Comment obtenir des informations stratégiques avec Stripe

Vous n'êtes jamais à court de données : des informations sur les clients et les paiements sont capturées à chaque étape du cycle de vie, de l'engagement dans les campagnes marketing à l'achat. Des informations précises et concrètes sur les données sont indispensables aux entreprises pour comprendre leurs performances antérieures et communiquer à ce sujet, prendre des décisions éclairées et identifier les domaines où investir. En passant en vue les données de manière intelligente et stratégique, les entreprises peuvent améliorer les domaines suivants :

Finance et comptabilité : évaluez et prévoyez les performances financières, gérez les coûts, améliorez l'efficacité et clôturez les comptes rapidement et avec précision.
Client et produit : obtenez des informations détaillées sur les données démographiques et le comportement des clients, p. ex. l'attrition par segment spécifique. Surveillez également les indicateurs liés aux revenus tirés des produits, p. ex. le revenu récurrent mensuel (MRR).
Opérations : les informations stratégiques peuvent vous fournir un éclairage sur la fraude, les paiements et les opérations liées aux revenus.

Cependant, selon une étude d’IDC, si la plupart des entreprises ont accès à des données, elles ne sont pas en mesure d'en tirer des informations commerciales fondamentales en raison de problèmes de qualité, de cloisonnement opérationnel et d'absence de normes en matière de données.

Les entreprises qui utilisent Stripe ont accès à toute une gamme de données, de rapports de Dashboard et de produits qui facilitent l'accès à ces informations. Ce guide vous explique comment exploiter les données Stripe pour suivre vos performances financières, mieux comprendre vos clients, affiner vos offres de produits et gérer votre entreprise plus efficacement. Nous avons également inclus des exemples de requêtes SQL pour vous aider à obtenir plus facilement des informations précieuses grâce aux outils avancés d'analyse de données de Stripe : Sigma et Data Pipeline.

Données disponibles dans Stripe

Lorsque Stripe traite des transactions de paiement, nous recueillons despoints de donnéesqui fournissent des informations précieuses sur les transactions des clients. Le schéma Stripeest un plan qui définit toutes les données Stripe collectées, y compris la façon dont elles sont nommées, définies et organisées. Les principaux points de données comprennent :

Les détails de la transaction (montant, devise, date, heure)
Les informations sur le client (nom, zone géographique)
Les détails sur le produit ou le service (articles achetés, quantité, prix)
Les détails sur le moyen de paiement (type de carte bancaire, wallet)
Les métadonnées (Stripe permet aux entreprises de joindre aux transactions des métadonnées Custom qui peuvent inclure des données propres aux besoins de l ' entreprise)
Les indicateurs de risque et de fraude
Les informations sur les remboursements et les litiges

Vous pouvez surveiller les performances de votre entreprise dans les moindres détails en vous connectant à votre Dashboard Stripe. Le Dashboard contient plusieurs rapports préconfigurés qui dressent le tableau complet de vos ventes globales, de vos paiements, de vos litiges, de vos remboursements, de vos abonnements et de vos indicateurs financiers. Voici quelques-uns des rapports gratuits disponibles dans le Dashboard Stripe qui sont les plus utilisés :

Récapitulatif des ventes : ces rapports fournissent une vue d'ensemble des principaux indicateurs de vente, notamment le volume total des ventes, les revenus et le nombre de transactions réussies. Ces informations peuvent vous aider à suivre vos performances commerciales et à surveiller l'évolution de vos revenus.
Reporting financier : Stripe fournit des rapports financiers, y compris la répartition des revenus, les détails des frais et les rapports relatifs aux taxes sur les ventes. Ces rapports facilitent la planification financière, les déclarations fiscales et l'analyse des coûts.
Informations sur les abonnements : les utilisateurs de Stripe Billing peuvent surveiller le nombre d'abonnés, le taux d'attrition et les indicateurs de revenus récurrents, ce qui leur donne une vue des performances et de la rétention des abonnements.

