Toutes les entreprises collectent des données. Ces données peuvent prendre différentes formes, allant du total des ventes au nombre de clients, en passant par les remboursements et les factures. Le défi pour les entreprises consiste à transformer ces informations en connaissances utiles. Les analyses commerciales transforment les chiffres en réponses sur les raisons pour lesquelles les clients partent, l'évolution des revenus et ce qui fonctionne dans vos opérations. Lorsqu'elles sont utilisées efficacement, elles vous aident à définir votre prochaine action.

Nous allons vous expliquer ci-dessous ce que sont les analyses commerciales, comment les entreprises les utilisent et comment Stripe Sigma peut vous aider à les mettre en pratique.

Sommaire de cet article

• Qu’est-ce que les analyses commerciales et pourquoi sont-elles importantes ?
  
• Comment les entreprises utilisent les données pour prendre des décisions plus intelligentes
  
• Comment Stripe Sigma fournit des analyses commerciales puissantes sur l’entreprise
  
• Les avantages de l’utilisation de Stripe Sigma pour obtenir des analyses commerciales
  
• Comment les entreprises ont utilisé Stripe Sigma pour obtenir des analyses commerciales
  
• Démarrez sur Stripe Sigma pour obtenir des analyses plus intelligentes sur l’entreprise
  

Que sont les analyses commerciales et pourquoi sont-elles importantes ?

Les analyses commerciales sont les points utiles à retenir à partir des données brutes. Elles vous montrent des modèles, des connexions et des causes. Elles répondent à des questions importantes, telles que :

• Pourquoi les ventes atteignent-elles un sommet au cours d’un trimestre et chutent-elles au cours du trimestre suivant ?
  
• - Quels sont les clients les plus susceptibles de renouveler leur abonnement ?
  
• Où le flux de trésorerie rencontre-t-il un ralentissement ?
  

Les données à elles seules peuvent vous dire ce qui s'est passé, mais une analyse approfondie explique ce que cela signifie et comment réagir. Ce passage de l'enregistrement des activités à leur interprétation permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions en matière de stratégie, d'opérations et de relations avec la clientèle.

Les données en temps réel rendent les informations encore plus puissantes. Lorsque les équipes peuvent voir ce qui se passe au moment où cela se passe, elles peuvent réagir plus rapidement. Si les ventes connaissent une hausse soudaine au cours d'une campagne, ils peuvent augmenter leurs efforts avant que l'occasion ne soit passée. Si les transactions baissent et qu'un problème de paiement est signalé, ils peuvent le résoudre avant de perdre une journée entière de revenus.

Il existe de solides preuves que l’utilisation d’analyses basées sur les données aide les entreprises à réussir. Uneétude de 2024 a révélé que 65 % des petites et moyennes entreprises axées sur les données surperformaient financièrement par rapport à leurs concurrents, contre 33 % de celles qui s’appuyaient moins sur les données. Les entreprises qui transforment l’information en analyses peuvent agir de manière plus intelligente, rapide et sûre.

Comment les entreprises utilisent les données pour prendre des décisions plus intelligentes

Les données ne prennent toute leur valeur que lorsqu'elles permettent d'orienter les décisions. Les entreprises performantes les utilisent pour améliorer leurs stratégies dans trois domaines principaux : les revenus et l'attrition, les paiements et les flux de trésorerie, ainsi que la prévention de la fraude.

Repérer les tendances en matière de revenus, d’attrition et de comportement des clients

En regardant uniquement les revenus, vous savez combien sont rentrés. En examinant les tendances des revenus, vous pouvez en déterminer la raison. La saisonnalité, les plateaux de croissance et les pics soudains deviennent plus évidents lorsque vous analysez les données au fil du temps. Le taux d’attrition, c'est-à-dire le taux auquel les clients cessent d'utiliser un produit ou annulent un abonnement, est tout aussi important. Une augmentation du taux d’attrition est un signe avant-coureur que quelque chose ne fonctionne pas, tandis qu’une forte rétention signale la fidélité et de revenus récurrents prévisibles.

Pour trouver les causes, creusez plus profondément. Vous découvrirez peut-être qu'un type d’offre spécifique entraîne des résiliations ou que l'utilisation diminue après trois mois. La segmentation par ancienneté, forfait ou engagement révèle des tendances sur lesquelles vous pouvez agir, par exemple en améliorant l’onboarding, en proposant des offres ciblées et en améliorant le produit. Il en va de même pour les données sur le comportement des clients. Le suivi des tendances, telles que la fréquence d'achat et l'utilisation des fonctionnalités montre ce que vos clients les plus fidèles ont en commun et quels comportements précèdent souvent la résiliation.

Comprendre les habitudes de paiement pour affiner les prix et les flux de trésorerie

Les données de paiement fournissent des informations précieuses. L'analyse des transactions au fil du temps peut révéler des variations saisonnières de la demande ou des différences régionales qui peuvent influencer la tarification et les promotions. Au lieu de deviner quand lancer une promotion, vous saurez à quel moment les clients sont les plus réceptifs.

