どの企業もデータを収集しています。このデータは、売上合計から顧客数、返金、請求書まで、さまざまな形で提供されます。企業にとっての課題は、その情報を有用なインサイトに変えることです。ビジネスインサイトは、顧客が離れていく理由、収入 がどのように変化しているか、業務で何がうまくいっているかなど、数字を答えに変えます。これらを効果的に活用することで、次の一手が見えてきます。

以下では、ビジネスインサイトとは何か、企業はそれをどのように利用しているのか、そして Stripe Sigma がそれを実践するためにどのようなお手伝いができるのかをご説明します。

目次

• ビジネスインサイトとは何か、なぜ重要なのか？
  
• よりスマートな意思決定のためのデータ活用
  
• Stripe Sigma が強力なビジネスインサイトを提供する方法
  
• Stripe Sigma をビジネスインサイトに活用するメリット
  
• 企業が Stripe Sigma を使ってビジネスインサイトを獲得した方法
  
• Stripe Sigma でよりスマートなビジネスインサイトを始める
  

ビジネスインサイトとは何か、なぜ重要なのか？

ビジネスインサイトとは、生のデータから得られる有益な発見のことです。インサイトは、パターン、つながり、原因を示します。次のような重要な質問に答えます。

• ある四半期に売上がピークに達し、次の四半期に落ち込むのはなぜでしょうか？
  
• 更新する可能性の高い顧客は？
  
• キャッシュフロー はどこで滞っていますか？
  

データ単体でも何が起こったかを知ることはできますが、インサイトはそれが何を意味し、どう対応すべきかを説明します。活動を記録することから解釈することへとシフトすることで、企業は戦略、オペレーション、顧客関係についてより適切な判断を下せるようになります。

リアルタイムデータは、インサイトをさらに強力なものにします。何が起きているのかがリアルタイムで把握できれば、チームはより迅速に行動できます。キャンペーン中に売上が突然ピークに達した場合、その瞬間が過ぎる前に売上を倍増させることができます。チェックアウトの問題を知らせるトランザクションの落ち込みがあれば、1 日分の収入を失う前に修正することができます。

データ主導のインサイトの活用がビジネスの成功に役立つという強力な証拠があります。2024 study によると、高度にデータ駆動型の中小企業の 65% は財務面で競合他社を上回っているのに対し、データへの依存度が低い企業は 33% でした。情報をインサイトに変える企業は、より賢く、より速く、より自信を持って行動することができます。

よりスマートな意思決定のためのデータ活用

データが最も価値を持つのは、意思決定の指針となるときです。効果的なビジネスでは、収入と 解約、決済とキャッシュフロー、不正利用防止という 3 つの主要分野で、戦略を改善するためにデータを活用しています。

収入、解約、顧客行動の傾向の把握

収入だけを見れば、いくら入ってきたかがわかります。収入のトレンドを見れば、その理由がわかります。季節性、成長の停滞期、突然のピークなどは、長期にわたってデータを分析することでより明らかになります。解約率 (顧客が製品の使用を中止するか、サブスクリプションをキャンセルする割合) も同様に重要です。チャーンレート が上昇している場合は、何かがうまくいっていないという早期警告サインです。一方、リテンションが高い場合は、ロイヤルティと予測可能な継続的収入のシグナルとなります。

原因を探るには、さらに深く掘り下げます。特定のプランタイプで解約が発生するか、3 カ月後に利用が減少することを発見するかもしれません。契約期間、プラン、エンゲージメントでセグメンテーションすると、オンボーディングの改善、ターゲットを絞ったオファーの提供、製品の改善など、対応可能なパターンが明らかになります。顧客の行動データも同様です。購入頻度や機能の利用状況などの傾向を追跡することで、最もロイヤルティの高い顧客の共通点や、解約の前によく見られる行動がわかります。

価格設定とキャッシュフローを改善するための決済パターンの理解

決済データには独自のインサイトがあります。トランザクションを長期的にレビューすることで、価格設定やプロモーションに役立つ季節的な需要や地域差を明らかにすることができます。セールを行うタイミングを推測する代わりに、顧客が最も反応するタイミングを知ることができます。

