Software-as-a-Service (SaaS) -bedrijven zijn afhankelijk van data. Elke abonnement, upgrade, annulering en betaling vertelt een verhaal over hoe je product presteert en waar je bedrijf naartoe gaat. Maar zonder de juiste tools en statistieken is het makkelijk om belangrijke signalen over het hoofd te zien en je te laten meeslepen in minder nuttige cijfers.

Hieronder leggen we uit hoe SaaS-analyses er in actie uitzien: welke statistieken zijn belangrijk, hoe je ermee kunt werken en hoe Stripe Sigma onbewerkte gegevens kan omzetten in echte inzichten.

Wat staat er in dit artikel?

• Wat is SaaS-analyse en waarom is het belangrijk?
  
• Wat zijn de belangrijkste statistieken voor SaaS-analyse om bij te houden?
  
• Hoe kan Stripe Sigma helpen met SaaS-analyses?
  
• Wat zijn de voordelen van het gebruik van Stripe Sigma ten opzichte van andere SaaS-analysetools?
  
• Hoe gebruiken de beste SaaS-bedrijven Stripe Sigma om te groeien?
  
• Hoe ga je aan de slag met Stripe Sigma voor SaaS-analyses?
  

Wat is SaaS-analyse en waarom is het belangrijk?

SaaS-bedrijven genereren een constante gegevensstroom: aanmeldingen, upgrades, annuleringen, gebruikspatronen, betalingen en meer. SaaS-analyse is het proces waarbij die gegevens worden omgezet in inzicht over hoe je bedrijf werkt en waar het naartoe gaat. Dit is belangrijk omdat abonnementsmodellen afhankelijk zijn van langdurige relaties en herhaalbare inkomsten. Om duurzaam te kunnen groeien, moet je begrijpen wat werkt en wat niet, en waarom. De omzet op de wereldwijde SaaS-markt zal naar verwachting meer dan [$ 428 miljard in 2025] bedragen ()https://www.statista.com/outlook/tmo/public-cloud/software-as-a-service/worldwide.

Zo kunnen SaaS-analyses bedrijven met een abonnement helpen:

• Kijk waar je groei vandaan komt: Misschien komen de meeste van je klanten met een hoge customer lifetime value (LTV of CLTV) van een specifiek kanaal. Misschien is de kans groter dat gebruikers die een bepaalde functie vroegtijdig gebruiken, blijven hangen. Goede analyses laten zien wat er is gebeurd en vertellen je waar je vervolgens op moet letten.
  
• Problemen opsporen voordat ze verliezen worden: De churn neemt in de loop van de tijd toe. Als je weet welke vroege signalen dit voorspellen, zoals een daling van de betrokkenheid of gemiste betalingen, kun je sneller handelen en meer klanten behouden.
  
• _Breng verschillende teams op één lijn: _ Wanneer product, operations, financiën en leiderschap allemaal beslissingen nemen op basis van dezelfde dataset, voorkom je twijfels en tegenstrijdige prioriteiten.
  
• Meet wat belangrijk is: Door de omzet bij te houden zonder inzicht te hebben in de retentie, kosten voor klantenwerving (CAC) of LTV krijg je een onvolledig (en vaak misleidend) beeld. SaaS-analyses helpen je je te concentreren op de statistieken die je bedrijf aansturen.
  

In de kern is SaaS-analyse een besluitvormingsmotor. Het geeft je de duidelijkheid om sneller te handelen, slimmer te investeren en met meer vertrouwen op te schalen.

Wat zijn de belangrijkste statistieken voor SaaS-analyse om bij te houden?

De bedrijfsprestaties van SaaS hangen meestal af van enkele kernstatistieken. Dit zijn de signalen die je vertellen hoe goed je model werkt, hoe efficiënt je groeit en waar je grootste risico's of kansen liggen.

Dit is wat je moet volgen en waarom het belangrijk is:

Maandelijks terugkerende inkomsten (MRR)

MRR is de totale voorspelbare omzet die je elke maand verdient met actieve abonnementen. Het is een van de snelste manieren om groeitrends te beoordelen, vooral als je ze opsplitst per bron (bijvoorbeeld nieuwe klanten, upgrades). Zelfs kleine verschuivingen in de MRR kunnen vroege tekenen van productmomentum of marktverzadiging aan het licht brengen.

Jaarlijks terugkerende inkomsten (ARR)

ARR geeft je de uitgezoomde versie van MRR. Het helpt de maandelijkse volatiliteit in evenwicht te brengen en is vooral handig voor jaarplanning en beleggersrapportage. ARR kan helpen bij het contextualiseren van seizoenstrends die anders je MRR-visie zouden kunnen vertekenen. Zie MRR als je snelheidsmeter en ARR als je langeafstandskompas.