Les données de paiement alimentent également directement la gestion des flux de trésorerie. Connaître les moments où les clients ont tendance à payer (par exemple, à la fin du mois, tous les trimestres, à la dernière minute) vous aide à établir des prévisions et à planifier en limitant les surprises. Les entreprises utilisent ces informations pour planifier leurs dépenses, investir en toute confiance et éviter les déficits de trésorerie. Les données de paiement signalent également les points de friction, tels que les transactions échouées et les taux de remboursement élevés, qui sont souvent liés à la conception du processus de paiement ou à la qualité des produits. Le fait de remédier rapidement à ces problèmes améliore à la fois le chiffre d'affaires et l'expérience client.

Réduire la fraude et les rétrofacturations grâce aux informations sur les transactions

La fraude réduit les revenus et la confiance, et les données transactionnelles peuvent aider les entreprises à la détecter rapidement. Les volumes de commandes inhabituels, les adresses qui ne correspondent pas et les zones géographiques irrégulières ressortent dans les chiffres. La mise en place d'alertes ou de règles autour de ces modèles vous aide à bloquer les frais frauduleux avant qu'ils ne soient effectués.

Les données sur les rétrofacturations expliquent pourquoi les clients contestent les paiements. Il se peut qu'une gamme de produits soit surreprésentée ou que certaines régions aient des taux de litiges plus élevés. Grâce à des registres détaillés, les entreprises peuvent contester les rétrofacturations invalides et gagner davantage de procès. Elles peuvent également utiliser ces informations pour remédier aux causes profondes et minimiser les litiges à l'avenir.

Les données font la différence entre réagir aux problèmes en aval et les résoudre avant qu'ils ne s'aggravent.

Découvrez comment Stripe Sigma fournit des analyses commerciales pertinentes et puissantes

Stripe Sigma est un module d’analyse intégré directement dans le Dashboard Stripe. Elle permet aux équipes d’accéder directement à leurs données Stripe sans avoir besoin d’outils personnalisés. Cela permet d’obtenir plus rapidement des réponses aux questions quotidiennes sur les paiements, les revenus et les clients.

Voici ce que Stripe Sigma peut faire pour votre entreprise.

Réponses quasi instantanées dans le Dashboard

Comme Stripe Sigma consulte les données de transactions en temps réel toutes les trois heures, les résultats sont toujours à jour. Un responsable financier peut vérifier le volume des paiements de la semaine, un chef de produit peut consulter les nouveaux abonnements, et une équipe de support peut identifier les paiements échoués, le tout en quelques minutes. La disponibilité de ces informations permet de prendre des décisions sans attendre un rapport planifié.

Rapports flexibles avec SQL ou en langage naturel

Stripe Sigma prend en charge le langage SQL (Structured Query Language) pour les équipes qui souhaitent contrôler avec précision des indicateurs, tels que la valeur vie client (LTV) et le taux de désabonnement dans différentes régions. Pour ceux qui sont moins à l'aise avec le langage SQL, un assistant IA traduit les requêtes en langage naturel en requêtes informatiques. Des modèles prédéfinis couvrent les besoins courants, tels que les revenus mensuels récurrents et les factures en souffrance, et peuvent être personnalisés pour s'adapter à des cas d'usage spécifiques.

Livraison planifiée du rapport

Avec Stripe Sigma, les utilisateurs peuvent planifier l’exécution de requêtes. Les récapitulatifs quotidiens des ventes, les mises à jour hebdomadaires des abonnements ou la répartition mensuelle des revenus peuvent être fournis automatiquement. Cela permet de s’assurer que les informations récurrentes sont accessibles sans qu’il soit nécessaire de lancer manuellement les rapports à chaque fois.

Résultats partagés entre les équipes

Les rapports peuvent être enregistrés, partagés, consultés ou exportés sous forme de fichiers CSV. Cela permet aux différentes équipes de travailler directement à partir du même jeu de données, plutôt que d’assembler leurs propres versions. L’utilisation d’une source de vérité partagée permet de concentrer les discussions sur les données elles-mêmes, plutôt que sur le rapprochement de chiffres divergents.

Stripe Sigma offre un accès direct et personnalisable aux données Stripe, de manière à s’intégrer aux flux de travail habituels de l’entreprise.

Les avantages de Stripe Sigma pour obtenir des analyses commerciales de votre entreprise

Stripe Sigma élimine les étapes supplémentaires entre la collecte des données et leur exploitation. Les entreprises qui utilisent cet outil bénéficient des avantages suivants :

• Accès direct aux données de Stripe : Stripe Sigma consulte les mêmes données que celles qui transitent par votre compte Stripe. Il n'y a pas d'exportation, pas de pipelines personnalisés et aucun risque de travailler à partir de fichiers obsolètes. Les équipes peuvent explorer les paiements, les abonnements, les litiges et bien plus encore, le tout à partir d'un seul endroit.

• Rapports personnalisables à la demande : cet outil permet de personnaliser les rapports en fonction des indicateurs qui intéressent le plus une entreprise, qu’il s’agisse de LTV, d’attrition par cohorte, des revenus régionaux ou des logs détaillés des litiges. Obtenir directement ces réponses permet une plus grande agilité dans les décisions quotidiennes.