決済データはキャッシュフロー管理にも直接反映されます。顧客の決済傾向 (月末、四半期ごと、直前など) を把握することで、予期せぬ事態を減らして計画を立てることができます。企業はこのようなインサイトを利用して、出費のタイミングを計り、自信を持って投資し、資金不足を回避します。決済データは、失敗したトランザクションや高い払い戻し率などの摩擦ポイントを明らかにします。これらは多くの場合、チェックアウトのデザインや製品の品質に関連しています。これらに迅速に対処することで、収入と顧客体験の両方が向上します。

トランザクションインサイトによる不正利用とチャージバックの削減

不正利用は収入と信頼を低下させますが、取引データは企業が不正利用を早期に発見するのに役立ちます。異常な注文量、不一致の住所、不規則な地域は、数字の中で際立っています。これらのパターンにアラートやルールを設定することで、不正な請求が行われる前にブロックできます。

チャージバック データは、顧客が決済に異議を唱える理由を明らかにします。特定の製品ラインが過度に代表されているか、特定の地域で不審請求の申し立て率が高い可能性があります。詳細な記録があれば、企業は無効なチャージバックに異議を唱え、より多くのケースで勝利できます。また、これらのインサイトを利用して根本的な原因を修正し、将来の不審請求の申し立てを最小限に抑えることができます。

データは、問題が起こってから対応するか、問題が大きくなる前に解決するかの分かれ道です。

Stripe Sigma が強力なビジネスインサイトを提供する方法

Stripe Sigma は、Stripe ダッシュボードに直接組み込まれた分析レイヤーです。カスタムツールを使用することなく、Stripe のデータに直接アクセスできます。その結果、決済、収入、顧客に関する日常的な疑問に対する回答が迅速に得られます。

Stripe Sigma で実現できることをご紹介します。

ダッシュボードでのほぼリアルタイムの回答

Stripe Sigma は 3 時間ごとにトランザクションデータを照会するため、結果は常に最新です。財務担当者はその週の請求額を確認し、プロダクトマネージャーは新規の サブスクリプション を確認し、サポートチームは決済の失敗を特定できます。すべて数分以内に完了します。この情報により、チームがスケジュールされたレポートを待つ間、意思決定が滞ることがなくなります。

SQL または自然言語による柔軟なレポーティング

Stripe Sigma は、顧客生涯価値 (LTV) や地域間の解約などの指標を正確に管理したいチームのために、構造化クエリ言語 (SQL) をサポートしています。SQL が苦手な方には、AI アシスタントが自然言語のプロンプトをクエリに変換します。あらかじめ用意されたテンプレートは、毎月の継続課金収入や延滞請求書などの一般的なニーズに対応しており、特定のユースケースに合わせてカスタマイズできます。

レポートのスケジュール配信

Stripe Sigma では、クエリをスケジュール実行するよう設定できます。毎日の売上サマリー、毎週のサブスクリプション更新、毎月の収入内訳を自動的に配信できます。これにより、毎回レポートを手動で実行することなく、定期的にインサイトを得ることができます。

チーム全体で結果を共有

レポートは、CSV ファイルとして保存、共有、可視化、またはエクスポートできます。これにより、異なるチームがそれぞれのバージョンを組み合わせるのではなく、同じデータセットから作業することが容易になります。共有された信頼できる情報源を使用することで、不一致の数値の調整ではなく、データそのものに議論を集中させることができます。

Stripe Sigma は、通常のビジネスワークフローに適合する方法で、カスタマイズ可能な Stripe データへの直接アクセスを提供します。

Stripe Sigma をビジネスインサイトに活用するメリット

Stripe Sigma は、データを入手してからそれに対応するまでの余分なステップを省きます。このツールを使用する企業には、次のようなメリットがあります。

• Stripe データへの直接アクセス: Stripe Sigma は、Stripe アカウントと同じデータを照会します。エクスポートやカスタムパイプラインは不要で、古いファイルで作業するリスクもありません。チームは、決済、サブスクリプション、不審請求の申し立てなど、すべて 1 カ所から調査できます。

• オンデマンドでカスタマイズ可能なレポート: このツールは、LTV、コホート による解約、地域別収入、または詳細な不審請求の申し立てログなど、ビジネスが最も気にする測定基準にレポートをカスタマイズできます。これらの回答を直接得ることは、日々の意思決定における機動性を高めることを意味します。

