Så här får du affärsinsikter med Stripe

Det råder ingen brist på data: kund- och betalningsinformation samlas in i varje skede av livscykeln, från att kunden interagerar med marknadsföringskampanjer till att hen gör ett köp. Korrekta och praktiska datainsikter är mycket viktiga för att företag ska kunna förstå och rapportera om tidigare resultat, fatta välgrundade beslut i dag och identifiera framtida möjligheter. Genom att dela upp data på smarta, strategiska sätt kan företag förbättra:

Ekonomi och redovisning: Utvärdera och prognostisera ekonomiska resultat, hantera kostnader, förbättra effektiviteten och gör bokslut på ett snabbt och korrekt sätt.
Kunder och produkter: Få detaljerade insikter om kundernas demografi och beteenden, t.ex. kundbortfall efter specifika segment. Du kan dessutom hålla koll på mätvärden för produktintäkter, t.ex. månatliga återkommande intäkter.
Operativ drift: Datainsikter kan ge avslöjande information om bedrägerier, betalningar och intäkter.

Enligt forskning från IDC har de flesta företag tillgång till data, men de kan inte härleda grundläggande affärsinsikter från informationen på grund av kvalitetsproblem, operativa siloer och brist på datastandarder.

Företag som använder Stripe har tillgång till en mängd olika data, Dashboard-rapporter och produkter som gör det enkelt att få tillgång till dessa insikter. I den här guiden går vi igenom hur du kan utnyttja Stripe-data för att spåra ekonomiska resultat, förstå dina kunder, förfina ditt produktutbud och driva ditt företag på ett mer effektivt sätt. Vi har även inkluderat exempel på SQL-frågor för att göra det enklare för dig att få ut värdefull information från Stripes avancerade dataanalysverktyg: Sigma och Data Pipeline.

Tillgängliga data i Stripe

När Stripe behandlar betalningstransaktioner samlar vi in datapunkter som ger värdefulla insikter i kundtransaktioner. Stripe Schema är ett ramverk som definierar alla Stripe-data som samlas in, inklusive hur de namnges, definieras och organiseras. Viktiga datapunkter:

Transaktionsuppgifter (belopp, valuta, datum, tid)
Kundinformation (namn, plats)
Information om produkt eller tjänst (köpta artiklar, antal, pris)
Uppgifter om betalningsmetod (kreditkortstyp, digital plånbok)
Metadata (Stripe gör det möjligt för företag att bifoga anpassade metadata i transaktioner. Dessa kan innehålla data som är specifika för ett företags behov)
Risk- och bedrägeriindikatorer
Information om återbetalningar och tvister

Du kan övervaka ditt företags resultat på en hög nivå genom att logga in på Stripe Dashboard. Dashboard innehåller flera färdiga rapporter som ger dig en överblick över försäljning, betalningar, tvister, återbetalningar, abonnemang och finansiell statistik. Några av de mest använda kostnadsfria rapporterna som är tillgängliga i Stripe Dashboard inkluderar:

Försäljningssammanfattning: Dessa rapporter ger en översikt över viktiga försäljningsmått, inklusive total försäljningsvolym, intäkter och antal lyckade transaktioner. Den här informationen kan hjälpa dig att spåra dina försäljningsresultat och övervaka intäktstrender.
Finansiell rapportering: Stripe erbjuder finansiella rapporter, inklusive intäktsuppdelningar, avgiftsinformation och momsrapporter. Dessa rapporter är användbara vid ekonomisk planering, skatterapportering och kostnadsanalyser.
Abonnemangsinsikter: Stripe Billing-användare kan övervaka antal abonnenter, kundbortfall och återkommande intäkter – vilket ger en bild av abonnemangsresultat och kundretention.

Stripe erbjuder också två avancerade dataverktyg som erbjuder fler anpassningsmöjligheter när det gäller företagsstatistik och rapportering:

Stripe Sigma är ett interaktivt verktyg för affärsinsikter i Dashboard. Du kan få omedelbara svar genom att skriva anpassade SQL-frågor eller välja bland mallar som innehåller färdiga frågor för vanliga rapporteringsbehov. Dessutom kan Sigma-assistenten, vår AI-drivna chattassistent, hjälpa dig hitta svar genom att helt enkelt skriva in frågor med naturligt språk. Slutligen kan du omvandla frågeresultat till dynamiska diagram med en knapptryckning för att enkelt visualisera dina data.
Stripe Data Pipeline skickar alla dina uppdaterade Stripe-data till din externa datalagringsdestination. Den här anslutningen kan konfigureras på ett enkelt sätt så att du kan konsolidera dina Stripe-data med andra affärsdata från olika system, till exempel CRM och ERP. Från din centraliserade lagringsplats kan du sedan analysera dina Stripe-data tillsammans med andra affärsdata, vilket gör det möjligt för olika team att samla in omfattande insikter.

