Zakelijke inzichten opdoen met Stripe

Aan gegevens geen gebrek: in elke fase van het klanttraject, van de interactie met marketingcampagnes tot het doen van een aankoop, worden klant- en betalingsinformatie vastgelegd. Nauwkeurige en bruikbare gegevensinzichten zijn essentieel voor ondernemingen om prestaties uit het verleden te begrijpen en erover te rapporteren, weloverwogen beslissingen te nemen in het heden en te zien welke kansen er in de toekomst liggen. Door gegevens op slimme, strategische manieren te segmenteren, kunnen ondernemingen het volgende verbeteren:

Financiën en boekhouding. Evalueer financiële prestaties en maak er prognoses van, beheer kosten, verbeter de efficiëntie en sluit de boeken snel en nauwkeurig.
Klant en product. Krijg gedetailleerde inzichten in demografische gegevens en gedrag van klanten, zoals klantverloop per specifiek segment. Monitor daarnaast statistieken over productomzet, zoals maandelijks terugkerende inkomsten (MRR).
Bedrijfsvoering. Gegevensinzichten kunnen onthullende informatie verschaffen over fraude, betalingen en omzetactiviteiten.

Volgens onderzoek van IDC hebben de meeste ondernemingen weliswaar toegang tot gegevens, maar kunnen ze er vanwege kwaliteitsproblemen, operationele silo's en een gebrek aan gegevensstandaarden geen fundamentele zakelijke inzichten uit afleiden.

Ondernemingen op Stripe kunnen een scala aan gegevens, dashboardrapporten en producten gebruiken om eenvoudig toegang te krijgen tot deze inzichten. In deze whitepaper lees je hoe je Stripe kunt gebruiken om je financiële prestaties bij te houden, je klanten beter te begrijpen, je productaanbod te verbeteren en je bedrijven efficiënter te runnen. We hebben ook SQL-voorbeeldquery's toegevoegd waarmee je makkelijker waardevolle informatie kunt halen uit de geavanceerde tools voor gegevensanalyse van Stripe: Sigma en Data Pipeline.

Gegevens beschikbaar in Stripe

Wanneer Stripe betaaltransacties verwerkt, leggen we gegevenspunten vast die waardevolle inzichten verschaffen in klanttransacties. Het Stripe-schema is een blauwdruk waarin is vastgelegd welke Stripe-gegevens worden verzameld, inclusief hoe deze worden benoemd, gedefinieerd en georganiseerd. Dit zijn enkele van de belangrijkste gegevenspunten:

transactiegegevens (bedrag, valuta, datum, tijd)
klantinformatie (naam, regio)
details van het product of de dienst (gekochte artikelen, aantal, prijs)
informatie over de betaalmethode (creditcardtype, digitale wallet)
metadata (Stripe stelt ondernemingen in staat om aangepaste metadata aan transacties toe te voegen, waaronder gegevens die specifiek zijn voor de behoeften van een onderneming)
risico- en fraude-indicatoren
informatie over terugbetalingen en chargebacks

Je kunt een overzicht van de prestaties van je onderneming bekijken door je aan te melden bij je Stripe-dashboard. Het dashboard bevat verschillende kant-en-klare rapporten die je inzicht geven in je totale verkoop, betalingen, chargebacks, terugbetalingen, abonnementen en financiële statistieken. Dit zijn enkele van de meest gebruikte gratis rapporten die beschikbaar zijn in het Stripe-dashboard:

Verkoopoverzicht. Deze rapporten bieden een overzicht van de belangrijkste verkoopstatistieken, waaronder het totale verkoopvolume, de omzet en het aantal succesvolle transacties. Met deze gegevens kun je je verkoopprestaties bijhouden en omzettrends volgen.
Financiële rapporten. Stripe biedt financiële rapporten, waaronder een uitsplitsing van inkomsten, informatie over kosten en btw-rapporten. Deze rapporten helpen bij financiële planning, belastingaangifte en kostenanalyse.
Inzicht in abonnementen. Stripe Billing-gebruikers kunnen statistieken over het aantal abonnees, het klantverloop en de terugkerende inkomsten bijhouden en zo een beeld krijgen van de abonnementsprestaties en het klantbehoud.