• 財務・顧客の意思決定のための構造化されたインサイト: Stripe Sigma は、請求、インボイス、顧客、サブスクリプションのデータを統合するため、パフォーマンスをより包括的に把握できます。チームはこれを使用して、継続率のパターンを発見し、アップセルの機会を特定し、きめ細かなレベルで収入を追跡できます。

• 運用オーバーヘッドの削減: 従来のレポーティング設定には、多くの場合、データチームによる専用の時間が必要でした。Stripe Sigma はそのような依存関係を解消します。チームは、別の分析環境を維持することなく、独自のクエリを実行したり、テンプレートを適応させたりできます。

これらの利点は、正確で最新の情報を用いて、財務、製品、業務にわたる意思決定を導くのに役立ちます。

企業が Stripe Sigma を使ってビジネスインサイトを獲得した方法

企業は Stripe Sigma を使用して、通常であれば何日もかかるデータ作業が必要な実用的な質問に答えています。以下の例では、日常業務にどのように活用されているかをご紹介します。

Slack における財務プロセスの高速化

Slack のチームは Stripe Sigma を使用してトランザクションデータを調査し、収入指標を追跡して傾向を把握し、潜在的な問題のトラブルシューティングを行っています。Stripe の決済データを自動的に結合するクエリを実行することで、リーダーシップは収入と手数料をより迅速に可視化し、チームは決済に関する問題をより迅速に解決できます。

Green Flag での不審請求の申し立て処理

イギリスを拠点とするロードサイドアシスタンスプロバイダーの Green Flag は、Stripe Sigma を使用してチャージバックの管理方法を改善しています。以前は、チャージバックへの対応に役立つ詳細情報が不足していました。Stripe Sigma のレポートは、取引履歴、タイミング、顧客データを 1 カ所にまとめ、無効な請求に異議を唱えるために必要な証拠をチームに提供します。これにより、プロセスが迅速化され、意思決定が強化されました。

Cloudbeds における貴重なインサイトへのアクセス

ホスピタリティソフトウェア会社の Cloudbeds は、Stripe Sigma を使用して、取引量、承認率、手数料、不審請求の申し立てに関する詳細なデータを自然言語プロンプトで取得し、すべて Stripe ダッシュボードで表示します。これにより、チームはエンジニアリングの負担や SQL の専門知識がなくても、貴重なインサイトにアクセスできるようになりました。同社はまた、Stripe Data Pipeline を統合し、決済データをデータウェアハウスに簡単にエクスポートして、すべてのビジネスデータをまとめて表示できるようにしました。

これらのケースは、より大きなパターンを反映しています。チームが詳細でタイムリーなデータに直接アクセスできるようになれば、カスタムツールや手作業のレポーティングを待つことなく、リスクを発見し、収入のギャップを埋め、業務を改善することができます。

Stripe Sigma でよりスマートなビジネスインサイトを始める

Stripe Sigma を使い始めるのは簡単です。Stripe ダッシュボードで直接ご利用いただけますので、個別の設定やデータ移行は不要です。この機能を有効にすると、過去および現在のすべての決済データを照会できます。

まずは開始方法から見ていきましょう。

レポートの迅速な探索

このツールには、月次収入、未払い請求書、サブスクリプションの更新、不審請求の申し立て対象の請求など、一般的なニーズをカバーするテンプレートがあらかじめ用意されています。これらのクエリを実行することが、価値を確認する最速の方法です。SQL の専門知識がないチームは、AI アシスタントを使用して、平易な言語のプロンプトを使用可能なクエリに翻訳できます。

カスタマイズと改良

チームが慣れてくれば、製品ライン別のチャーンレート、地域別の LTV、請求サイクル別の キャッシュフロー など、特定のビジネス上の懸念を反映するようにクエリを調整できます。保存されたクエリは再利用可能なレポートとなり、企業独自のメトリクスライブラリに発展します。

自動化と共有

レポートは、日次、週次、月次で実行するようスケジュールすることができ、チーム間で結果を共有できます。これにより、意思決定者は、手動でプルすることなく、同じ最新の数値を確認できます。エクスポートとシンプルなチャートツールにより、Stripe Sigma の出力をスプレッドシートからプレゼンテーションまで、他のコンテキストで簡単に使用できます。

目標は、より鋭い意思決定ができるようになることです。Stripe Sigma は、企業がより自信を持って意思決定できる方法を提供します。