Cómo obtener información empresarial con Stripe

No hay falta de datos: la información de clientes y pagos se captura en cada etapa del ciclo de vida, desde la participación en las campañas de marketing hasta la realización de una compra. La información precisa y procesable de los datos es clave para que las empresas comprendan e informen sobre el rendimiento pasado, tomen decisiones informadas en el presente e identifiquen oportunidades futuras. Gracias a la segmentación de los datos de manera inteligente y estratégica, las empresas pueden mejorar lo siguiente:

Finanzas y contabilidad: evalúa y pronostica el rendimiento financiero, administra los costos, mejora la eficiencia y cierra los libros de manera rápida y precisa.
Cliente y producto: obtén información detallada sobre los datos demográficos y el comportamiento de los clientes, como la pérdida de clientes por segmentos específicos. Además, monitorea las métricas de ingresos de los productos, como los ingresos recurrentes mensuales (MRR).
Operaciones: los datos pueden proporcionar información reveladora sobre el fraude, los pagos y las operaciones de ingresos.

Sin embargo, según la investigación de IDC, aunque la mayoría de las empresas tienen acceso a los datos, no pueden obtener información empresarial fundamental debido a problemas de calidad, silos operativos y falta de estándares de datos.

Las empresas en Stripe tienen acceso a una variedad de datos, informes del Dashboard y productos que facilitan el acceso a esta información. Esta guía te explica cómo aprovechar los datos de Stripe para hacer un seguimiento del rendimiento financiero, comprender mejor a tus clientes, perfeccionar tu oferta de productos y dirigir tus empresas de manera más eficiente. También incluimos ejemplos de consultas SQL para que te sea más fácil obtener información valiosa de las herramientas avanzadas de análisis de datos de Stripe: Sigma y Data Pipeline.

Datos disponibles en Stripe

Cuando Stripe procesa transacciones de pago, capturamos puntos de datos que proporcionan información valiosa sobre las transacciones de los clientes. El Stripe Schema es un plano estructural que define todos los datos de Stripe que se recopilan, incluida la forma en que se nombran, definen y organizan. Los puntos de datos clave incluyen lo siguiente:

Detalles de la transacción (importe, moneda, fecha, hora)
Información del cliente (nombre, ubicación geográfica)
Detalles del producto o servicio (artículos comprados, cantidad, precio)
Datos del método de pago (tipo de tarjeta de crédito, cartera digital)
Metadatos (Stripe permite a las empresas adjuntar metadatos personalizados a las transacciones, que pueden incluir datos específicos de las necesidades de una empresa)
Indicadores de riesgo y fraude
Detalles de reembolsos y disputas

Puedes monitorear el rendimiento de tu empresa a alto nivel a través del inicio de sesión en tu Dashboard de Stripe. El Dashboard contiene varios informes prediseñados que te dan visibilidad de tus ventas generales, pagos, disputas, reembolsos, suscripciones y métricas financieras. Algunos de los informes gratuitos más utilizados disponibles en el Dashboard de Stripe son los siguientes:

Resumen de ventas: estos informes proporcionan un resumen de las métricas clave de ventas, incluido el volumen total de ventas, los ingresos y el número de transacciones realizadas correctamente. Esta información puede ayudarte a hacer un seguimiento del rendimiento de tus ventas y a monitorear la tendencia de los ingresos.
Elaboración de informes financieros: Stripe ofrece informes financieros, incluidos desgloses de ingresos, detalles de comisiones e informes de impuestos sobre las ventas. Estos informes ayudan en la planificación financiera, la elaboración de informes fiscales y el análisis de costos.
Información sobre suscripciones: los usuarios de Stripe Billing pueden monitorear el número de suscriptores, la tasa de pérdida de clientes y las métricas de ingresos recurrentes, lo que proporciona una visión del rendimiento y la retención de las suscripciones.

Stripe también ofrece dos herramientas de datos avanzadas que ofrecen más funcionalidades de personalización en lo que respecta a sus métricas comerciales y elaboración de informes:

Stripe Sigma es una herramienta interactiva de información empresarial dentro del Dashboard. Puedes obtener respuestas instantáneas escribiendo consultas SQL personalizadas o seleccionando que contengan consultas preescritas para necesidades comunes de elaboración de informes. Además, el Asistente de Stripe Sigma, nuestro asistente de chat impulsado por inteligencia artificial (IA), puede ayudarte a obtener respuestas simplemente escribiendo preguntas con lenguaje natural. Por último, puedes transformar los resultados de las consultas en gráficos dinámicos con solo hacer clic en un botón para visualizar fácilmente los datos.
Stripe Data Pipeline envía todos los datos de Stripe actualizados a su destino de almacenamiento de datos externo. Esta conexión se puede configurar con unos pocos clics, lo que te permite consolidar tus datos de Stripe con otros datos empresariales en todos tus sistemas, como CRM, ERP y otros. Luego, desde tu almacenamiento de datos centralizado, puedes consultar tus datos de Stripe junto con otros datos de la empresa, lo que permite que varios equipos recopilen información valiosa.