Spåra nyckeltal med Stripe Sigma eller Data Pipeline

För att hjälpa dig att övervaka de affärsinsikter som är viktigast har vi tagit fram en lista över mätvärden – ordnade efter affärsområde – som våra användare anser är praktiska. Vi delar också några exempel på SQL-frågor som kan användas i både Stripe Sigma och Data Pipeline, samt promter och mallar som kan användas i Sigma för att få svar utan att behöva använda SQL. Vi har också en omfattande lista över alla tillgängliga data, som inkluderar tabelluppsättningar från Core API, Interchange Plus, Connect och mer.

Ekonomi och redovisning

Ekonomi- och redovisningsteam behöver tillgång till företagets intäktsdata från Stripe för att kunna göra bokslut, stämma av konton och ta fram prognoser. Många förlitar sig på Sigma och Data Pipeline för att effektivisera dessa processer.

Statistik	Fördel	Exempel på SQL-fråga	Prova att fråga Sigma-assistenten
Totala intäkter	Lär dig mer om hur stora intäkter ditt företag har genererat under en viss tidsperiod för att få insikt i företagets resultat.	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	Hur stora intäkter hade jag under de senaste tre månaderna?
Genomsnittligt transaktionsvärde	Fastställ det genomsnittliga värdet för varje transaktion som behandlas via Stripe för att analysera prisstrategier och kundernas utgiftsmönster.	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;	Vilket är det genomsnittliga transaktionsvärdet i dollar för kunder per land?
MRR	Mät de förutsägbara och återkommande intäkter som genereras av abonnemangsbaserade produkter eller tjänster under en månad.	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-mall: Totala månatliga återkommande intäkter (MRR)
Skatterapportering	Säkerställ efterlevnad av skattskyldighet genom att spåra skattskyldighet per kundplats.	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-mall: Skattskyldighet efter kundens plats
Åldersanalys av förfallna kundfordringar/inkasseringar/obetalda fakturor	Gör en åldersanalys av förfallna kundfordringar för att övervaka utestående fakturor och identifiera potentiella problem med kundbetalningar och inkasseringar.	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;	Identifiera de tio kunder som har de största utestående fakturorna.

Kunder och produkter

Produktteam kan använda dessa mätvärden för att göra databaserade produktförbättringar och identifiera tillväxtmöjligheter. Sälj- och marknadsföringsteam kan rikta in sig på affärsmöjligheter mer effektivt med en förståelse för kundprofiler.

Statistik	Fördel	Exempel på SQL-fråga	Prova att fråga Sigma-assistenten
Kundsegmentering	Identifiera olika kundsegment, exempelvis de som genererar de största intäkterna eller gör de mest frekventa köpen, för att få en förståelse för profilen hos lojala kunder. Övervaka kundretentionen för att identifiera lojala kunder och utveckla strategier för hur du kan behålla dem.	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	Visa mig de tio kunder som har den största köpfrekvensen.
MRR per produkt	Följ upp ökningen av återkommande intäkter vad gäller specifika produkter.	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-mall: Totala månatliga återkommande intäkter (MRR) per produkt
Kundbortfall	Mät i vilken takt kunder slutar använda dina produkter eller tjänster. Analysera kundbortfallet per kundsegment eller produktkategori för att identifiera problemområden.	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-mallar: Intäktsbortfall per dag eller bortfallna abonnenter per dag
Popularitet/säsongsvariationer för olika produkter eller abonnemang	Identifiera de mest populära produkterna eller tjänsterna baserat på försäljningsvolym eller intäkter. Följ upp hur populära nya produktlanseringar eller funktioner är.	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;	Vilka produkter har varit mest populära varje år?
Effekt av rabatter och kuponger	Mät effektiviteten hos specifika rabatter för att fastställa priselasticiteten och lägga en grund för prisstrategin.	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	Vilket är det genomsnittliga beställningsvärdet för transaktioner vid användning av rabattkoder jämfört med transaktioner utan några rabattkoder?

Affärsverksamhet

Operativa team kan hitta sätt att driva sina företag på mer effektiva sätt, inklusive att förbättra identifieringen av bedrägerier och risker.

