ธุรกิจการให้บริการระบบซอฟต์แวร์ (SaaS) ต้องอาศัยข้อมูล ทุกการชำระเงินตามรอบบิล การอัปเกรด การยกเลิก และการชำระเงิน ล้วนบอกเล่าเรื่องราวเกี่ยวกับประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์และทิศทางของธุรกิจของคุณ แต่หากไม่มีเครื่องมือและตัวชี้วัดที่เหมาะสม ก็ง่ายที่จะมองข้ามสัญญาณสำคัญและจมอยู่กับตัวเลขที่ไม่มีประโยชน์เท่าไหร่นัก

ด้านล่างนี้ เราจะอธิบายให้เห็นภาพว่าการวิเคราะห์ข้อมูลของธุรกิจ SaaS เป็นอย่างไรในทางปฏิบัติ: ตัวชี้วัดใดที่สำคัญ วิธีการทำงานกับข้อมูลเหล่านั้น และวิธีที่ Stripe Sigma สามารถเปลี่ยนข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่ใช้งานได้จริง

เนื้อหาหลักในบทความ

• การวิเคราะห์ข้อมูล SaaS คืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญ
  
• ตัวชี้วัดด้านการวิเคราะห์ที่สำคัญที่สุดของธุรกิจ SaaS ที่ควรติดตามมีอะไรบ้าง
  
• Stripe Sigma สามารถช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล SaaS ได้อย่างไร
  
• Stripe Sigma มีข้อดีอย่างไรเมื่อเทียบกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล SaaS อื่นๆ
  
• ธุรกิจ SaaS ชั้นนำใช้ Stripe Sigma เพื่อขับเคลื่อนการเติบโตอย่างไร
  
• คุณจะจะเริ่มต้นใช้งาน Stripe Sigma เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล SaaS ได้อย่างไร
  

การวิเคราะห์ข้อมูล SaaS คืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญ

ธุรกิจ SaaS มีการสร้างข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะเป็นการสมัครใช้งาน การอัปเกรด การยกเลิกการใช้งาน รูปแบบการใช้งาน การชำระเงิน และอื่นๆ การวิเคราะห์ข้อมูล SaaS คือกระบวนการเปลี่ยนข้อมูลเหล่านี้ให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการดำเนินงานของธุรกิจและทิศทางในอนาคต ข้อมูลนี้มีความสำคัญเนื่องจากโมเดลการชำระเงินตามรอบบิลต้องพึ่งพาความสัมพันธ์ระยะยาวและรายได้ที่เกิดขึ้นซ้ำ หากต้องการเติบโตอย่างยั่งยืน คุณจำเป็นต้องเข้าใจว่าอะไรที่ใช้ได้ผล อะไรที่ไม่ได้ผล และทำไมจึงเป็นเช่นนั้น รายรับในตลาด SaaS ทั่วโลกคาดว่าจะเกิน 428 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025

ต่อไปนี้คือวิธีที่การวิเคราะห์ข้อมูล SaaS สามารถช่วยธุรกิจแบบชำระเงินตามรอบบิลได้:

• __มองเห็นแหล่งที่มาของการเติบโตของคุณ: ลูกค้าที่มีมูลค่าตลอดอายุการใช้งานสูง (LTV หรือ CLTV) ส่วนใหญ่อาจมาจากช่องทางใดช่องทางหนึ่งโดยเฉพาะ บางครั้งผู้ใช้งานที่เริ่มใช้ฟีเจอร์บางอย่างตั้งแต่เนิ่นๆ อาจมีแนวโน้มที่จะอยู่กับคุณนานมากกว่า การวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีไม่เพียงแค่บอกว่าเกิดอะไรขึ้น แต่ยังช่วยชี้ให้เห็นว่าควรให้ความสนใจกับอะไรในลำดับต่อไป
  
• ตรวจพบปัญหาก่อนจะกลายเป็นความสูญเสีย: : การเลิกใช้งานมักค่อยๆ ก่อตัวขึ้น หากคุณรู้ว่าสัญญาณเริ่มต้นใด ก็จะสามารถทำนายแนวโน้มดังกล่าวได้ เช่น การมีส่วนร่วมของผู้ใช้งานที่ลดลง หรือการไม่ชำระเงิน คุณจะสามารถดำเนินการได้อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น และรักษาลูกค้าไว้ได้มากขึ้น
  