CAC

CAC meet hoeveel je uitgeeft om een nieuwe klant te werven, inclusief advertentie-uitgaven en verkoopsalarissen. Het is een signaal van bedrijfsefficiëntie. Wanneer de CAC stijgt, betekent dit vaak dat je je richt op segmenten die moeilijker te converteren zijn of dat je verkooptrechter moet worden verbeterd. Een hoge CAC is prima als je klant lang genoeg blijft om dit te rechtvaardigen.

Klantverloop

Churn is wat er gebeurt als klanten vertrekken. Een churn rate van 5% lijkt misschien niet veel, maar na verloop van tijd ondermijnt het je terugkerende inkomsten en daalt de LTV. Er zijn twee belangrijke manieren om churn bij te houden:

• _Klantverloop: _ Percentage gebruikers dat annuleert
  
• _Inkomstenverloop: _ Percentage van de inkomsten dat verloren is gegaan door annuleringen
  

Door beide te volgen, kun je zien of je een paar grote accounts kwijtraakt of een groot aantal kleinere accounts. Hoe gedetailleerder je churnanalyse (per cohort, plan, levenscyclusfase), hoe nuttiger deze wordt.

LTV of CLTV

LTV is de totale omzet die je tijdens de relatie van een klant verwacht te verdienen. Het is een belangrijke statistiek die je vertelt hoeveel waarde je vastlegt, niet alleen hoeveel klanten je hebt ondertekend. LTV wordt krachtiger in combinatie met CAC: als LTV 3x of meer is dan CAC, is je groei waarschijnlijk duurzaam. Zo niet, dan betaal je waarschijnlijk te veel om kortstondige gebruikers te werven.

Wisselkoers

Elke trechter kan lekken bevatten. Je conversie-percentage, van gratis proefversie tot betaalde versie of van aanmelding tot activering, laat zien waar potentiële klanten momentum verliezen. Een zwakke conversieratio kan leiden tot verkeerd afgestemde berichtgeving, verwarrende onboarding of een waardeverschil tussen wat is beloofd en wat wordt geleverd. Om een volledig beeld te krijgen, moet je de conversie opsplitsen per fase en segment: hoeveel websitebezoekers starten met gratis proefversies? Hoeveel gratis proefgebruikers worden omgezet in betaalde gebruikers? Hoeveel nieuwe gebruikers blijven langdurig? Door elke stap bij te houden, kun je wrijvingspunten identificeren en daarop afstemmen.

Andere statistieken

Afhankelijk van je stadium en model, wil je misschien ook kijken naar:

• Netto-inkomstenbehoud (NRR) : Dit vertelt je hoeveel inkomsten je behoudt en in de loop van de tijd uitbreidt, rekening houdend met churn, upgrades en downgrades. Het duidt op een fit product op de markt en op succes bij upsell.
  
• Dagelijkse/maandelijks actieve gebruikers (DAU/MAU) : Deze statistieken houden de betrokkenheid bij en kunnen vaak het verloop voorspellen. Ze zijn vooral handig voor gebruiksgerichte producten.
  
• Burn rate: Dit tarief geeft aan hoe snel je contant geld verbruikt, en de statistiek is vooral belangrijk voor SaaS-bedrijven in een vroeg stadium of met risicokapitaal.
  

Je hebt geen honderd statistieken nodig om een slim bedrijf te runnen. Maar je moet wel consequent de gegevens bijhouden die rechtstreeks verband houden met omzet, retentie en klantwaarde. De beste SaaS-bedrijven gebruiken deze cijfers om aan te geven waar ze moeten verdubbelen, waar ze hiaten kunnen verhelpen en waar ze moeten experimenteren.

Hoe kan Stripe Sigma helpen met SaaS-analyses?

SaaS-analyse betekent meestal dat je met meerdere tools moet werken, spreadsheets moet exporteren of op een datateam moet wachten. Stripe Sigma is een gestructureerde querytaal (SQL)- en AI-gestuurde analyselaag die is ingebouwd in het Stripe-platform en die je de gegevensanalyse biedt die je nodig hebt. Als je Stripe gebruikt voor het afhandelen van abonnementen, betalingen en facturering, kun je met Stripe Sigma die gegevens in je Stripe-dashboard analyseren. Sigma maakt het gemakkelijk om vragen te stellen over die gegevens en binnen enkele seconden antwoorden te krijgen.