Stripe heeft ook twee geavanceerde gegevenstools die meer opties bieden voor bedrijfsstatistieken en rapportages op maat:

Stripe Sigma is een interactieve tool voor zakelijke inzichten in het dashboard. Je kunt direct antwoorden krijgen door je eigen SQL-query's te schrijven of te kiezen uit sjablonen met kant-en-klare query's voor veelvoorkomende rapportagebehoeften. Bovendien kan de Sigma-assistent, onze chatassistent die werkt met AI, je helpen antwoorden te krijgen. Je kunt vragen gewoon typen in natuurlijke taal. Ten slotte kun je met één klik op de knop queryresultaten omzetten in dynamische grafieken om je gegevens eenvoudig te visualiseren.
Stripe Data Pipeline stuurt al je actuele Stripe gegevens naar je externe bestemming voor gegevensopslag. Deze koppeling kan met slechts een paar klikken tot stand worden gebracht, zodat je je Stripe gegevens kunt samenvoegen met andere bedrijfsgegevens uit je systemen, waaronder CRM en ERP. Vervolgens kun je vanuit je gecentraliseerde gegevensopslag je Stripe-gegevens samen met andere bedrijfsgegevens opvragen, zodat verschillende teams gedetailleerde inzichten kunnen opdoen.

Belangrijke statistieken bijhouden met Stripe Sigma of Data Pipeline

Hier volgt een lijst met statistieken, geordend per bedrijfsonderdeel, die gebruikers nuttig vinden en waarmee je de belangrijkste zakelijke inzichten kunt bijhouden. We delen ook enkele voorbeelden van SQL-query's die zowel in Stripe Sigma als in Data Pipeline kunnen worden gebruikt. Daarnaast geven je we ook prompts en sjablonen die in Sigma kunnen worden gebruikt om antwoorden te krijgen zonder dat je SQL hoeft te schrijven. We hebben ook een uitputtende lijst van alle beschikbare gegevens, waaronder tabellensets van Core-API, Interchange Plus, Connect en meer.

Financiën en boekhouding

Financiële en boekhoudteams hebben toegang nodig tot de Stripe-omzetgegevens van hun onderneming om de boeken te sluiten, rekeningen te reconciliëren en prognoses te maken. Velen maken gebruik van Sigma en Data Pipeline om deze processen te stroomlijnen.

Statistiek	Voordeel	Voorbeeld van SQL-query	Vraag het eens aan de Sigma-assistent
Totale omzet	Zie precies hoeveel omzet je onderneming in een bepaalde periode heeft gedraaid om inzicht te krijgen in de prestaties.	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	Hoeveel omzet heb ik de afgelopen drie maanden gedraaid?
Gemiddelde transactiewaarde	Bepaal de gemiddelde waarde van elke transactie die wordt verwerkt via Stripe om tariefstrategieën en uitgavenpatronen van klanten te analyseren.	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;	Wat is de gemiddelde transactiewaarde in euro's voor klanten per land?
MRR	Meet de voorspelbare en terugkerende inkomsten die in een maand worden gegenereerd door producten of diensten op abonnementsbasis.	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	Sigma-sjabloon: Totale maandelijks terugkerende inkomsten (MRR)
Belastingaangifte	Voldoe aan je fiscale verplichtingen door de verschuldigde belasting per klantlocatie bij te houden.	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	Sigma-sjabloon: Verschuldigde belasting per klantlocatie
Ouderdomsopbouw van debiteuren / inningen / onbetaalde facturen	Analyseer de ouderdomsopbouw van debiteuren om uitstaande facturen te monitoren en potentiële problemen met betalingen en inningen van klanten te identificeren.	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;	Laat me de tien klanten met de hoogste bedragen aan openstaande facturen zien.

