Como apresentar insights de negócios com a Stripe

Dados não faltam: as informações do cliente e de pagamento são capturadas em todas as etapas do ciclo de vida, desde o engajamento com campanhas de marketing até a realização de uma compra. Insights de dados precisos e acionáveis são fundamentais para que as empresas entendam e relatem o desempenho passado, tomem decisões informadas nos dias atuais e identifiquem oportunidades futuras. Ao fatiar os dados de forma inteligente e estratégica, as empresas podem melhorar:

Finanças e contabilidade: Avalie e preveja o desempenho financeiro, gerencie custos, melhore a eficiência e feche sua contabilidade com rapidez e precisão.
Cliente e produto: Obtenha insights detalhados sobre dados demográficos e comportamento de clientes, como perda de clientes por segmentos específicos. Além disso, monitore métricas de receita do produto, como receita recorrente mensal (MRR).
Operações: Os insights de dados podem fornecer informações reveladoras sobre fraudes, pagamentos e operações de receita.

No entanto, de acordo com a pesquisa da IDC, embora a maioria das empresas tenha acesso aos dados, elas não são capazes de obter insights fundamentais de negócios devido a problemas de qualidade, silos operacionais e falta de padrões de dados.

As empresas na Stripe têm acesso a uma variedade de dados, relatórios do Dashboard e produtos que facilitam o acesso a esses insights. Este guia mostra como aproveitar os dados da Stripe para acompanhar o desempenho financeiro, entender melhor seus clientes, refinar suas ofertas de produtos e operar suas empresas com mais eficiência. Também incluímos exemplos de consultas SQL para facilitar a obtenção de informações valiosas das ferramentas avançadas de análise de dados da Stripe: Sigma e Data Pipeline.

Dados disponíveis na Stripe

Quando a Stripe processa transações de pagamento, capturamos pontos de dados que fornecem informações valiosas sobre as transações dos clientes. O Stripe Schema é um blueprint que define todos os dados da Stripe coletados, incluindo seu nome, definição e organização. Os principais pontos de dados incluem:

Detalhes da transação (valor, moeda, data, hora)
Dados do cliente (nome, região)
Detalhes do produto ou serviço (itens comprados, quantidade, preço)
Dados da forma de pagamento (tipo de cartão de crédito, carteira digital)
Metadados (a Stripe permite que as empresas anexem metadados personalizados às transações, que podem incluir dados específicos de acordo com as necessidades da empresa)
Indicadores de risco e fraude
Detalhes de reembolsos e contestações

Você pode monitorar o desempenho da sua empresa em um alto nível fazendo login no seu Stripe Dashboard. O Dashboard contém vários relatórios pré-integrados que dão visibilidade sobre suas vendas, pagamentos, contestações, reembolsos, assinaturas e métricas financeiras gerais. Alguns dos relatórios gratuitos mais usados disponíveis no Stripe Dashboard incluem:

Resumo de vendas: Esses relatórios fornecem uma visão geral das principais métricas de vendas, incluindo volume total de vendas, receita e número de transações bem-sucedidas. Essas informações podem ajudar você a acompanhar seu desempenho de vendas e monitorar tendências de receita.
Relatórios financeiros: A Stripe oferece relatórios financeiros, incluindo detalhamento de receitas, detalhes de tarifas e relatórios de impostos sobre vendas. Esses relatórios ajudam no planejamento financeiro, declarações fiscais e análise de custos.
Insights sobre assinaturas: Usuários do Stripe Billing podem monitorar o número de assinantes, a taxa de perda de clientes e as métricas de receita recorrente para visualizar o desempenho e a retenção de assinaturas.

A Stripe também oferece duas ferramentas avançadas de dados que oferecem mais recursos de personalização quando se trata de métricas e relatórios comerciais:

O Stripe Sigma é uma ferramenta interativa de insights de negócios dentro do Dashboard. Você pode obter respostas instantâneas ao escrever consultas SQL personalizadas ou selecionar um modelo que contém consultas pré-escritas para necessidades comuns de relatório. Além disso, o Sigma Assistant, nosso assistente de bate-papo alimentado por IA, pode ajudar a obter respostas simplesmente digitando perguntas usando linguagem natural. Finalmente, é possível transformar os resultados da consulta em gráficos dinâmicos com o clique de um botão para visualizar facilmente seus dados.
Stripe Data Pipeline envia todos os seus dados da Stripe atualizados para o seu destino de armazenamento de dados externo. Essa conexão pode ser configurada com apenas alguns cliques, permitindo que você consolide seus dados da Stripe com outros dados corporativos de todos os seus sistemas, como CRM, ERP e outros. Em seguida, a partir de seu armazenamento de dados centralizado, você pode consultar seus dados da Stripe junto com outros dados de negócios, permitindo que uma variedade de equipes reúna insights avançados.