• ทำให้ทุกทีมเห็นภาพเดียวกัน: เมื่อทีมผลิตภัณฑ์ ฝ่ายปฏิบัติการ การเงิน และผู้บริหาร ตัดสินใจโดยอิงจากชุดข้อมูลเดียวกัน จะช่วยลดการคาดเดา และหลีกเลี่ยงความขัดแย้งในลำดับความสำคัญได้
  
• วัดสิ่งที่สำคัญ: การติดตามเพียงรายรับรวมโดยไม่เข้าใจเรื่องการรักษาลูกค้า ต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า (CAC) หรือ LTV จะทำให้คุณเห็นภาพธุรกิจอย่างไม่สมบูรณ์ (และมักจะคลาดเคลื่อน) การวิเคราะห์ข้อมูล SaaS ช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่ตัวชี้วัดที่ขับเคลื่อนธุรกิจของคุณ
  

โดยแก่นแท้แล้ว การวิเคราะห์ข้อมูล SaaS คือกลไกในการตัดสินใจอย่างหนึ่ง ซึ่งช่วยให้คุณมีความชัดเจนในการขับเคลื่อนธุรกิจได้เร็วขึ้น ลงทุนได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น และขยายธุรกิจด้วยความมั่นใจมากขึ้น

ตัวชี้วัดด้านการวิเคราะห์ที่สำคัญที่สุดของธุรกิจ SaaS ที่ควรติดตามมีอะไรบ้าง

ประสิทธิภาพของธุรกิจ SaaS มักขึ้นอยู่กับตัวชี้วัดหลักไม่กี่ตัว ซึ่งเป็นสัญญาณที่บ่งบอกว่าโมเดลธุรกิจของคุณทำงานได้ดีเพียงใด คุณกำลังเติบโตอย่างมีประสิทธิภาพแค่ไหน และความเสี่ยงหรือโอกาสที่สำคัญที่สุดของคุณอยู่ตรงไหน

ต่อไปนี้คือตัวชี้วัดที่ควรติดตาม และเหตุผลว่าทำไมจึงมีความสำคัญ:

รายรับตามแบบแผนล่วงหน้าต่อเดือน (MRR)

MRR คือรายรับที่คาดการณ์ได้ทั้งหมดที่คุณได้รับในแต่ละเดือนจากการชำระเงินตามรอบบิลที่ใช้งานอยู่ ซึ่งถือเป็นหนึ่งในวิธีที่รวดเร็วที่สุดในการประเมินแนวโน้มการเติบโต โดยเฉพาะหากคุณแยกตามแหล่งที่มา (เช่น ธุรกิจใหม่ การอัปเกรด) การเปลี่ยนแปลงของ MRR แม้เพียงเล็กน้อยก็สามารถบ่งชี้สัญญาณเริ่มต้นของโมเมนตัมผลิตภัณฑ์หรือภาวะตลาดอิ่มตัวได้

รายรับตามแบบแผนล่วงหน้าต่อปี (ARR)

ARR ให้มุมมองที่กว้างขึ้นของ MRR โดยช่วยลดความผันผวนที่อาจเกิดขึ้นในแต่ละเดือน และมีประโยชน์อย่างยิ่งในการวางแผนประจำปีและจัดทำรายงานสำหรับนักลงทุน ARR ยังช่วยให้คุณมองเห็นแนวโน้มตามฤดูกาลได้ชัดเจนยิ่งขึ้น ซึ่งอาจทำให้การวิเคราะห์ MRR เพียงอย่างเดียวคลาดเคลื่อนได้ ให้ลองนึกว่า MRR เปรียบเสมือนมาตรวัดความเร็ว ขณะที่ ARR เปรียบเสมือนเข็มทิศที่ใช้วัดทิศทางระยะยาว

CAC

CAC จะวัดต้นทุนที่คุณใช้เพื่อดึงดูดลูกค้าใหม่หนึ่งราย ซึ่งรวมถึงค่าใช้จ่ายด้านโฆษณาและเงินเดือนของทีมขา โดยถือเป็นสัญญาณชี้วัดประสิทธิภาพของธุรกิจอย่างหนึ่ง หาก CAC เพิ่มสูงขึ้น มักสะท้อนว่าคุณกำลังเจาะกลุ่มเป้าหมายที่เปลี่ยนเป็นลูกค้าได้ยากขึ้น หรือต้องปรับปรุงช่องทางการขาย CAC ที่สูงไม่ใช่เรื่องผิด หากลูกค้าอยู่กับคุณนานพอที่จะคุ้มค่ากับต้นทุนที่จ่ายไป

อัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า

การเลิกใช้บริการคือสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อมีลูกค้าจากไป อัตราการเลิกใช้บริการเพียง 5% อาจดูไม่มาก แต่เมื่อสะสมไปเรื่อยๆ จะส่งผลให้รายได้ประจำของคุณลดลง และทำให้มูลค่า LTV ต่ำลงไปด้วย มี 2 วิธีหลักในการติดตามการเลิกใช้บริการ ได้แก่

• การเลิกใช้บริการของลูกค้า: เปอร์เซ็นต์ของผู้ใช้ที่ยกเลิก
  
• การสูญเสียรายรับ: เปอร์เซ็นต์ของรายรับที่สูญเสียไปจากการยกเลิก
  

การติดตามทั้งสองอย่างนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจได้ว่ากำลังสูญเสียลูกค้ารายใหญ่เพียงไม่กี่ราย หรือเสียลูกค้ารายย่อยจำนวนมาก การวิเคราะห์อัตราการเลิกใช้บริการอย่างละเอียด (เช่น ตามกลุ่มลูกค้า แพ็กเกจ หรือช่วงอายุการใช้งาน) จะทำให้ข้อมูลมีประโยชน์มากยิ่งขึ้น

LTV หรือ CLTV

LTV คือรายได้รวมที่คุณคาดว่าจะได้รับจากลูกค้ารายหนึ่งตลอดระยะเวลาที่ลูกค้าคนนั้นมีความสัมพันธ์กับธุรกิจของคุณ ซึ่งเป็นตัวชี้วัดสำคัญที่สะท้อนให้เห็นถึงมูลค่าที่คุณสามารถสร้างได้ ไม่ใช่แค่จำนวนลูกค้าที่คุณลงทะเบียน LTV จะมีประโยชน์มากยิ่งขึ้นเมื่อใช้ร่วมกับ CAC หาก LTV มีค่ามากกว่า CAC อย่างน้อย 3 เท่า แสดงว่าการเติบโตของธุรกิจคุณมีแนวโน้มที่จะยั่งยืน แต่หากไม่ถึงเกณฑ์นี้ ก็อาจหมายความว่าคุณกำลังใช้ต้นทุนมากเกินไปในการดึงดูดลูกค้าที่อยู่กับคุณแค่ระยะสั้นๆ

อัตราการเปลี่ยนเป็นผู้ใช้แบบชำระเงิน

ทุกช่องทางมีจุดรั่วไหลได้ อัตราการเปลี่ยนเป็นผู้ใช้แบบชำระเงิน ของคุณ จากทดลองใช้เป็นผู้ใช้งานแบบชำระเงิน หรือจากการลงทะเบียนไปสู่การเริ่มใช้งานจริง แสดงให้เห็นว่าลูกค้ามีโมเมนตัมลดลงในจุดใด อัตราการเปลี่ยนเป็นผู้ใช้แบบชำระเงินที่ต่ำอาจสะท้อนถึงการสื่อสารที่ไม่สอดคล้องกัน กระบวนการเริ่มต้นใช้งานที่ซับซ้อน หรือมีช่องว่างในแง่ของคุณค่าระหว่างสิ่งที่สัญญาไว้กับสิ่งที่ผู้ใช้ได้รับจริง เพื่อให้เห็นภาพที่ครบถ้วน ควรแยกวิเคราะห์อัตราการเปลี่ยนเป็นผู้ใช้แบบชำระเงินในแต่ละช่วงและแต่ละกลุ่มเป้าหมาย เช่น มีผู้เข้าชมเว็บไซต์กี่คนที่เริ่มทดลองใช้งานฟรี มีผู้ใช้ที่ทดลองใช้งานฟรีกี่คนที่เปลี่ยนมาเป็นผู้ใช้แบบชำระเงิน ผู้ใช้ครั้งแรกมีกี่คนที่ยังคงใช้งานในระยะยาว การติดตามแต่ละขั้นตอนจะช่วยให้คุณระบุจุดที่สร้างแรงเสียดทานและปรับให้เหมาะสมได้อย่างตรงจุด

