การวิเคราะห์ SaaS: ตัวชี้วัดที่ธุรกิจแบบชำระเงินตามรอบบิลทุกแห่งควรติดตาม

Stripe Sigma
Stripe Sigma

ข้อมูลทางธุรกิจที่เข้าถึงได้อย่างรวดเร็ว

ดูข้อมูลเพิ่มเติม 
  1. บทแนะนำ
  2. การวิเคราะห์ข้อมูล SaaS คืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญ
  3. ตัวชี้วัดด้านการวิเคราะห์ที่สำคัญที่สุดของธุรกิจ SaaS ที่ควรติดตามมีอะไรบ้าง
    1. รายรับตามแบบแผนล่วงหน้าต่อเดือน (MRR)
    2. รายรับตามแบบแผนล่วงหน้าต่อปี (ARR)
    3. CAC
    4. อัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า
    5. LTV หรือ CLTV
    6. อัตราการเปลี่ยนเป็นผู้ใช้แบบชำระเงิน
    7. ตัวชี้วัดอื่นๆ
  4. Stripe Sigma สามารถช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล SaaS ได้อย่างไร
  5. การใช้ Stripe Sigma มีข้อดีอย่างไรเมื่อเทียบกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล SaaS อื่นๆ
    1. ข้อมูลใช้งานจริงที่ผสานรวมเข้าด้วยกัน
    2. เครื่องมือวิเคราะห์ที่ยืดหยุ่น
    3. การออกแบบร่วมกัน
    4. ไม่ต้องเปลี่ยนเครื่องมือ
    5. การทำงานอัตโนมัติที่ช่วยประหยัดเวลา
  6. ธุรกิจ SaaS ชั้นนำใช้ Stripe Sigma เพื่อขับเคลื่อนการเติบโตอย่างไร
    1. ทีมปฏิบัติการติดตามประสิทธิภาพรายวัน
    2. ทีมการเงินปิดบัญชีได้เร็วขึ้นและคาดการณ์ได้ดีขึ้น
    3. นักวิเคราะห์เจาะลึกข้อมูลการรักษาลูกค้า การใช้งาน และมูลค่า
    4. ทีมการเติบโตค้นพบโอกาสใหม่ๆ
  7. คุณจะจะเริ่มต้นใช้งาน Stripe Sigma เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล SaaS ได้อย่างไร
    1. เปิดใช้งาน Stripe Sigma ในแดชบอร์ด Stripe
    2. สำรวจคลังเทมเพลตคำขอ
    3. ใช้ Stripe Sigma Assistant สำหรับการสอบถามด้วยภาษาธรรมชาติ
    4. รันและปรับปรุงรายงานหลักของคุณ
    5. บันทึก กำหนดเวลา และแชร์รายงานของคุณ
    6. ใช้ Stripe Sigma เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการวิเคราะห์ในระดับลึกยิ่งขึ้น

ธุรกิจการให้บริการระบบซอฟต์แวร์ (SaaS) ขึ้นอยู่กับข้อมูล การชำระเงินตามรอบบิล การอัปเกรด การยกเลิก และการชำระเงินแต่ละรายการล้วนบอกเล่าเรื่องราวเกี่ยวกับประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ของคุณและทิศทางของธุรกิจ 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
  • การใช้ 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 มักหมายถึงการต้องสลับใช้งานเครื่องมือหลายตัว การส่งออกสเปรดชีต หรือการรอให้ทีมข้อมูลดำเนินการ Stripe Sigma คือเลเยอร์การวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย Structured Query Language (SQL) และ AI ซึ่งสร้างขึ้นในแพลตฟอร์ม Stripe ที่ช่วยให้คุณได้รับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการ หากคุณใช้ Stripe ในการจัดการการชำระเงินตามรอบบิล การชำระเงิน และการเรียกเก็บเงิน Stripe Sigma จะช่วยให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นได้ภายในแดชบอร์ด Stripe ของคุณ Stripe Sigma ช่วยให้คุณสามารถตั้งคำถามกับข้อมูลนั้น และได้รับคำตอบภายในไม่กี่วินาทีอย่างง่ายดาย

คุณสามารถใช้งาน Stripe Sigma ได้หลายวิธีดังนี้

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

ไม่ว่าคุณจะใช้ Stripe Sigma อย่างไร คุณก็กำลังสืบค้นข้อมูลแบบเรียลไทม์อยู่ดี อีกทั้งยังรวดเร็ว ยืดหยุ่น และสามารถเข้าถึงได้จากทุกทีม

