réel. L’équipe financière de Lime peut désormais produire en toute confiance des rapports sur l’état de la trésorerie de l’entreprise.

Efficience opérationnelle

L’analyse conjointe des transactions Stripe et des données d’inventaire vous permet de maintenir des niveaux de stock optimaux, de réduire les coûts liés à ces stocks et d’améliorer l’efficience opérationnelle globale, y compris la rationalisation de la performance de la chaîne d’approvisionnement.

Prévention du taux d’attrition

En analysant le comportement des clients ainsi que l’historique des transactions et les interactions avec le service d’assistance, vous pouvez identifier les clients à risque, créer des stratégies de fidélisation sur mesure et renforcer la fidélité des clients.

Efficacité des campagnes marketing

L’intégration des données Stripe aux données marketing vous permet d’analyser l’impact des campagnes marketing sur l’acquisition de clients, les taux de conversion et les revenus. Vous pouvez mesurer le rendement du capital investi (RCI) des démarches de marketing, identifier les campagnes réussies, cibler un contenu personnalisé pour les profils d’utilisateurs les plus intéressés par l’achat de certains produits et mieux allouer les ressources pour améliorer les stratégies marketing.

Une fois avoir identifié les indicateurs clés pour votre entreprise, vous pouvez facilement les enregistrer pour une utilisation future—ou programmer leur envoi à l’avance pour obtenir les rapports dont vous avez besoin au moment opportun. Pour les utilisateurs de Stripe Sigma, cette page de documentation contient plus d’informations sur la manière de programmer les requêtes. Pour les utilisateurs de Data Pipeline , les boutons « enregistrer » et « programmer » sont facilement accessibles sur Redshift et Snowflake.

Améliorez la prise de décision grâce à l’analyse des données

Stripe propose une plateforme complète qui vous permet non seulement de traiter les paiements, mais également d’obtenir des informations précieuses qui vous permettront d’améliorer vos opérations d’entreprise et vos résultats. Nos outils autonomisent plusieurs équipes de votre organisation, notamment les équipes responsables des finances, des produits, des opérations, des ventes, du marketing et de la fraude,et leur permet de prendre au quotidien des décisions fondées sur des données.

Démarrez aujourd’hui avec un essai gratuit de 30 jours de Stripe Sigma ou Data Pipeline.

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