ตัวชี้วัดอื่นๆ

ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับระยะของธุรกิจและโมเดลที่คุณใช้ คุณอาจต้องพิจารณาตัวชี้วัดต่อไปนี้ด้วย:

• อัตราการรักษารายรับสุทธิ (NRR) : ตัวชี้วัดนี้แสดงให้เห็นว่าคุณสามารถรักษาและขยายรายรับได้มากน้อยเพียงใดเมื่อเวลาผ่านไป โดยคำนึงถึงการเลิกใช้บริการ การอัปเกรด และการดาวน์เกรด ซึ่งเป็นสัญญาณบ่งชี้ถึงความเหมาะสมระหว่างผลิตภัณฑ์กับตลาด และความสำเร็จในการขายเพิ่ม (Upsell)
  
• ผู้ใช้ที่ใช้งานรายวัน/รายเดือน (DAU/MAU): ตัวชี้วัดเหล่านี้ใช้ติดตามระดับการมีส่วนร่วม และมักสามารถทำนายแนวโน้มการเลิกใช้งานได้ ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยการใช้งานจริง
  
• อัตราการเผาเงิน: อัตรานี้แสดงให้เห็นว่าคุณใช้เงินสดไปเร็วแค่ไหน โดยตัวชี้วัดมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจ SaaS ในระยะเริ่มต้นหรือที่ได้รับการสนับสนุนจากผู้ร่วมลงทุน
  

คุณไม่จำเป็นต้องมีตัวชี้วัดนับร้อยเพื่อบริหารธุรกิจอย่างชาญฉลาด แต่คุณจำเป็นต้องติดตามตัวชี้วัดที่เชื่อมโยงโดยตรงกับรายได้ การรักษาลูกค้า และมูลค่าที่ลูกค้าได้รับอย่างสม่ำเสมอ ธุรกิจ SaaS ชั้นนำใช้ตัวเลขเหล่านี้เพื่อชี้นำว่าควรเร่งลงทุนในจุดใด แก้ไขปัญหาที่ตรงไหน และทดลองสิ่งใหม่ๆ ที่จุดใด

Stripe Sigma สามารถช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล SaaS ได้อย่างไร

การวิเคราะห์ข้อมูล SaaS มักหมายถึงการต้องจัดการกับเครื่องมือหลากหลายตัว การส่งออกข้อมูลลงในสเปรดชีต หรือการรอทีมข้อมูลจัดทำรายงานให้ Stripe Sigma คือระบบการวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยภาษา SQL และ AI ซึ่งฝังอยู่ภายในแพลตฟอร์มของ Stripe โดยตรง ซึ่งมอบการวิเคราะห์ข้อมูลที่คุณต้องการใช้งาน หากคุณใช้ Stripe ในการจัดการการชำระเงินตามรอบบิล การชำระเงิน และการเรียกเก็บเงิน Stripe Sigma จะช่วยให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นได้ภายในแดชบอร์ด Stripe Sigma ช่วยให้คุณสามารถตั้งคำถามกับข้อมูลนั้น และได้รับคำตอบภายในไม่กี่วินาทีอย่างง่ายดาย

คุณสามารถทำงานกับ Sigma ได้หลายวิธี:

• ใช้ SQL หากคุณสะดวกในการเขียนคำขอ
  
• เริ่มต้นด้วยเทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับคำถามที่พบบ่อยในธุรกิจ SaaS เช่น "รายรับตามแบบแผนล่วงหน้าต่อเดือนคือเท่าไร" หรือ "เรามีจำนวนการชำระเงินตามรอบบิลที่ยังคงใช้งานอยู่กี่รายการ"
  
• ถามคำถามกับ Sigma Assistant เป็นภาษาอังกฤษธรรมดา และให้ Sigma Assistant สร้างคำขอให้คุณ
  

ไม่ว่าคุณจะใช้ Sigma ด้วยวิธีใด คุณก็กำลังสอบถามข้อมูลสดแบบเรียลไทม์ การใช้งานนั้นรวดเร็ว ยืดหยุ่น และสามารถเข้าถึงได้จากทุกทีม

การใช้ Stripe Sigma มีข้อดีอย่างไรเมื่อเทียบกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล SaaS อื่นๆ

มีแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลอยู่มากมายในตลาด แต่สำหรับธุรกิจ SaaS ที่ใช้ Stripe แล้ว Sigma จะมอบข้อได้เปรียบที่แตกต่างออกไป: ข้อมูลของคุณมีอยู่แล้วในระบบ และคุณไม่จำเป็นต้องย้ายข้อมูลไปที่อื่นเพื่อให้ได้คำตอบ

ต่อไปนี้คือจุดเด่นของ Sigma:

ข้อมูลใช้งานจริงที่ผสานรวมเข้าด้วยกัน

Sigma ทำงานโดยตรงจากข้อมูล Stripe ของคุณ ภายในแดชบอร์ด Stripe โดยไม่ต้องซิงค์ นำเข้า หรือรอให้ไปป์ไลน์รีเฟรชข้อมูล คุณกำลังดูตัวเลขใช้งานจริงที่อัปเดตเสมอ ไม่ว่าคุณจะกำลังตรวจสอบ MRR ของเดือนนี้หรือตรวจสอบอัตราการเลิกใช้งานของไตรมาสที่แล้ว

เครื่องมือวิเคราะห์ที่ยืดหยุ่น

ด้วย Sigma คุณไม่จำเป็นต้องยึดติดอยู่กับแดชบอร์ดแบบตายตัวหรือรายงานที่อ่านไม่เข้าใจ คุณสามารถเขียนคำสั่ง SQL เองเพื่อตอบคำถามที่ต้องการ เริ่มจากเทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้าและปรับแก้ตามต้องการ หรือถาม Sigma Assistant หากคุณต้องการแยกดู MRR ตามผลิตภัณฑ์ กรองข้อมูลการเลิกใช้งานตามกลุ่มผู้ใช้ที่ลงทะเบียน หรือค้นหาลูกค้าที่ไม่ชำระเงินในช่วง 7 วันที่ผ่านมา คุณก็สามารถทำได้ Sigma มอบความยืดหยุ่นให้คุณสำรวจข้อมูลในแบบที่เป็นประโยชน์กับคุณมากที่สุด

การออกแบบร่วมกัน

คำถามที่บันทึกไว้สามารถแชร์ข้ามทีมของคุณได้ เมื่อมีใครสร้างรายงานที่เป็นประโยชน์ขึ้นมา เช่น การเลิกใช้งานตามกลุ่มผู้ใช้ที่ลงทะเบียน หรือจำนวนการชำระเงินตามรอบบิลที่ยังคงใช้งานอยู่แยกตามแพ็กเกจ คนอื่นๆ ก็สามารถนำไปใช้งานได้ ไม่ว่าจะเป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์ หัวหน้าฝ่ายการเงิน หรือทีมปฏิบัติการ ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้โดยไม่ต้องรอนักวิเคราะห์ คุณสามารถนำคำขอมาใช้ซ้ำและปรับแก้ได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องเริ่มต้นจากศูนย์

ไม่ต้องเปลี่ยนเครื่องมือ

เนื่องจาก Sigma ถูกสร้างขึ้นใน Stripe คุณจึงไม่ต้องออกจากแพลตฟอร์มที่การเรียกเก็บเงิน และการชำระเงินของคุณใช้งานจริงอยู่แล้ว คุณสามารถทำได้ตั้งแต่ดูประวัติการทำธุรกรรมของลูกค้า แล้วต่อยอดไปสู่การรันรายงานรายได้ทั้งธุรกิจได้โดยไม่ต้องสลับไปยังระบบอื่น

การทำงานอัตโนมัติที่ช่วยประหยัดเวลา

คุณสามารถกำหนดเวลารายงานให้ส่งไปยังกล่องจดหมายของคุณ (หรือของทีมคุณ) เป็นประจำได้ ด้วยวิธีนี้ ตัวชี้วัดสำคัญ เช่น การอัปเกรดรายสัปดาห์หรือการชำระเงินล่าช้าตามภูมิศาสตร์ จะปรากฏขึ้นโดยไม่ต้องมีการเตือนหรือดึงข้อมูลด้วยตนเอง

ธุรกิจ SaaS ชั้นนำใช้ Stripe Sigma เพื่อขับเคลื่อนการเติบโตอย่างไร

ทีม SaaS ที่มีประสิทธิภาพสูงสร้างนิสัยในการใช้ตัวชี้วัดของตนเอง Stripe Sigma มอบความยืดหยุ่นในการตั้งคำถามที่ดีกว่าและดำเนินการได้เร็วขึ้นเมื่อคำตอบมีความสำคัญ