Cómo hacer un seguimiento de las métricas clave con Stripe Sigma o Data Pipeline

Para ayudarte a monitorear la información empresarial que más te importa, aquí tienes una lista de métricas, organizadas por área de negocio, que los usuarios han encontrado útiles. También compartimos algunos ejemplos de consultas SQL que se pueden usar tanto en Stripe Sigma como en Data Pipeline, así como instrucciones y plantillas que se pueden aprovechar en Stripe Sigma para obtener respuestas sin necesidad de escribir SQL. También tenemos una lista exhaustiva de todos los datos disponibles, que incluye conjuntos de tablas de API Core, Interchange Plus, Connect, y más.

Finanzas y contabilidad

Los equipos de finanzas y contabilidad necesitan acceder a los datos sobre los ingresos de Stripe de sus empresas para cerrar los libros, conciliar las cuentas y hacer previsiones y proyecciones. Muchos confían en Sigma y Data Pipeline para optimizar estos procesos.

Métrica	Beneficio	Ejemplo de consulta SQL	Pregúntale al asistente de Stripe Sigma
Ingresos totales	Comprende cuántos ingresos generó tu empresa durante un período de tiempo específico para obtener información sobre el rendimiento del negocio.	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	¿Cuántos ingresos obtuve en los últimos tres meses?
Valor medio de las transacciones	Determina el valor medio de cada transacción procesada a través de Stripe para analizar las estrategias de precios y los patrones de gasto de los 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;	¿Cuál es el valor medio en dólares de las transacciones de los clientes por país?
MRR	Mide los ingresos previsibles y recurrentes generados por los productos o servicios basados en suscripciones a lo largo de un mes.	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	Plantilla Stripe Sigma: Ingresos Recurrentes Mensuales (MRR)
Declaraciones fiscales	Garantiza el cumplimiento de la normativa de las obligaciones fiscales mediante el seguimiento de las obligaciones fiscales por ubicación del 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	Plantilla de Stripe Sigma: obligación fiscal por ubicación del cliente
Vencimiento de cuentas por cobrar/cobros/facturas no pagadas	Analiza el vencimiento de las cuentas por cobrar para monitorear las facturas pendientes e identificar posibles problemas con los pagos y cobros de los 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;	Identifica a los 10 clientes con las facturas pendientes más elevadas.

Cliente y producto

Los equipos de producto pueden utilizar estas métricas para realizar mejoras de productos basadas en datos e identificar oportunidades de crecimiento. Los equipos de ventas y marketing pueden identificar oportunidades de manera más efectiva con una comprensión de los perfiles de los clientes.

Métrica	Beneficio	Ejemplo de consulta SQL	Pregúntale al asistente de Stripe Sigma
Segmentación de clientes	Identifica segmentos de clientes, como los que generan mayores ingresos o realizan compras más frecuentes, para conocer los perfiles de los clientes fieles. Monitorea las tasas de retención de clientes para identificar a los clientes fieles y desarrollar estrategias para retenerlos.	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	Muéstrame los 10 clientes con mayor frecuencia de compra.
MRR por producto	Sigue el crecimiento de los ingresos recurrentes por productos distintos.	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	Plantilla de Stripe Sigma: Ingresos Recurrentes Mensuales (MRR) totales por producto
Abandono de clientes	Mide el ritmo al que los clientes dejan de utilizar tus productos o servicios. Analiza la tasa de pérdida de clientes por segmento de clientes o categoría de producto para identificar áreas de preocupación.	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;	Plantillas de Stripe Sigma: ingresos perdidos por día o suscriptores perdidos por día
Popularidad/estacionalidad de diferentes productos o suscripciones	Identifica los productos o servicios más populares en función del volumen de ventas o ingresos. Sigue la popularidad de los lanzamientos de nuevos productos o funcionalidades.	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;	¿Qué productos fueron los más populares cada año?
Impacto de los descuentos y cupones	Mide la eficacia de descuentos específicos para determinar la elasticidad de los precios y establecer la estrategia de precios.	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	¿Cuál es el valor medio de los pedidos de las transacciones que utilizan códigos de descuento frente a las transacciones sin códigos de descuento?

Operaciones

Los equipos de operaciones pueden encontrar varias formas de administrar sus negocios de manera más eficiente, incluida la mejora de la detección de fraudes y riesgos.