การใช้ Stripe Sigma มีข้อดีอย่างไรเมื่อเทียบกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล SaaS อื่นๆ

มีแพลตฟอร์มการวิเคราะห์มากมายในตลาด แต่สำหรับธุรกิจ SaaS ที่ใช้ Stripe แล้ว Stripe Sigma จะมอบข้อได้เปรียบที่แตกต่างออกไป นั่นคือ ข้อมูลของคุณมีอยู่แล้วในระบบ และคุณไม่จำเป็นต้องย้ายข้อมูลไปที่อื่นเพื่อให้ได้คำตอบ

ต่อไปนี้คือจุดเด่นของ Stripe Sigma

ข้อมูลใช้งานจริงที่ผสานรวมเข้าด้วยกัน

Stripe Sigma ทำงานโดยตรงจากข้อมูล Stripe ของคุณภายในแดชบอร์ด Stripe โดยไม่ต้องซิงค์ นำเข้า หรือรอให้ไปป์ไลน์รีเฟรชข้อมูล คุณกำลังดูตัวเลขแบบเรียลไทม์ที่เป็นปัจจุบัน ไม่ว่าคุณจะกำลังตรวจสอบ MRR ของเดือนนี้หรือตรวจสอบอัตราการเลิกใช้งานของไตรมาสที่แล้ว

เครื่องมือวิเคราะห์ที่ยืดหยุ่น

เมื่อใช้ Stripe Sigma คุณจะไม่ถูกจำกัดอยู่แค่แดชบอร์ดตายตัวหรือรายงานที่ไม่รู้ตรรกะในการคำนวณ คุณสามารถเขียนคำสั่ง SQL แบบกำหนดเองเพื่อตอบคำถามเฉพาะ โดยเริ่มต้นด้วยเทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้าและปรับแต่งได้ตามต้องการ หรือถาม Stripe Sigma Assistant หากคุณต้องการแยกดู MRR ตามผลิตภัณฑ์ กรองข้อมูลการเลิกใช้งานตามกลุ่มผู้ใช้ที่ลงทะเบียน หรือค้นหาลูกค้าที่ชำระเงินไม่สำเร็จในช่วง 7 วันที่ผ่านมา คุณก็สามารถทำได้ Stripe Sigma มอบความยืดหยุ่นให้คุณสำรวจข้อมูลในแบบที่เป็นประโยชน์กับคุณมากที่สุด

การออกแบบร่วมกัน

คิวรีที่บันทึกไว้สามารถแชร์ข้ามทีมของคุณได้ เมื่อมีใครสร้างรายงานที่เป็นประโยชน์ขึ้นมา เช่น การเลิกใช้งานตามกลุ่มผู้ใช้ที่ลงทะเบียน หรือจำนวนการชำระเงินตามรอบบิลที่ยังคงใช้งานอยู่แยกตามแพ็กเกจ คนอื่นๆ ก็สามารถนำไปใช้งานได้ ไม่ว่าจะเป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์ หัวหน้าฝ่ายการเงิน หรือทีมปฏิบัติการ ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้โดยไม่ต้องรอนักวิเคราะห์ คุณสามารถนำคิวรีมาใช้ซ้ำและปรับแก้ได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องเริ่มต้นจากศูนย์

ไม่ต้องเปลี่ยนเครื่องมือ

เนื่องจาก Stripe Sigma ผสานอยู่ใน Stripe คุณจึงไม่ต้องออกจากแพลตฟอร์มที่คุณใช้สำหรับการเรียกเก็บเงินและการชำระเงิน คุณสามารถทำได้ตั้งแต่ดูประวัติการทำธุรกรรมของลูกค้า ไปจนถึงการเรียกใช้รายงานรายรับทั้งธุรกิจได้โดยไม่ต้องสลับไปยังระบบอื่น

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

คุณจะจะเริ่มต้นใช้งาน Stripe Sigma เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล SaaS ได้อย่างไร

หากคุณใช้ Stripe สำหรับการเรียกเก็บเงินอยู่แล้ว คุณก็เกือบพร้อมแล้ว Stripe Sigma จะใช้ข้อมูลที่คุณมีอยู่แล้ว ดังนั้นการเริ่มต้นใช้งานจึงค่อนข้างง่าย

ต่อไปนี้คือขั้นตอนในการเริ่มต้นใช้งาน:

