Obtenez des informations plus approfondies, plus rapidement avec Stripe Sigma

Pourquoi Stripe Sigma

Tirez des enseignements de vos données Stripe grâce à SQL et à l'IA

Stripe Sigma aide les entreprises à analyser et consulter leurs données Stripe pour en tirer rapidement des informations stratégiques, directement dans le Dashboard.

Prenez des décisions fondées sur des données

Mettez au jour des informations stratégiques, suivez les tendances et analysez les schémas cachés dans vos données jusqu'au niveau des transactions. Formulez vos instructions en SQL ou en langage naturel pour obtenir immédiatement les réponses à vos questions.

Créez des rapports entièrement personnalisés

Suivez l'activité de votre entreprise en créant des indicateurs et rapports adaptés à vos besoins. Écrivez votre code SQL de zéro, partez d'un modèle ou modifiez des rapports existants à l'aide de notre assistant basé sur l'IA. Ensuite, simplifiez la consultation des données renvoyées en transformant vos rapports en graphiques dynamiques.

Obtenez des réponses grâce à l’IA

Utilisez notre assistant alimenté par l'IA pour obtenir facilement des réponses à des questions professionnelles simples. Posez une question en anglais courant et obtenez instantanément la requête dont vous avez besoin pour un rapport personnalisé, sans aucun codage requis.

Simplifiez vos collaborations

Assurez la synchronisation de vos équipes en partageant des requêtes, en publiant des rapports personnalisés sur le Dashboard Stripe et en programmant l'envoi de rapports directement dans leurs boîtes de réception.

Cas d'usage

Utilisations de Stripe Sigma

Des dirigeants aux équipes des finances, tout le monde peut tirer des informations des données de Stripe. Vous n'avez pas besoin de maîtriser le SQL. Écrivez simplement votre question. L'assistant Sigma basé sur l'IA la transforme en requête et génère le rapport qui en résulte.

Quel pourcentage de litiges avons-nous contesté?

Quels ont été nos volumes de paiements en février?

Quels clients n'ont pas payé leurs factures?

Quels sont les paiements compris dans notre dernier virement bancaire?

Comment nos flux de trésorerie évoluent-ils chaque mois?

Quel est le solde quotidien de notre entreprise?

Combien de clients actifs avons-nous?

Pourquoi les clients contestent-ils des paiements?

Quelle est le plan d'abonnement le plus populaire?

Combien de paiements sont effectués avec chaque marque de carte?

Quelle est la part de revenu provenant de chaque canal de clients?

Les équipes commerciales utilisent Stripe Sigma pour améliorer leur efficacité.

Les services financiers utilisent Stripe Sigma pour accélérer la clôture des comptes.

Les analystes utilisent Stripe Sigma pour effectuer de nombreuses analyses, telles que le revenu moyen par utilisateur ou le taux d'attrition.

Les équipes produit utilisent Stripe Sigma pour trouver de nouvelles occasions d'affaires.

Opérations commerciales

Quel pourcentage de litiges avons-nous contesté?

--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
~

Opérations commerciales

Quels ont été nos volumes de paiements en février?

-- 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
~

Opérations commerciales

Quels clients n'ont pas payé leurs factures?

-- 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
~

Finance

Quels sont les paiements compris dans notre dernier virement bancaire?

-- 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
~

Finance

Comment nos flux de trésorerie évoluent-ils chaque mois?

-- 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
~

Finance

Quel est le solde quotidien de notre entreprise?

-- 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
~

Analyses de données

Combien de clients actifs avons-nous?

-- 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
~

Analyses de données

Pourquoi les clients contestent-ils des paiements?

-- 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
~

Gestion de produits

Quelle est le plan d'abonnement le plus populaire?

-- 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
~

Gestion de produits

Combien de paiements sont effectués avec chaque marque de carte?

-- 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
~

Gestion de produits

Quelle est la part de revenu provenant de chaque canal de clients?

-- 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
~

Transformez vos données en informations exploitables

Apprenez à utiliser les outils de données de Stripe pour identifier des possibilités de revenus et optimiser vos opérations. Ce guide couvre les indicateurs clés à suivre pour prendre de meilleures décisions.

Modèles préconfigurés

Une réactivité à toute épreuve

Afin de vous faire gagner du temps, nous avons créé des requêtes utiles pour différents types d'entreprises : du calcul du revenu moyen par utilisateur à l'analyse des moyens de paiement préférés de vos clients, vous pouvez vous lancer rapidement en partant de l'un de nos modèles. Vous avez également la possibilité de créer des requêtes de bout en bout afin de personnaliser complètement votre rapport. Notre assistant intégré et basé sur l'IA est à votre disposition pour vous aider à écrire votre code SQL.

~
NORMAL
100%
0/1
ln
:
1

Modèle facile à utiliser

Un accès rapide à l'ensemble de vos données Stripe

Utilisez la barre latérale pour accéder rapidement à l'ensemble de vos données stockées dans Stripe (y compris toutes les métadonnées supplémentaires que vous nous envoyez) afin de combiner facilement des éléments issus de l'ensemble des produits Stripe : paiements, virements bancaires, clients, abonnements, remboursements, et bien plus encore.

Tableau des paiements
balance_transactions_fee_details
balance_transactions
id Varchar
amount Bigint
available_on Timestamp
created Timestamp
currency Varchar
description Varchar
fee Bigint
net Bigint
status Varchar
type Varchar
source_id Varchar
automatic_transfer_id Varchar

Obtenir un aperçu du schéma complet

Conçu pour la collaboration

Enregistrez des requêtes et partagez-les avec votre équipe

Sauvegardez vos requêtes les plus fréquentes pour les exécuter en un clic, ou partagez avec votre équipe des liens vers les requêtes les plus utiles.

Combien de clients avons-nous en France?

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

Quel a été notre volume de paiement le mois dernier?

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
~

Pouvez-vous me rappeler comment nous calculons notre revenu récurrent mensuel?

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

Vous disposez d’un entrepôt de données? Passez à Stripe Data Pipeline, avec Stripe Sigma inclus.

Si vous utilisez un entrepôt de données ou un stockage en nuage, Data Pipeline vous permet de synchroniser vos données et rapports Stripe avec votre destination de stockage, avec l’accès à Stripe Sigma inclus. Les nouveaux utilisateurs bénéficient d’un essai gratuit de 30 jours.

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