Die Vorteile von Stripe Sigma

Stripe-Datenanalysen mit SQL und KI

Mit Sigma können Unternehmen ihre Daten ganz einfach im Stripe-Dashboard auswerten und so schneller Geschäftseinblicke zu gewinnen.

Datengestützte Entscheidungen

Sammeln Sie Erkenntnisse, erkennen Sie Trends und analysieren Sie Muster in Ihren Daten bis auf die Transaktionsebene. Verwenden Sie SQL- oder Sprachbefehle, um sofort Antworten auf Ihre geschäftlichen Fragen zu erhalten.

Individuelle Berichterstattung

Behalten Sie Ihr Unternehmen mit eigenen Kennzahlen und Berichten im Blick. Erstellen Sie neue SQL-Anfragen, nutzen Sie praktische Vorlagen oder ergänzen Sie vorhandene Berichte mit unserem KI-Assistenten. Visualisieren Sie Ihre Daten anschließend ganz einfach mithilfe dynamischer Diagramme.

Analysen nach Maß

Halten Sie sich mit automatischen Berichten in Ihrem Postfach auf dem Laufenden. Entscheiden Sie selbst, ob die Berichte täglich, wöchentlich oder monatlich versendet werden sollen, damit Ihnen die Informationen immer genau dann vorliegen, wenn Sie sie benötigen.

Einfache Zusammenarbeit

Beschleunigen Sie Ihre Abläufe, indem Sie häufige Abfragen für einen vereinfachten Zugriff abspeichern. Teilen Sie Abfragen in Sigma direkt mit Ihrem Team oder laden Sie sie als CSV-Dateien für die Offline-Analyse herunter.

Anwendungsfälle

So arbeiten Teams mit Stripe Sigma

Ganz gleich ob Gründer/in oder Finanzabteilung: Aus Stripe-Daten gewinnen Sie auch ohne SQL-Kenntnisse mühelos belastbare Erkenntnisse. Einfach eine Frage eingeben und schon erstellt der KI-gestützte Sigma Assistant den passenden Bericht.

Wie hoch war der Prozentsatz der angefochtenen Zahlungen?

Wie hoch war unser Transaktionsvolumen im Februar?

Welche Kundinnen und Kunden haben diesen Monat ihre Rechnungen nicht bezahlt?

Welche Zahlungen sind in unserer letzten Überweisung enthalten?

Wie stark ändert sich unser Zahlungsfluss von Monat zu Monat?

Wie sieht unser Tagessaldo aus?

Wie viele aktive Kundinnen und Kunden haben wir?

Warum kommt es zu angefochtenen Zahlungen?

Welche sind unsere beliebtesten Abo-Modelle?

Welche Zahlungen erfolgen mit welcher Kreditkartenmarke?

Wie teilt sich der Umsatz auf die jeweiligen Kanäle auf?

Manager/innen nutzen Stripe Sigma, um ihr Unternehmen effizienter zu führen.

Finanzanalystinnen und -analysten nutzen Stripe Sigma, um die Buchführung zu vereinfachen.

Datenanalystinnen und -analysten nutzen Stripe Sigma, um sämtliche Daten zu erfassen – vom Umsatz pro Kunde/Kundin bis hin zu Abwanderungsdaten.

Produktmanager/innen nutzen Stripe Sigma, um neue Produktideen zu entwickeln.

Business Operations

Wie hoch war der Prozentsatz der angefochtenen Zahlungen?

--This template returns an itemized list of disputed charges for the past 30 days, --along with information such as whether evidence has been submitted and the status of the dispute -- Note: if you have currencies that do not have cents (e.g. JPY), you should not divide by 100.0 select charges.id as charge_id, date_format(disputes.created, '%Y-%m-%d') as dispute_date, date_format(charges.created, '%Y-%m-%d') as charge_date, charges.card_brand, disputes.reason, disputes.status, disputes.amount / 100.00 as dispute_amount, disputes.currency, disputes.evidence_details_has_evidence as evidence_saved, case when disputes.evidence_details_submission_count = 0 then false else true end as evidence_submitted from disputes join charges on charges.id = disputes.charge_id where date(charges.created) >= date_add('day', -30, current_date) order by 2 desc
~

Business Operations

Wie hoch war unser Transaktionsvolumen im Februar?