ต่อไปนี้คือวิธีที่ทีมต่างๆ ใช้ Stripe Sigma เพื่อสร้างความเฉียบคมและขยายธุรกิจอย่างชาญฉลาด:

ทีมปฏิบัติการติดตามประสิทธิภาพรายวัน

หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการใช้ Sigma เพื่อติดตามสิ่งที่เกิดขึ้นในธุรกิจในขณะนี้ พวกเขาจะติดตาม:

• การลงทะเบียนรายวัน
  
• การเปลี่ยนแปลงการชำระเงินตามรอบบิลรายเดือน
  
• การลดลงที่ไม่คาดคิดในปริมาณการชำระเงินหรือการคืนเงินพุ่งสูงขึ้น
  

การตรวจสอบตัวเลขเหล่านี้แบบเรียลไทม์จะช่วยให้สามารถจับปัญหาได้ตั้งแต่เนิ่นๆ

ทีมการเงินปิดบัญชีได้เร็วขึ้นและคาดการณ์ได้ดีขึ้น

Sigma เร่งการรายงานไปยังทีมการเงินโดยไม่ลดทอนความถูกต้อง แทนที่จะส่งออก CSV และรวมข้อมูลเข้าด้วยกัน พวกเขาใช้ Sigma เพื่อ:

• กระทบยอดรายรับ ค่าธรรมเนียม และการเบิกจ่าย
  
• ติดตามกระแสเงินสดตามเวลาและภูมิศาสตร์
  
• ดึง MRR, ARR และการเก็บเงินแบบเรียลไทม์สำหรับการรายงาน
  

ตัวอย่างเช่น Zoom ใช้ Sigma เพื่อรวบรวมข้อมูลสำคัญสำหรับการรับรู้รายรับ การกระทบยอด และการรายงาน และแพลตฟอร์มการสื่อสารวิดีโอนี้ใช้ข้อมูลนี้ในการแก้ไขปัญหา Sigma ช่วยให้การปิดบัญชีรายเดือนรวดเร็วยิ่งขึ้น และมอบมุมมองที่ชัดเจนยิ่งขึ้นแก่ผู้บริหารเกี่ยวกับแนวโน้มรายได้

นักวิเคราะห์เจาะลึกข้อมูลการรักษาลูกค้า การใช้งาน และมูลค่า

ทีมข้อมูลที่ธุรกิจต่างๆ เช่น แพลตฟอร์มการส่งข้อความอย่าง Slack ใช้ Sigma เพื่อสำรวจพฤติกรรมของกลุ่มลูกค้า มูลค่าตลอดอายุการใช้งาน และรูปแบบการมีส่วนร่วมกับผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างเช่น

• การเลิกใช้บริการแตกต่างกันอย่างไรโดยแบ่งตามระดับราคา หรือเดือนที่ลงทะเบียน
  
• กลุ่มลูกค้าใดที่มี LTV สูงที่สุด
  
• การยกเลิกมักจะเกิดขึ้นในจุดใดในวงจรการเป็นลูกค้า
  

ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยกำหนดการตัดสินใจในแผนการดำเนินงาน การทดลองการตั้งราคา และอื่นๆ

ทีมการเติบโตค้นพบโอกาสใหม่ๆ

เนื่องจาก Sigma รองรับการค้นหาข้อมูลแบบเฉพาะกิจ ทีมขับเคลื่อนการเติบโตจึงใช้เครื่องมือนี้ในการสำรวจคำถามที่เกิดขึ้น เช่น:

• อัตราการอัปเกรดจากแพ็กเกจ Basic เป็น Pro ในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมาเป็นเท่าไร
  
• ลูกค้าที่ใช้งานฟีเจอร์ X มีแนวโน้มที่จะต่ออายุการใช้งานมากกว่าหรือไม่
  
• ช่องทางการได้มาซึ่งลูกค้าใดที่นำมาซึ่งผู้ใช้งานที่จ่ายเงินสูงที่สุด
  

Sigma มอบข้อมูลเพื่อยืนยันสัญชาตญาณทางธุรกิจ และให้ความคล่องตัวในการเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกให้กลายเป็นการดำเนินการได้อย่างรวดเร็ว