Como acompanhar as principais métricas com o Stripe Sigma ou o Data Pipeline

Para ajudar a monitorar os insights de negócios mais importantes, aqui está uma lista de métricas — organizadas por área de negócios — que os usuários consideraram útil. Também compartilhamos alguns exemplos de consultas SQL que podem ser usadas no Sigma e no Data Pipeline da Stripe, além de solicitações e modelos que podem ser aproveitados no Sigma para obter respostas sem precisar escrever nenhum SQL. Também temos uma lista completa de todos os dados disponíveis, que inclui conjuntos de tabelas do Core API, Interchange Plus, Connect e outros.

Finanças e contabilidade

As equipes de finanças e contabilidade precisam acessar os dados de receita da Stripe da empresa para fechamentos contábeis, reconciliação de contas, além de previsões e projeções. Muitos dependem do Sigma e do Data Pipeline para agilizar esses processos.

Métrica	Benefício	Exemplo de consulta SQL	Experimente perguntar ao Assistente do Sigma
Receita total	Entenda o valor da receita que a empresa gerou em um período específico para obter insights sobre o desempenho dos negócios.	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	Qual é o valor das minhas receitas nos últimos três meses?
Valor médio da transação	Determine o valor médio de cada transação processada pela Stripe para analisar estratégias de preços e padrões de gastos dos clientes.	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;	Qual é o valor médio de transação em dólares dos clientes por país?
MRR	Mensure a receita previsível e recorrente gerada por produtos ou serviços de assinatura em um mês.	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	Modelo do Sigma: total de receita mensal recorrente (MRR)
Relatórios fiscais	Garanta a conformidade com as obrigações fiscais acompanhando a responsabilidade fiscal por localização do cliente.	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	Modelo do Sigma: responsabilidade fiscal por localização do cliente
Vencimentos de contas a receber/cobranças/faturas não pagas	Analise os vencimentos das contas a receber para monitorar faturas pendentes e identificar possíveis problemas com os pagamentos e cobranças de clientes.	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;	Identifique os 10 principais clientes com as maiores faturas pendentes.

Cliente e produto

As equipes de produto podem usar essas métricas para fazer aprimoramentos de produtos orientados por dados e identificar oportunidades de crescimento. As equipes de vendas e marketing podem direcionar oportunidades de forma mais eficaz com uma compreensão dos perfis dos clientes.

Métrica	Benefício	Exemplo de consulta SQL	Experimente perguntar ao Assistente do Sigma
Segmentação de clientes	Identifique segmentos de clientes, como os que geram a maior receita ou compram com mais frequência, para compreender os perfis de fidelidade. Monitore as taxas de retenção para identificar clientes fiéis e desenvolver estratégias para retê-los.	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	Mostre os 10 principais clientes com a maior frequência de compras.
MRR por produto	Acompanhe o crescimento de receitas recorrentes por diferentes produtos.	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	Modelo do Sigma: total de receita mensal recorrente (MRR) por produto
Perda de clientes	Mensure a taxa com que os clientes deixam de usar seus produtos ou serviços. Analise a taxa de churn por segmento de clientes ou categorias de produto para identificar áreas que precisam de atenção.	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;	Modelos do Sigma: perda de receita por dia ou perda de assinantes por dia
Popularidade/sazonalidade de diferentes produtos ou assinaturas	Identifique os produtos ou serviços mais populares com base no volume de vendas ou na receita. Acompanhe a popularidade do lançamento de novos produtos ou recursos.	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;	Quais são os produtos mais populares em cada ano?
Impacto de descontos e cupons	Meça a eficácia de descontos específicos para determinar a elasticidade de preços e orientar a estratégia de precificação.	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	Qual é o valor médio dos pedidos comparando transações com e sem códigos de desconto?

Operações

As equipes de operações podem encontrar várias maneiras de administrar seus negócios com mais eficiência, incluindo o aprimoramento da detecção de fraudes e riscos.