-- This template returns a monthly summary of your activities, including all payments in the UTC time zone -- Note: this query may need to be modified to handle additional payout/transfer types if you are using Connect -- monthly_balance_transactions is a temporary table that aggregates and pivots different -- balance_transaction types on a monthly basis for each currency -- Note: only months with at least 1 balance transaction will be returned with monthly_balance_transactions as ( select date_trunc('month', case when type = 'payout' then available_on else created end) as month, -- payouts are considered when they are posted (available_on) currency, sum(case when type in ('charge', 'payment') then amount else 0 end) as sales, sum(case when type in ('payment_refund', 'refund') then amount else 0 end) as refunds, sum(case when type = 'adjustment' then amount else 0 end) as adjustments, sum(case when type not in ('charge', 'payment', 'payment_refund', 'refund', 'adjustment', 'payout') and type not like '%transfer%' then amount else 0 end) as other, sum(case when type <> 'payout' and type not like '%transfer%' then amount else 0 end) as gross_transactions, sum(case when type <> 'payout' and type not like '%transfer%' then net else 0 end) as net_transactions, sum(case when type = 'payout' or type like '%transfer%' then fee * -1.0 else 0 end) as payout_fees, sum(case when type = 'payout' or type like '%transfer%' then amount else 0 end) as gross_payouts, sum(case when type = 'payout' or type like '%transfer%' then fee * -1.0 else net end) as monthly_net_activity, count_if(type in ('payment', 'charge')) as sales_count, count_if(type = 'payout') as payouts_count, count(distinct case when type = 'adjustment' then source_id end) as adjustments_count from balance_transactions group by 1, 2 ) -- Compute the month_end_balance for each month and format output -- Note: if you have currencies that do not have cents (e.g. JPY), you should not divide by 100.0 select date_format(month, '%Y-%m') as month, currency, sales / 100.0 as sales, refunds / 100.0 as refunds, adjustments/100.0 as adjustments, other / 100.0 as other, gross_transactions / 100.0 as gross_transactions, net_transactions / 100.0 as net_transactions, payout_fees / 100.0 as payout_fees, gross_payouts / 100.0 as gross_payouts, monthly_net_activity/100.0 as monthly_net_activity, sum(monthly_net_activity + gross_payouts) over(partition by currency order by month)/100.0 as month_end_balance, -- use SUM Window Function sales_count, payouts_count, adjustments_count from monthly_balance_transactions where month < date_trunc('month', current_date) -- exclude current, partial month order by 1 desc, 2
~

Business Operations

Welche Kundinnen und Kunden haben diesen Monat ihre Rechnungen nicht bezahlt?

-- This template returns all unpaid invoices and relevant customer and plan information -- Note: if you have currencies that do not have cents (e.g. JPY), you should not divide by 100.0 select date(invoices.date) as invoice_date, invoices.amount_due / 100.0 as amount_due, invoices.attempt_count, invoices.customer_id, customers.email, plans.name as plan_name from invoices join subscriptions on invoices.subscription_id = subscriptions.id join plans -- join subscriptions on plans to get plan name on subscriptions.plan_id = plans.id join customers -- join on customers to get customer email on invoices.customer_id = customers.id where not invoices.paid -- filter out paid and forgiven invoices and invoices.status != 'uncollectible' order by 2 desc, 1
~

Finanzen

Welche Zahlungen sind in unserer letzten Überweisung enthalten?