Statistik	Fördel	Exempel på SQL-fråga	Prova att fråga Sigma-assistenten
Daglig aktivitet (t.ex. totalt antal betalningar, återbetalningar, tvister)	Övervaka status för den dagliga verksamheten för att identifiera potentiella hot eller problem.		Hur många tvister hade vi idag?
Identifiering av bedrägliga transaktioner	Minimera de ekonomiska förlusterna, behåll kundernas förtroende, skydda dig mot chargebacks, behåll datasäkerheten, säkerställ efterlevnaden av regelverk och få värdefulla insikter för att kontinuerligt kunna förbättra åtgärderna för att förhindra bedrägerier.	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	Ta fram en specifikation av bedrägliga transaktioner per betalningsmetod.
Konverteringstratt för betalningar	Optimera intäktsgenereringen, förbättra användarupplevelsen, identifiera områden för processförbättring, mät marknadsföringens effektivitet, identifiera avvikelser eller problem och jämför resultat. Genom att kontinuerligt övervaka och optimera konverteringstratten kan det operativa teamet få tillväxten att öka, förbättra kundnöjdheten och maximera företagets framgångar.		Hur ser konverteringsgraden ut från kundvagn till genomförd transaktion den här månaden?

Så här kombinerar du data från Stripe med andra datakällor med hjälp av Data Pipeline

Stripe Data Pipeline ansluter sömlöst ditt Stripe-konto till ditt data- eller molnlager, där du kan analysera Stripe-data i kombination med data från andra system. Därifrån kan du sedan få tillgång till ytterligare affärsinsikter som kan förbättra följande:

Analys av kundresan

Genom att analysera kundinteraktioner, köpbeteenden och supportinteraktioner från CRM-data tillsammans med transaktionsbaserade Stripe-data får du en helhetsbild av kundupplevelsen. Du kan identifiera mönster, förbättra kundernas engagemang och öka konverteringsfrekvensen.

ChowNow, en provisionsfri onlineplattform för matbeställningar, använde Data Pipeline för att kombinera Stripe-data med andra affärsdata. Detta resulterade i en tydlig överblick över kundresan för både restauranger och matkunder. Djupgående insikter i restaurangernas introduktionsprocess och matgästernas beställningsbeslut hjälpte ChowNows marknadsföringsteam att finjustera annonsutgifter och minska kostnaderna för kundförvärv.

Finansiell planering och rapportering

Genom att analysera intäktsdata tillsammans med utgifter, kassaflöde och lönsamhetsmått kan du förbättra affärsverksamheten. Du kan till exempel övervaka övergripande ekonomiska resultat, skapa intäktsprognoser, förfina den ekonomiska planeringen och fatta datainformerade beslut för att främja ekonomisk tillväxt.

När Lime införde Stripe Data Pipeline och matchade Stripe-data med sina egna rapporter fick företaget möjlighet att spåra återbetalningar i realtid. Limes ekonomiteam kan nu rapportera om företagets kassaflöde med ett större mått av precision.

Operativ effektivitet

Genom att analysera Stripe-transaktioner tillsammans med lagerdata kan du upprätthålla optimala lagernivåer, minska lagerkostnaderna och förbättra den övergripande operativa effektiviteten – inklusive effektivisering av leveranskedjan.

Förebygga kundbortfall

Genom att analysera kundbeteenden tillsammans med transaktionshistorik och supportinteraktioner kan du identifiera kunder i riskzonen, anpassa retentionsstrategier och öka kundlojaliteten.

Marknadsföringskampanjers effektivitet

Genom att integrera Stripe-data med marknadsföringsdata kan du analysera effekten av marknadsföringskampanjer på kundförvärv, konverteringsfrekvenser och intäkter. Du kan mäta avkastning på investering för marknadsföringsinsatser, identifiera framgångsrika kampanjer, rikta personligt innehåll till användarprofiler som är mest intresserade av att köpa vissa produkter och fördela resurser på ett effektivt sätt för att förbättra marknadsföringsstrategierna.

När du har identifierat de viktigaste mätvärdena för ditt företag kan du enkelt spara dem – eller schemalägga dem i förväg så att du har de rapporter du behöver när du behöver dem. För Sigma-användare finns den här dokumentsidan med mer information om hur du schemalägger frågor. Data Pipeline-användare hittar knapparna "spara" och "schemalägg" i Redshift och Snowflake.

Förbättra beslutsfattandet med datainsikter

Stripe erbjuder en omfattande plattform som inte bara hjälper dig att behandla betalningar, utan också ger dig värdefulla insikter som förbättrar affärsverksamheten och företagets resultat. Våra verktyg gör det möjligt för flera team i hela organisationen – ekonomi-, produkt-, verksamhets-, försäljnings-, marknadsförings- och bedrägeriteam – att fatta databaserade beslut varje dag.

Kom igång med en kostnadsfri 30-dagars provperiod på Sigma eller Data Pipeline i dag.

Globala betalningar

Penninghantering

Intäkts- och ekonomiautomatisering

Mer

Efter fas

Efter användningsfall

Efter bransch

Ecosystem

Kom igång

Guider