Klant en product

Productteams kunnen deze statistieken gebruiken om gegevensgestuurde productverbeteringen aan te brengen en groeimogelijkheden te identificeren. Verkoop- en marketingteams krijgen beter inzicht in klantprofielen en kunnen zo effectiever kansen proberen te benutten.

Statistiek	Voordeel	Voorbeeld van SQL-query	Vraag het eens aan de Sigma-assistent
Segmentatie van klanten	Stel klantsegmenten vast, bijvoorbeeld die met de hoogste omzet of met de meest frequente aankopen, om profielen van loyale klanten beter te begrijpen. Monitor klantretentiepercentages om te zien wie je loyale klanten zijn en strategieën te ontwikkelen om ze te behouden.	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	Laat me de tien klanten met de hoogste aankoopfrequentie zien.
MRR per product	Houd de groei van terugkerende inkomsten per apart product bij.	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	Sigma-sjabloon: Totale maandelijks terugkerende inkomsten (MRR) per product
Klantverloop	Meet in welke mate je klanten stoppen met het gebruik van je producten of diensten. Analyseer het klantverloop per klantsegment of productcategorie om aandachtspunten te identificeren.	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;	Sigma-sjablonen: Opgezegde inkomsten per dag of opgezegde abonnees per dag
Populariteit/seizoensgebondenheid van verschillende producten of abonnementen	Stel vast welke producten of diensten het populairst zijn op basis van het verkoopvolume of de omzet. Houd de populariteit van nieuwe producten of functies bij.	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;	Welke producten waren elk jaar het populairst?
Impact van kortingen en kortingsbonnen	Meet de effectiviteit van specifieke kortingen om de prijselasticiteit te bepalen en je tariefstrategie te onderbouwen.	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	Wat is de gemiddelde bestelwaarde voor transacties met kortingscode in vergelijking met transacties zonder kortingscode?

Bedrijfsvoering

Operationele teams kunnen verschillende manieren vinden om de bedrijfsvoering efficiënter te maken, waaronder het verbeteren van fraude- en risicodetectie.

Statistiek	Voordeel	Voorbeeld van SQL-query	Vraag het eens aan de Sigma-assistent
Dagelijkse activiteit (bijv. totale betalingen, terugbetalingen, chargebacks)	Monitor de status van de dagelijkse gang van zaken om potentiële gevaren of problemen te identificeren.		Hoeveel chargebacks waren er vandaag?
Frauduleuze transacties identificeren	Minimaliseer financieel verlies, behoud het klantvertrouwen, bied bescherming tegen chargebacks, houd gegevens veilig, voldoe aan de regelgeving en doe waardevolle inzichten op voor continue verbetering van maatregelen voor fraudepreventie.	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	Splits frauduleuze transacties uit per betaalmethode.
Conversietrechter voor betalingen	Optimaliseer het genereren van inkomsten, verbeter de gebruikerservaring, stel verbeterpunten in processen vast, meet de effectiviteit van marketing, stel afwijkingen of problemen vast en vergelijk prestaties met benchmarks. Door de conversietrechter continu te monitoren en optimaliseren, kan het operations-team groei stimuleren, de klanttevredenheid verbeteren en het succes van de onderneming maximaliseren.		Wat is deze maand het conversiepercentage van winkelwagen naar geslaagde transactie?

Stripe-gegevens combineren met andere gegevensbronnen met behulp van Data Pipeline

Stripe Data Pipeline verbindt je Stripe-account naadloos met je datawarehouse of account voor cloudopslag, waar je Stripe-gegevens kunt analyseren in combinatie met gegevens uit je andere systemen. Van daaruit kun je aanvullende zakelijke inzichten opdoen die het volgende kunnen verbeteren:

Analyse van het klanttraject

Door de klantinteracties, het aankoopgedrag en de supportinteracties uit CRM-gegevens te analyseren in combinatie met transactionele Stripe-gegevens, krijg je een holistisch beeld van de klantervaring. Je kunt patronen identificeren, de klantbetrokkenheid verbeteren en de conversiepercentages verhogen.