-- This template returns itemized information for transfers/payouts linked to -- automatic transfers within the past 30 days select date(transfers.date) as transfer_date, transfers.id as transfers_id, transfers.amount/100.0 as transfer_amount, transfers.status as transfers_status, balance_transactions.id as balance_transaction_id, balance_transactions.source_id as balance_transaction_source_id, balance_transactions.type as balance_transaction_type, balance_transactions.currency, balance_transactions.amount/100.0 as balance_transaction_amount, balance_transactions.net/100.0 as balance_transaction_net, charges.statement_descriptor as statement_descriptor, disputes.reason as disputes_reason, refunds.reason as refund_reason from transfers join balance_transactions on balance_transactions.automatic_transfer_id = transfers.id left join charges on charges.id = balance_transactions.source_id -- balance_transactions.source_id can be used to join on charges, disputes, and refunds table. left join disputes on disputes.id = balance_transactions.source_id left join refunds on refunds.id = balance_transactions.source_id where transfers.type = 'bank_account' and transfers.date >= date_add('day', -30, current_date) order by transfers.date desc, transfers.id, balance_transactions.created desc
~

Finanzen

Wie stark ändert sich unser Zahlungsfluss von Monat zu Monat?

-- This template returns gross processing volume for each currency per month, assuming a local timezone of PT -- Note: charges can change over time, for example if a charge gets refunded. -- Always use the balance transactions table if you need to create reports for accounting purposes -- charges_timezone_conversion is a temporary table that converts timestamp with UTC timezone to 'America/Los_Angeles' timezone with charges_timezone_conversion as ( select date_trunc('month', created at time zone 'America/Los_Angeles') as month, currency, amount from charges where captured -- filter out uncaptured charges ) -- Compute the monthly gross charges for each month and currency select date_format(month, '%Y-%m') as month, currency, sum(amount)/100.0 as gross_charges from charges_timezone_conversion where month >= date_add('month', -24, date_trunc('month', current_timestamp at time zone 'America/Los_Angeles')) group by 1, 2 order by 1 desc, 2
~

Finanzen

Wie sieht unser Tagessaldo aus?

-- This template returns the balance at the end of every day in the UTC time zone -- daily_balance_transactions is a temporary table that aggregates and pivots different -- balance_transaction types on a daily basis for each currency with daily_balance_transactions as ( select -- payouts are considered when they are posted (available_on) date(case when type = 'payout' then available_on else created end) as day, currency, sum(net) as daily_balance, sum(case when type = 'payout' then net else 0 end) as payouts, sum(case when type <> 'payout' then net else 0 end) as net_transactions, sum(case when type in ('charge', 'payment') then net else 0 end) as payments, -- net = amount - fee sum(case when type in ('payment_refund', 'refund', 'payment_failure_refund') then net else 0 end) as refunds, sum(case when type = 'transfer' then net else 0 end) as transfers, sum(case when type = 'adjustment' and lower(description) like 'chargeback withdrawal%' then net else 0 end) as chargeback_withdrawals, sum(case when type = 'adjustment' and lower(description) like 'chargeback reversal%' then net else 0 end) as chargeback_reversals, sum(case when type = 'adjustment' and lower(description) not like 'chargeback withdrawal%' and lower(description) not like 'chargeback reversal%' then net else 0 end) as other_adjustments, sum(case when type not in ('payout', 'transfer', 'charge', 'payment', 'refund', 'payment_refund', 'adjustment') then net else 0 end) as other_transactions from balance_transactions group by 1, 2 ) -- Compute the current_balance for each day and format output select day, currency, -- use SUM Window Function to calc. running total sum(daily_balance) over(partition by currency order by day)/100.0 as current_balance, payouts/100.0 as payouts, net_transactions/100.0 as net_transactions, payments/100.0 as payments, refunds/100.0 as refunds, transfers/100.0 as transfers, chargeback_withdrawals/100.0 as chargeback_withdrawals, chargeback_reversals/100.0 as chargeback_reversals, other_adjustments/100.0 as other_adjustments, other_transactions/100.0 as other_transactions from daily_balance_transactions order by 1 desc, 2
~

Datenanalyse

Wie viele aktive Kundinnen und Kunden haben wir?