Je kunt op verschillende manieren met Sigma werken:

• Gebruik SQL als je vertrouwd bent met het schrijven van query's.
  
• Begin met kant-en-klare sjablonen voor veelvoorkomende SaaS-vragen, zoals „Wat zijn onze maandelijks terugkerende inkomsten?” of „" Hoeveel actieve abonnementen hebben we? "”.”
  
• Stel je vraag in gewoon Engels aan de Sigma Assistant en laat deze de vraag voor je genereren.
  

Het maakt niet uit hoe je Sigma gebruikt, je vraagt live data op. Het is snel, flexibel en toegankelijk voor alle teams.

Wat zijn de voordelen van het gebruik van Stripe Sigma ten opzichte van andere SaaS-analysetools?

Er zijn tal van analyseplatforms op de markt. Maar voor SaaS-bedrijven die Stripe gebruiken, biedt Sigma een ander voordeel: je gegevens zijn er al en je hoeft ze niet te verplaatsen om antwoorden te krijgen.

Zo onderscheidt Sigma zich:

Live, geïntegreerde gegevens

Sigma werkt rechtstreeks op basis van je Stripe-gegevens, in je Stripe-dashboard. Je hoeft niet te synchroniseren, te importeren of te wachten tot de pijplijnen worden vernieuwd. Je kijkt altijd naar actuele cijfers, of je nu de MRR van deze maand bekijkt of het verloop van het afgelopen kwartaal bekijkt.

Flexibele analysetools

Met Sigma zit je niet vast aan starre dashboards of black-box-rapporten. Je kunt aangepaste SQL schrijven om specifieke vragen te beantwoorden, beginnen met vooraf gebouwde sjablonen en deze indien nodig aanpassen, of vraag het aan de Sigma Assistant. Als je de MRR per product wilt indelen, churn wilt filteren op aanmeldingscohort of klanten wilt vinden met mislukte betalingen in de afgelopen 7 dagen, dan kan dat. Sigma biedt je de flexibiliteit om de gegevens te verkennen op de manier die voor jou het meest nuttig is.

Samenwerkend ontwerp

Opgeslagen vragen kunnen met je hele team worden gedeeld. Wanneer iemand een nuttig rapport samenstelt, bijvoorbeeld churn by signup cohort of actieve abonnementen per abonnement, kunnen anderen dat doen. Productmanagers, financiële leiders en operationele teams kunnen krijgen wat ze nodig hebben zonder op een analist te hoeven wachten. Het is eenvoudig om query's opnieuw te gebruiken en aan te passen zonder vanaf nul te beginnen.

Geen gereedschapshoppen

Omdat Sigma in Stripe is ingebouwd, hoef je het platform waar je facturering en betalingen al staan, niet te verlaten. Je kunt de transactiegeschiedenis van een klant niet langer bekijken, maar een bedrijfsbreed inkomstenrapport opstellen zonder van systeem te hoeven wisselen.

Automatisering die tijd bespaart

Je kunt rapporten plannen zodat ze regelmatig in je inbox (of die van je team) terechtkomen. Op die manier worden belangrijke statistieken, zoals wekelijkse upgrades of late betalingen per regio, weergegeven zonder herinneringen of handmatige incasso.

Hoe gebruiken de beste SaaS-bedrijven Stripe Sigma om te groeien?

Goed presterende SaaS-teams ontwikkelen gewoontes rond het gebruik van hun statistieken. Stripe Sigma biedt de flexibiliteit om betere vragen te stellen en sneller te handelen wanneer de antwoorden belangrijk zijn.

Zo gebruiken teams in verschillende functies het om scherp te blijven en slimmer op te schalen:

Ops-teams houden de dagelijkse prestaties bij

Operationele leiders gebruiken Sigma om op de hoogte te blijven van wat er op dit moment in het bedrijf gebeurt. Ze zullen het volgende volgen:

• Dagelijkse aanmeldingen
  
• Maandelijkse abonnementswijzigingen
  
• Onverwachte dalingen in het betalingsvolume of pieken in terugbetalingen
  

Door deze cijfers in realtime te controleren, kunnen ze problemen vroegtijdig opsporen.