คุณจะเริ่มต้นใช้งาน Stripe Sigma เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล SaaS อย่างไร

หากคุณใช้ Stripe สำหรับการเรียกเก็บเงิน คุณก็อยู่ในจุดเริ่มต้นที่ดีแล้ว Stripe Sigma ใช้ข้อมูลจากระบบที่คุณมีอยู่เดิม ทำให้การเริ่มต้นใช้งานเป็นเรื่องที่ค่อนข้างง่าย

ต่อไปนี้คือขั้นตอนในการเริ่มต้นใช้งาน:

เปิดใช้งาน Sigma ในแดชบอร์ด Stripe ของคุณ

Sigma เป็นฟีเจอร์ส่วนเสริม คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการทดลองใช้ฟรี 30 วัน และขั้นตอนการตั้งค่านั้นใช้เพียงไม่กี่คลิกในเมนูด้านซ้ายมือในหน้าแดชบอร์ดของคุณ

สำรวจคลังเทมเพลตคำขอ

Stripe รวมคำขอที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับกรณีการใช้งานทั่วไป เช่น การชำระเงินตามรอบบิลที่ยังคงใช้งานอยู่, แนวโน้มของ MRR, ลูกค้าที่ยกเลิกการใช้งาน และการชำระเงินที่ล้มเหลว เทมเพลตเหล่านี้ช่วยให้คุณเริ่มต้นดูข้อมูลจริงได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่จำเป็นต้องเขียนคำสั่ง SQL

ใช้ Sigma Assistant สำหรับการสอบถามด้วยภาษาธรรมชาติ

หากคุณเขียน SQL ไม่ถนัด Sigma Assistant ช่วยให้คุณสามารถตั้งคำถามด้วยข้อความภาษาอังกฤษทั่วไปได้ คุณอาจพิมพ์: “Show monthly recurring revenue by product for the past 6 months.”

Sigma จะเขียนคำสั่ง SQL ให้โดยอัตโนมัติ และคุณสามารถรัน แก้ไขเพิ่มเติม หรือบันทึกคำขอนั้นไว้ใช้งานต่อได้

รันและปรับปรุงรายงานหลักของคุณ

เริ่มต้นด้วยตัวชี้วัดพื้นฐาน:

• MRR และ ARR ตามเวลา
  
• อัตราการเลิกใช้ตามกลุ่มลูกค้าที่ลงทะเบียน
  
• รูปแบบการอัปเกรด/ดาวน์เกรดตามแผน
  
• การเปลี่ยนจากทดลองใช้งานเป็นผู้ใช้แบบชำระเงิน
  

คุณจะเห็นผลลัพธ์ทันทีในแดชบอร์ดของคุณและสามารถปรับแต่งตัวกรอง ช่วงเวลา และการจัดกลุ่มได้ตามที่ต้องการ

บันทึก กำหนดเวลา และแชร์รายงานของคุณ

เมื่อคุณสร้างรายงานที่คุณจะนำกลับมาใช้ใหม่ เช่น “ลูกค้าที่เลิกใช้ตามเดือนที่ลงทะเบียน” ก็ให้บันทึกไว้ใน Sigma สิ่งที่คุณจะทำได้:

• กำหนดเวลาให้ส่งอีเมลถึงคุณหรือทีมของคุณโดยอัตโนมัติ
  
• แสดงผลลัพธ์โดยใช้กราฟที่อยู่ในตัว
  
• แชร์ลิงก์ไปยังคำขอภายใน Stripe
  

วิธีนี้เป็นวิธีที่ง่ายในการแสดงตัวชี้วัดสำคัญให้เห็นอย่างชัดเจน โดยไม่เพิ่มภาระงานเพิ่มเติม

ใช้ Sigma เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการวิเคราะห์ในระดับลึกยิ่งขึ้น

Sigma ครอบคลุมการวิเคราะห์ข้อมูลในชีวิตประจำวันหลายด้านที่ทีม SaaS ใช้งานเป็นประจำ แต่หากคุณต้องการเชื่อมข้อมูลจาก Stripe เข้ากับตัวชี้วัดด้านการใช้งานหรือด้านการตลาด ลองพิจารณาขยายการใช้งานได้ด้วย Stripe Data Pipeline ไปยังคลังข้อมูลของคุณ