-- This template returns itemized subscription information for each customer and plan select subscriptions.customer_id as customer_id, customers.email as customers_email, subscriptions.plan_id as plan_id, plans.nickname as plan_name, subscriptions.quantity as quantity, case when subscriptions.canceled_at is null and subscriptions.ended_at is null then 'active' else 'inactive' end as state, date_format(subscriptions.created, '%Y-%m-%d') as created_date, date_format(subscriptions.start, '%Y-%m-%d') as start_date, date_format(least(subscriptions.canceled_at, subscriptions.ended_at), '%Y-%m-%d') as end_date from subscriptions join plans -- join subscriptions on plans to get plan name on subscriptions.plan_id = plans.id left join customers on subscriptions.customer_id = customers.id order by 2
~

Datenanalyse

Warum kommt es zu angefochtenen Zahlungen?

-- This template returns the number of disputes grouped by reason and dispute status select reason, -- reason given by cardholder for dispute status, -- current status of dispute count(id) as disputes, count_if(evidence_details_submission_count > 0) as disputes_with_evidence_submitted from disputes group by 1, 2 order by 3 desc
~

Produktmanagement

Welche sind unsere beliebtesten Abo-Modelle?

-- This template returns itemized subscription information for each customer and plan select subscriptions.customer_id as customer_id, customers.email as customers_email, subscriptions.plan_id as plan_id, plans.nickname as plan_name, subscriptions.quantity as quantity, case when subscriptions.canceled_at is null and subscriptions.ended_at is null then 'active' else 'inactive' end as state, date_format(subscriptions.created, '%Y-%m-%d') as created_date, date_format(subscriptions.start, '%Y-%m-%d') as start_date, date_format(least(subscriptions.canceled_at, subscriptions.ended_at), '%Y-%m-%d') as end_date from subscriptions join plans -- join subscriptions on plans to get plan name on subscriptions.plan_id = plans.id left join customers on subscriptions.customer_id = customers.id order by 2
~

Produktmanagement

Welche Zahlungen erfolgen mit welcher Kreditkartenmarke?

-- This template returns the number of charges and amounts for each card type, by currency select coalesce(card_brand, 'Non-card or Other') as card_brand, currency, count(id) as charge_count, sum(amount)/100.0 as total_amount from charges where captured group by 1, 2 order by 4 desc
~

Produktmanagement

Wie teilt sich der Umsatz auf die jeweiligen Kanäle auf?

-- This template returns itemized information for charges and associated customer metadata (from charges_metadata) -- charges_metadata_dictionary is a temporary table that creates a row for every charge_id with a dictionary of associated metadata with charges_metadata_dictionary as ( select charge_id, map_agg(key, value) metadata_dictionary -- MAP_AGG creates a key:value dictionary from charges_metadata group by 1) select charges.created, charges.id, charges.customer_id, charges.amount/100.0 as amount, metadata_dictionary['customer_source'] as customer_source -- 'customer_source' is the key we are accessing and returning the associated value (provided via metadata) from charges left join charges_metadata_dictionary on charges.id = charges_metadata_dictionary.charge_id where date_trunc('year', charges.created) = date_trunc('year', current_date) and charges.captured order by charges.created desc limit 1000
~

Datengestützte Handlungsempfehlungen

Erfahren Sie, wie Sie mit den Datenwerkzeugen von Stripe Chancen für Umsatzsteigerungen und betriebliche Optimierungen identifizieren. Außerdem enthält der Bericht die wichtigsten Kennzahlen für bessere Geschäftsentscheidungen.