ChowNow, een commissievrij platform voor het online bestellen van maaltijden, gebruikte Data Pipeline om Stripe-gegevens te combineren met andere bedrijfsgegevens. Dit leidde tot een duidelijk overzicht van het klanttraject voor zijn restaurants en klanten die eten bestellen. Gedetailleerde inzichten in het onboardingproces van restaurants en de bestelbeslissingen van klanten hielpen het marketingteam van ChowNow om de advertentie-uitgaven te verbeteren en de kosten voor klantenwerving te verlagen.

Financiële planning en rapportage

Door omzetgegevens te analyseren samen met statistieken over uitgaven, cashflow en winstgevendheid, kun je de bedrijfsvoering verbeteren. Je kunt bijvoorbeeld de algehele financiële prestaties effectiever monitoren, omzetprognoses maken, de financiële planning verbeteren en op gegevens gebaseerde beslissingen nemen om financiële groei te stimuleren.

Nadat Lime met Stripe Data Pipeline aan de slag ging en Stripe-gegevens koppelde aan zijn eigen rapporten, was de onderneming in staat om terugbetalingen vrijwel in real time te volgen. Het financiële team van Lime kan nu vol vertrouwen rapporteren over de liquiditeit van het bedrijf.

Operationele efficiëntie

Door Stripe-transacties samen met de voorraadgegevens te analyseren, kun je optimale voorraadniveaus behouden, voorraadkosten verlagen en de algehele operationele efficiëntie verbeteren. Zo kun je onder meer de prestaties van de toeleveringsketen stroomlijnen.

Klantverloop voorkomen

Door naast transactiegeschiedenis ook klantgedrag en supportinteracties te analyseren, kun je risicovolle klanten identificeren, strategieën voor klantbehoud personaliseren en de klantloyaliteit vergroten.

Effectiviteit van marketingcampagnes

Door Stripe-gegevens te integreren met marketinggegevens, kun je de impact van marketingcampagnes op klantenwerving, conversiepercentages en inkomsten analyseren. Je kunt het rendement op investering (ROI) van marketinginspanningen meten, succesvolle campagnes identificeren, gepersonaliseerde content richten op gebruikersprofielen die het meest geïnteresseerd zijn in het kopen van bepaalde producten en middelen effectief toewijzen om marketingstrategieën te verbeteren.

Nadat je de belangrijkste statistieken voor je onderneming hebt bepaald, kun je ze eenvoudig opslaan voor toekomstig gebruik. Of plan rapporten van tevoren in, zodat je ze kunt raadplegen wanneer je ze nodig hebt. Sigma-gebruikers vinden op deze pagina met documentatie meer informatie over het plannen van query's. Data Pipeline-gebruikers kunnen in Redshift en Snowflake gewoon de knoppen voor opslaan en plannen gebruiken.

De besluitvorming verbeteren met gegevensinzichten

Stripe biedt een uitgebreid platform dat je niet alleen helpt bij het verwerken van betalingen, maar ook bij het opdoen van waardevolle inzichten om je bedrijfsvoering en bedrijfsresultaten te verbeteren. Met onze tools kunnen meer teams in je hele organisatie, waaronder teams op het gebied van financiën, productbeheer, bedrijfsvoering, verkoop, marketing en fraude, elke dag datagestuurde beslissingen nemen.

Ga vandaag nog aan de slag met een gratis proefperiode van 30 dagen voor Sigma of Data Pipeline.

Wereldwijde betalingen

Geldbeheer

Automatisering van omzet en financiën

Meer

Per fase

Per toepassing

Per branche

Ecosysteem

Aan de slag

Whitepapers