• Des informations structurées pour les décisions financières et clients : Stripe Sigma regroupe les données relatives aux paiements, aux factures, aux clients et aux abonnements, offrant ainsi une vision plus complète des performances. Les équipes l'utilisent pour découvrir des tendances en matière de fidélisation, identifier des opportunités de vente incitative ou suivre les revenus à un niveau granulaire.

• Réduction des frais d'exploitation : les configurations traditionnelles de reporting nécessitent souvent du temps dédié de la part des équipes chargées des données. Stripe Sigma élimine cette dépendance. Les équipes peuvent exécuter leurs propres requêtes ou adapter des modèles sans avoir à maintenir un environnement d'analyse distinct.

Ces avantages permettent d’orienter les décisions en matière de finances, de produits et d’opérations grâce à des informations précises et à jour.

Comment les entreprises ont utilisé Stripe Sigma pour obtenir des analyses commerciales

Les entreprises utilisent Stripe Sigma pour répondre à des questions pratiques qui, autrement, prendraient des jours de travail de traitement de données. Les exemples suivants montrent comment il s’intègre dans les activités quotidiennes.

Accélération des processus financiers chez Slack

L’équipe de Slack utilise Stripe Sigma pour analyser les données transactionnelles, suivre les indicateurs de revenus, identifier les tendances et résoudre les problèmes potentiels. L'exécution de requêtes qui relient automatiquement les données de paiement Stripe permet à la direction d'avoir une visibilité plus rapide sur les revenus et les frais, et aide l'équipe à résoudre plus rapidement les problèmes de paiement.

Gestion des litiges chez Green Flag

Green Flag, un prestataire britannique d'assistance routière, utilise Stripe Sigma pour améliorer la gestion des rétrofacturations. Auparavant, l'équipe ne disposait pas des informations nécessaires pour contester les rétrofacturations. Les rapports Stripe Sigma regroupent l'historique des transactions, les dates et les données clients en un seul endroit et fournissent à l'équipe les preuves nécessaires pour contester les réclamations non valides. Cela accélère le processus et améliore la prise de décision..

Accéder à des informations précieuses chez Cloudbeds

Cloudbeds, une entreprise de logiciels pour l’hôtellerie,utilise Stripe Sigma pour obtenir des données granulaires sur le volume, les taux d’approbation, les frais et les litiges via des invites en langage naturel, le tout dans le Stripe Dashboard. Cela permet à l’équipe d’accéder à des informations précieuses sans avoir à se soucier de l’ingénierie ou de l’expertise SQL. L’entreprise a également intégréStripe Data Pipeline afin de pouvoir facilement exporter les données de paiement vers son entrepôt de données et consulter l'ensemble de ses données commerciales.

Ces cas reflètent une tendance plus générale. Lorsque les équipes ont directement accès à des données détaillées et actualisées, elles peuvent identifier les risques, combler les pertes de revenus et améliorer leurs opérations sans avoir à attendre des outils personnalisés ou des rapports manuels.

Démarrez sur Stripe Sigma pour obtenir des informations plus intelligentes sur l’entreprise

Démarrer avec Stripe Sigma est simple. Elle est disponible directement dans le Stripe Dashboard, sans configuration distincte ni migration de données. Une fois celle-ci activée, toutes les données historiques et en mode production relatives aux paiements peuvent être consultées.

Voici comment démarrer.

Explorez rapidement les rapports

Cet outil est fourni avec une bibliothèque de modèles prédéfinis qui couvrent les besoins courants, tels que les revenus mensuels, les factures impayées, les renouvellements d'abonnement et les frais contestés. L'exécution de l'une de ces requêtes est souvent le moyen le plus rapide d'en apprécier la valeur. Les équipes qui ne maîtrisent pas le langage SQL peuvent utiliser l'assistant IA pour traduire des invites en langage naturel en requêtes utilisables.

Personnalisez et affinez

Au fur et à mesure que les équipes se sentent à l’aise, elles peuvent ajuster les requêtes pour refléter des préoccupations spécifiques de l’entreprise, telles que le taux d’attrition par gamme de produits, la LTV par zone géographique, et le flux de trésorerie par cycle de facturation. Les requêtes enregistrées deviennent des rapports réutilisables qui constituent la bibliothèque de mesures propre à l'entreprise.

Automatisez et partagez

Les rapports peuvent être programmés pour être générés quotidiennement, hebdomadairement ou mensuellement, et les résultats peuvent être partagés entre les équipes. Cela permet aux décideurs de consulter les mêmes chiffres actualisés sans avoir à les extraire manuellement. Les outils d'exportation et de création de graphiques simples facilitent l'utilisation des résultats de Stripe Sigma dans d'autres contextes, des feuilles de calcul aux présentations.

L'objectif est de pouvoir prendre des décisions plus éclairées. Stripe Sigma offre aux entreprises un moyen de prendre ces décisions avec plus de confiance.