Financiële teams sluiten sneller en voorspellen beter

Sigma versnelt de rapportage voor financiële teams zonder afbreuk te doen aan de nauwkeurigheid. In plaats van CSV's te exporteren en gegevens samen te voegen, gebruiken ze Sigma om:

• Inkomsten, vergoedingen en [uitbetalingen] op elkaar afstemmen (https://stripe.com/resources/more/how-to-set-up-automated-payouts-what-businesses-need-to-know)
  
• Volg de cashflow in verschillende tijden en regio's
  
• Bekijk live MRR-, ARR- en incasso's voor rapportage
  

Zoom gebruikt Sigma bijvoorbeeld om belangrijke informatie te verzamelen voor omzetverantwoording, afstemming en rapportage, en het videocommunicatieplatform gebruikt deze informatie om uitdagingen aan te pakken. Sigma zorgt ervoor dat de maandelijkse afsluitingen sneller verlopen en geeft het management beter inzicht in hoe de omzet evolueert.

Analisten verdiepen zich in retentie, gebruik en waarde

Datateams van bedrijven zoals het berichtenplatform Slack gebruiken Sigma om cohortgedrag, levenslange waarde en patronen van productbetrokkenheid te onderzoeken. Bijvoorbeeld:

• Hoe verschilt het verloop per prijsniveau of de aanmeldingsmaand?
  
• Welke klantsegmenten hebben de hoogste LTV?
  
• Waar clusteren annuleringen zich meestal in de levenscyclus?
  

Deze inzichten geven vorm aan routekaartbeslissingen, prijsexperimenten en meer.

Groeiteams ontdekken nieuwe kansen

Omdat Sigma ad-hocvragen ondersteunt, gebruiken groeiteams het om vragen te onderzoeken zodra ze zich voordoen, zoals:

• Wat is het upgradepercentage van basisabonnementen naar pro-abonnementen in de afgelopen 6 maanden?
  
• Is de kans groter dat klanten die Feature X gebruiken, een verlenging doen?
  
• Welke acquisitiekanalen zorgen voor de best betalende gebruikers?
  

Sigma geeft hen de gegevens om instincten te valideren en de flexibiliteit om inzicht snel om te zetten in actie.

Hoe ga je aan de slag met Stripe Sigma voor SaaS-analyses?

Als je Stripe voor facturering gebruikt, ben je daar meestal. Stripe Sigma maakt gebruik van de gegevens die je al hebt, dus aan de slag gaan is relatief eenvoudig.

Zo ga je aan de slag:

Activeer Sigma in je Stripe-dashboard

Sigma is een aanvullende functie. Je kunt beginnen met een gratis proefperiode van 30 dagen en de installatie duurt slechts een paar klikken in het linkermenu van je Dashboard.

Ontdek de bibliotheek met querysjablonen

Stripe bevat vooraf gemaakte zoekopdrachten voor veelvoorkomende gebruikssituaties, zoals actieve abonnementen, MRR-trends, klanten die zijn afgehaakt en mislukte betalingen. https://stripe.com/resources/more/how-to-reduce-ach-payment-failures-a-guide-for-businesses Deze sjablonen zijn een snelle manier om echte gegevens te zien zonder SQL te hoeven schrijven.

Gebruik de Sigma Assistant voor vragen in natuurlijke taal

Als je geen SQL-gebruiker bent, kun je met de Sigma Assistant vragen stellen in gewoon Engels. Je zou het volgende kunnen typen: „Toon maandelijks terugkerende inkomsten per product gedurende de afgelopen 6 maanden.”

Sigma schrijft de SQL voor je en je kunt van daaruit de query uitvoeren, aanpassen of opslaan.

Voer je kernrapporten uit en verfijn ze

Begin met de basisstatistieken:

• MRR en ARR in de loop van de tijd
  
• Churn per aanmeldingscohort
  
• Upgrade-/downgrade-patronen per abonnement
  
• Conversie van proefversie naar betaalde versie
  

Je ziet de resultaten direct in je dashboard en kunt filters, tijdframes en groeperingen naar behoefte aanpassen.

Sla je rapporten op, plan ze in en deel ze

Als je eenmaal een rapport hebt gemaakt, kun je het opnieuw gebruiken, bijvoorbeeld 'Klanten per maand aangesloten'. Sla het op in Sigma. Je kunt het volgende doen:

• Plan het om jezelf of je team automatisch een e-mail te sturen
  
• Visualiseer resultaten met ingebouwde grafieken
  
• Deel een link naar de zoekopdracht in Stripe
  

Het is een eenvoudige manier om belangrijke statistieken zichtbaar te houden zonder extra overhead.

Gebruik Sigma als startpunt voor een diepere analyse

Sigma omvat veel van de dagelijkse analyses die SaaS-teams gebruiken. Maar als je Stripe-gegevens wilt koppelen aan gebruiks- of marketingstatistieken, overweeg dan om deze met Stripe Data Pipeline uit te breiden naar je magazijn.