Vorgefertigte Templates

Auf Schnelligkeit optimiert

Die nützlichsten Abfragen für verschiedene Geschäftsmodelle haben wir schon für Sie vorbereitet: von der Berechnung des durchschnittlichen Kundenerlöses (ARPU) bis hin zur Analyse der beliebtesten Zahlungsmethoden. Passen Sie unsere Vorlagen an Ihre Anforderungen an oder erstellen Sie komplett neue Abfragen. Der integrierte KI-Assistent hilft Ihnen auch bei der Erstellung benutzerdefinierter SQL-Abfragen.

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NORMAL
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Benutzerfreundliches Schema

Stripe-Daten: Stets für Sie verfügbar

Schneller und strukturierter Zugriff mithilfe der Seitennavigation auf alle gespeicherten Daten (einschließlicher aller zusätzlichen Metadaten, die Sie uns übermitteln) ermöglicht die Verknüpfung von relevanten Daten über alle Stripe-Produkte hinweg: Zahlungen, Auszahlungen, Kundschaft, Abonnements, Rückerstattungen und mehr.

Zahlungstabellen
balance_transactions_fee_details
balance_transactions
ID Varchar
amount Bigint
available_on Zeitstempel
created Zeitstempel
currency Varchar
Beschreibung Varchar
Transaktionsgebühr Bigint
Netto Bigint
status Varchar
Typ Varchar
source_id Varchar
automatic_transfer_id Varchar

Vorschau des vollständigen Schemas

Konzipiert für Zusammenarbeit

SQL-Anfragen speichern und mit dem Team teilen

Speichern Sie häufig benutzte SQL-Anfragen zur späteren Wiederverwendung ab oder teilen Sie den Link einer SQL-Anfrage mit Ihren Kolleginnen und Kollegen.

Wie viele Kunden haben wir in Frankreich?

select id, email, shipping_address_country from customers where shipping_address_country = 'FR'
~

Wie hoch war unser Transaktionsvolumen im letzten Monat?

with monthly_balance_transactions as ( select date_trunc('month', case when type = 'pa' from monthly_balance_transactions where month = date_trunc('month', date '2017') order by 1 desc, 2
~

Wie kalkuliere ich monatlich wiederkehrende Einnahmen?

with calendar_days as ( select day cast(captured_amount/customer_count as dec from monthly_summary order by 1 desc, 2
~

Transparente Preise

Kosten besser einschätzen

Starten Sie mit einer kostenlosen dreißigtägigen Testversion und erstellen Sie per SQL oder Sprachbefehl benutzerdefinierte Berichte zu Ihren Stripe-Daten. Nach dem Probezeitraum richtet sich Ihre monatliche Gebühr dann nach der Anzahl Ihrer Transaktionen und Autorisierungsanfragen.

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  • 501-1.000

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  • 1.001-5.000

    0,024 €/Zahlung

  • 5.001-50.000

    0,021 €/Zahlung

  • 50.001+

Infrastrukturgebühr

Für Unternehmen mit großem Zahlungsvolumen, hohen Transaktionswerten oder speziellen Geschäftsmodellen sind individuelle Konditionen verfügbar. Sprechen Sie mit unserem Sales-Team, um mehr zu erfahren.

Optimierte Kontoverwaltung und schnelle Datenanalyse für Ihr Unternehmen

Mit Stripe Organizations können Sie alle Geschäftsbereiche sowie Tochtergesellschaften über mehrere Stripe-Konten zentral im Dashboard verwalten. Außerdem gewinnen Sie dank Sigma neue Geschäftserkenntnisse und können Daten aus all Ihren Konten analysieren.

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Analysieren Sie Ihre Stripe-Daten und erstellen Sie individuelle Berichte auf dieser Basis.

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Verknüpfen Sie Stripe mit Ihrem Data Warehouse

Optimieren Sie Ihre Datenanalyse und gewinnen Sie zusätzliche Erkenntnisse durch die zentrale Ablage sämtlicher Stripe-Daten in Ihrem Datenspeicher.

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