Métrica	Benefício	Exemplo de consulta SQL	Experimente perguntar ao Assistente do Sigma
Atividade diária (por exemplo, total de pagamentos, reembolsos, contestações)	Monitore o status das operações diárias para identificar possíveis ameaças ou problemas.		Quantas contestações recebemos hoje?
Identificação de transações fraudulentas	Minimize perdas financeiras, mantenha a confiança dos clientes, proteja-se contra estornos, preserve a segurança dos dados, garanta a conformidade regulatória e obtenha insights valiosos para a melhoria contínua das medidas de prevenção de fraudes.	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	Forneça um detalhamento das transações fraudulentas por forma de pagamento.
Funil de conversão de pagamentos	Otimize a geração de receitas, aprimore a experiência dos usuários, identifique áreas de melhoria de processos, meça a eficácia do marketing, identifique anormalidades ou problemas e faça testes comparativos de desempenho. Com monitoramento e otimização contínuos do funil de conversões, a equipe de operações pode promover o crescimento, melhorar a satisfação dos clientes e maximizar o sucesso da empresa.		Qual é a taxa de conversão do carrinho até a conclusão da transação neste mês?

Como combinar dados da Stripe com outras fontes usando o Data Pipeline

O Stripe Data Pipeline conecta perfeitamente sua conta da Stripe ao armazém de dados ou conta de armazenamento em nuvem, onde você pode analisar dados da Stripe em combinação com dados de seus outros sistemas. A partir daí, você pode acessar outros insights comerciais que podem melhorar o seguinte:

Análise da jornada do cliente

A análise das interações com o cliente, o comportamento de compra e as interações de suporte a partir de dados do CRM em conjunto com dados transacionais da Stripe fornece uma visão holística da experiência do cliente. É possível identificar padrões, melhorar o envolvimento do cliente e aumentar as taxas de conversão.

ChowNow, uma plataforma de pedidos de comida on-line isenta de comissão, usou o Data Pipeline para combinar dados da Stripe com outros dados comerciais. Isso resultou em uma visão clara da jornada do cliente para seus restaurantes e clientes de jantar. Os insights detalhados sobre o processo de onboarding de restaurantes e as decisões de pedidos dos clientes ajudaram a equipe de marketing da ChowNow a ajustar os gastos com publicidade e diminuir o custo de aquisição de clientes.

Planejamento e relatórios financeiros

Ao analisar os dados de receita junto com as métricas de despesas, fluxo de caixa e lucratividade, é possível aprimorar as operações de negócios. Por exemplo, você pode monitorar com mais eficiência o desempenho financeiro geral, criar previsões de receita, refinar o planejamento financeiro e tomar decisões baseadas em dados para impulsionar o crescimento financeiro.

Quando a Lime adotou o Stripe Data Pipeline e associou dados da Stripe com relatórios próprios, a empresa pôde acompanhar os reembolsos praticamente em tempo real. Sua equipe financeira agora pode informar com confiança sobre o status de caixa da Lime.

Eficiência operacional

A análise de transações da Stripe junto com os dados de inventário ajuda a manter os níveis ideais de estoque, reduzir os custos e melhorar a eficiência operacional geral, incluindo a simplificação do desempenho da cadeia de suprimentos.

Prevenção de perda de clientes

Ao analisar o comportamento do cliente junto com o histórico de transações e as interações de suporte, é possível identificar clientes em risco, personalizar estratégias de retenção e aumentar a fidelidade do cliente.

Eficácia da campanha de marketing

A integração de dados da Stripe com dados de marketing permite analisar o impacto das campanhas de marketing na aquisição de clientes, nas taxas de conversão e na receita. Você pode medir o retorno sobre o investimento (ROI) dos esforços de marketing, identificar campanhas bem-sucedidas, direcionar conteúdo personalizado para perfis de usuários que estão mais interessados em comprar determinados produtos e alocar recursos de forma eficaz para aprimorar as estratégias de marketing.

Depois de identificar as métricas mais importantes para sua empresa, você poderá salvá-las facilmente para referência futura ou agendá-las com antecedência para ter os relatórios quando necessário. Para usuários do Sigma, esta página de documentação tem mais informações sobre como agendar consultas. Para usuários do Data Pipeline, é possível encontrar facilmente os botões "salvar" e "agendar" no Redshift e no Snowflake.

Melhore a tomada de decisões com insights de dados

A Stripe oferece uma plataforma completa que ajuda você a não apenas processar pagamentos, mas também obter informações valiosas para melhorar suas operações comerciais e resultados financeiros. Nossas ferramentas capacitam mais equipes em toda a organização, incluindo equipes de finanças, produto, operações, vendas, marketing e combate a fraudes, a tomar decisões baseadas em dados todos os dias.

Comece hoje mesmo com uma avaliação gratuita de 30 dias do Sigma ou do Data Pipeline.

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