Métrica	Beneficio	Ejemplo de consulta SQL	Pregúntale al asistente de Stripe Sigma
Actividad diaria (por ejemplo, pagos totales, reembolsos, disputas)	Monitorea el estado de las operaciones cotidianas para identificar posibles amenazas o problemas.	SELECT COUNT(id) AS total_disputes_today FROM disputes WHERE DATE(created) = CURRENT_DATE;	¿Cuántas disputas tuvimos hoy?
Identificación de transacciones fraudulentas	Minimiza las pérdidas financieras, mantén la confianza de los clientes, protégete contra los contracargos, preserva la seguridad de los datos, garantiza el cumplimiento de la normativa y obtén información valiosa para la mejora continua de las medidas de prevención de fraude.	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	Proporciona un desglose de las transacciones fraudulentas por método de pago.
Canal de conversión de pagos	Optimiza la generación de ingresos, mejora la experiencia de usuario, identifica áreas de mejora de procesos, mide la eficacia del marketing, identifica anomalías o problemas y evalúa el rendimiento. Mediante el monitoreo y la optimización continua del canal de conversión, el equipo de operaciones puede acelerar el crecimiento, mejorar la satisfacción del cliente y maximizar el éxito empresarial.	WITH cart_sessions AS ( SELECT COUNT(*) AS total_sessions FROM checkout_sessions WHERE created >= DATE_TRUNC(’month’, CURRENT_DATE) AND created < DATE_ADD(’month’, 1, DATE_TRUNC(’month’, CURRENT_DATE)) ), successful_transactions AS ( SELECT	¿Cuál es la tasa de conversión del carrito a una transacción exitosa este mes?

Cómo combinar datos de Stripe con otras fuentes de datos a través de Data Pipeline

Stripe Data Pipeline conecta a la perfección tu cuenta de Stripe con tu almacén de datos o cuenta de almacenamiento en la nube, donde puedes analizar los datos de Stripe en combinación con los datos de tus otros sistemas. Desde allí, puedes acceder a más información empresarial que puede mejorar lo siguiente:

Análisis del recorrido del cliente

El análisis de las interacciones con los clientes, el comportamiento de compra y las interacciones de soporte a partir de los datos de CRM junto con los datos transaccionales de Stripe proporciona una visión holística de la experiencia del cliente. Puedes identificar patrones, mejorar la retención del cliente y aumentar las tasas de conversión.

ChowNow, una plataforma de pedidos de comida en línea sin comisiones, utilizó Data Pipeline para combinar los datos de Stripe con otros datos comerciales. Esto dio como resultado un claro resumen del recorrido de sus clientes de sus restaurantes y comedores. La información detallada sobre el proceso de onboarding de los restaurantes y las decisiones de pedidos de los comensales ayudaron al equipo de marketing de ChowNow a ajustar el gasto en publicidad y a reducir el costo de adquisición de clientes.

Planificación financiera y elaboración de informes

Gracias al análisis de los datos de ingresos junto con los gastos, el flujo de caja y las métricas de rentabilidad, puedes mejorar las operaciones comerciales. Por ejemplo, puedes monitorear de manera más eficaz el rendimiento financiero general, crear previsiones de ingresos, perfeccionar la planificación financiera y tomar decisiones basadas en datos para impulsar el crecimiento financiero.

Cuando Lime adoptó Stripe Data Pipeline y comparó los datos de Stripe con sus propios informes, la empresa pudo realizar el seguimiento de los reembolsos casi en tiempo real. Su equipo de finanzas ahora puede informar con confianza sobre el estado del efectivo de Lime.

Eficiencia operativa

El análisis de las transacciones de Stripe junto con los datos de inventario te ayuda a mantener niveles óptimos de existencias, reducir los costos de inventario y mejorar la eficiencia operativa general, incluida la optimización del rendimiento de la cadena de suministro.

Prevención de pérdida de clientes

Gracias al análisis del comportamiento de los clientes junto con el historial de transacciones y las interacciones de soporte, puedes identificar a los clientes en riesgo, personalizar las estrategias de retención y mejorar la lealtad del cliente.

Efectividad de la campaña de marketing

La integración de los datos de Stripe con los datos de marketing te permite analizar el impacto de las campañas de marketing en la adquisición de clientes, las tasas de conversión y los ingresos. Puedes medir el retorno de la inversión (ROI) de los esfuerzos de marketing, identificar las campañas exitosas, orientar contenido personalizado para los perfiles de usuarios que están más interesados en comprar ciertos productos y asignar recursos de manera efectiva para mejorar las estrategias de marketing.

Una vez que hayas identificado las métricas más importantes para tu empresa, puedes guardarlas fácilmente para consultarlas en el futuro o programarlas con anticipación para tener los informes que necesitas, cuando los necesitas. Para los usuarios de Stripe Sigma, en esta página de documentación, hay más información sobre cómo programar las consultas. Para los usuarios de Data Pipeline, puedes encontrar fácilmente los botones “guardar” y “programar” en Redshift y Snowflake.

Mejora la toma de decisiones con información sobre los datos

Stripe ofrece una plataforma integral que no solo te ayuda a procesar pagos, sino también a obtener información valiosa para mejorar las operaciones y los resultados de tu empresa. Nuestras herramientas permiten que más equipos de toda la organización (incluidos los equipos de finanzas, productos, operaciones, ventas, marketing y fraude) tomen decisiones basadas en datos cotidianos.

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