เปิดใช้งาน Stripe Sigma ในแดชบอร์ด Stripe

Stripe Sigma เป็นฟีเจอร์เสริม คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการทดลองใช้ฟรี 30 วัน และสามารถตั้งค่าได้อย่างง่ายดายเพียงไม่กี่คลิกจากเมนูด้านซ้ายในแดชบอร์ด

สำรวจคลังเทมเพลตคำขอ

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

ใช้ Stripe Sigma Assistant สำหรับการสอบถามด้วยภาษาธรรมชาติ

หากคุณไม่ใช่ผู้ใช้ SQL ทาง Stripe Sigma Assistant จะให้คุณถามคำถามเป็นภาษาอังกฤษได้ คุณอาจพิมพ์ว่า “Show monthly recurring revenue by product for the past 6 months.”

Stripe Sigma จะเขียนคำสั่ง SQL ให้โดยอัตโนมัติ และคุณสามารถรัน แก้ไขเพิ่มเติม หรือบันทึกคำขอนั้นไว้ใช้งานต่อได้

รันและปรับปรุงรายงานหลักของคุณ

เริ่มต้นด้วยตัวชี้วัดพื้นฐาน:

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

คุณจะเห็นผลลัพธ์ทันทีในแดชบอร์ดของคุณและสามารถปรับแต่งตัวกรอง ช่วงเวลา และการจัดกลุ่มได้ตามที่ต้องการ

บันทึก กำหนดเวลา และแชร์รายงานของคุณ

เมื่อคุณสร้างรายงานที่คุณจะนำกลับมาใช้ใหม่ เช่น “ลูกค้าที่เลิกใช้ตามเดือนที่ลงทะเบียน” ก็ให้บันทึกไว้ใน Stripe Sigma โดยคุณสามารถทำสิ่งต่อไปนี้ได้

  • กำหนดเวลาให้ส่งอีเมลถึงคุณหรือทีมของคุณโดยอัตโนมัติ
  • แสดงผลลัพธ์โดยใช้กราฟที่อยู่ในตัว
  • แชร์ลิงก์ไปยังคำขอภายใน Stripe

วิธีนี้เป็นวิธีที่ง่ายในการแสดงตัวชี้วัดสำคัญให้เห็นอย่างชัดเจน โดยไม่เพิ่มภาระงานเพิ่มเติม

ใช้ Stripe Sigma เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการวิเคราะห์ในระดับลึกยิ่งขึ้น

Stripe Sigma ครอบคลุมการวิเคราะห์ข้อมูลในชีวิตประจำวันหลายด้านที่ทีม SaaS ใช้งานเป็นประจำ แต่หากคุณต้องการเชื่อมข้อมูล Stripe เข้ากับตัวชี้วัดด้านการใช้งานหรือการตลาด ให้ลองใช้ Stripe Data Pipeline กับคลังข้อมูลของคุณ

เนื้อหาในบทความนี้มีไว้เพื่อให้ข้อมูลทั่วไปและมีจุดประสงค์เพื่อการศึกษาเท่านั้น ไม่ควรใช้เป็นคําแนะนําทางกฎหมายหรือภาษี Stripe ไม่รับประกันหรือรับประกันความถูกต้อง ความสมบูรณ์ ความไม่เพียงพอ หรือความเป็นปัจจุบันของข้อมูลในบทความ คุณควรขอคําแนะนําจากทนายความที่มีอํานาจหรือนักบัญชีที่ได้รับใบอนุญาตให้ประกอบกิจการในเขตอํานาจศาลเพื่อรับคําแนะนําที่ตรงกับสถานการณ์ของคุณ

บทความอื่นๆ

  • เกิดข้อผิดพลาดบางอย่าง โปรดลองอีกครั้งหรือติดต่อฝ่ายสนับสนุน

หากพร้อมเริ่มใช้งานแล้ว

สร้างบัญชีและเริ่มรับการชำระเงินโดยไม่ต้องทำสัญญาหรือระบุรายละเอียดเกี่ยวกับธนาคาร หรือติดต่อเราเพื่อสร้างแพ็กเกจที่ออกแบบเองสำหรับธุรกิจของคุณ
Stripe Sigma

Stripe Sigma

Stripe Sigma ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ วิเคราะห์ข้อมูล Stripe ของตนเองได้อย่างรวดเร็ว และเปิดโอกาสให้ทีมงานได้รับข้อมูลเชิงลึกของธุรกิจได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

Stripe Sigma Docs

สืบค้นข้อมูลในบัญชีขององค์กร