Stripe propose également deux outils avancés d'analyse de données qui permettent aux entreprises de personnaliser à leur guise les indicateurs et les rapports :

Stripe Sigma est un outil interactif d'analyse des activités intégré au Dashboard. Vous pouvez obtenir des réponses instantanées en rédigeant des requêtes SQL personnalisées ou en sélectionnant l'un des modèles contenant des requêtes prédéfinies pour générer les rapports couramment utilisés. De plus, Sigma Assistant, notre assistant de chat basé sur l'IA, peut vous aider à obtenir des réponses en tapant simplement des questions en langage naturel. Enfin, vous pouvez transformer les résultats des requêtes en graphiques dynamiques d'un simple clic pour visualiser facilement vos données.
Stripe Data Pipeline envoie toutes vos données Stripe à jour vers votre emplacement externe de stockage de données. Cette connexion peut être configurée en quelques clics seulement, ce qui vous permet de consolider vos données Stripe avec d'autres données commerciales provenant de l'ensemble de vos systèmes, tels que CRM, ERP et autres. Ensuite, à partir de votre stockage de données centralisé, vous pouvez interroger vos données Stripe ainsi que d'autres données commerciales, ce qui permet à toute une série d'équipes de recueillir des informations précieuses.

Comment suivre les indicateurs clés avec Stripe Sigma ou Data Pipeline

Pour vous aider à surveiller les informations commerciales les plus importantes, voici une liste d'indicateurs (classés par secteur d'activité) que les utilisateurs ont trouvés utiles. Nous ajoutons également quelques exemples de requêtes SQL qui peuvent être utilisées dans Stripe Sigma et Data Pipeline, ainsi que des invitations et des modèles que vous pouvez utiliser dans Stripe Sigma pour obtenir des réponses sans avoir besoin de maîtriser le langage SQL. Nous disposons également d'une liste complète de toutes les données disponibles, qui comprend des ensembles de tables de Core API, Interchange Plus, Connect, etc.

Finance et comptabilité

Les équipes financières et comptables ont besoin d'accéder aux données sur les revenus Stripe de leur entreprise pour clôturer leurs comptes, rapprocher leurs comptes et faire des prévisions et des projections. Un grand nombre d'entre elles s'appuient sur Sigma et Data Pipeline pour rationaliser ces processus.

Indicateur	Avantage	Exemple de requête SQL	Essayez de demander à l'assistant de Stripe Sigma
Chiffre d'affaires total	Découvrez le chiffre d'affaires que votre entreprise a généré sur une période spécifique afin de mieux connaître ses performances.	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	Combien ai-je généré de revenus au cours des 3 derniers mois ?
Valeur moyenne de transaction (ATV)	Déterminez la valeur moyenne de chaque transaction traitée par Stripe afin d'analyser des stratégies de tarification et les habitudes de dépense des clients.	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;	Quelle est la valeur moyenne de transaction en dollars pour les clients par pays ?
RRM	Évaluez les revenus prévisibles et récurrents générés par les produits ou services par abonnement sur un mois.	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	Modèle Stripe Sigma : revenu récurrent mensuel (MRR)
Déclaration fiscale	Conformez-vous aux exigences fiscales en suivant la dette fiscale par territoire.	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	Modèle Stripe Sigma : responsabilité fiscale par lieu de résidence du client
Ancienneté des comptes clients/encaissement/factures impayées	Analysez l'ancienneté des comptes clients pour suivre les factures impayées et identifier des problèmes potentiels avec les paiements et l'encaissement des clients.	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;	Identifiez les 10 clients avec le plus de factures impayées.

Client et produit

Les équipes produit peuvent utiliser ces indicateurs pour améliorer les produits en s'appuyant sur les données et identifier des opportunités de croissance. Les équipes de vente et de marketing peuvent cibler plus efficacement les opportunités en peaufinant leur compréhension des profils de leurs clients.

Indicateur	Avantage	Exemple de requête SQL	Essayez de demander à l'assistant de Stripe Sigma
Segmentation de la clientèle	Identifiez des segments de clients (comme ceux qui génèrent le plus de revenus ou ceux avec la fréquence d'achat la plus élevée) pour connaître les profils des clients fidèles. Suivez le taux de rétention de la clientèle pour identifier les clients fidèles et développer des stratégies afin de les garder.	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	Montrez-moi les 10 clients avec la fréquence d'achat la plus élevée.
RRM par produit	Suivez l'augmentation des revenus récurrents par produits distincts.	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	Modèle Stripe Sigma : total des revenus récurrents mensuels (RRM) par produit
Attrition	Évaluez le rythme auquel les clients cessent d'utiliser vos produits ou services. Analysez le taux d'attrition par segment de clientèle ou par catégorie de produits afin d'identifier des domaines critiques.	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;	Modèles de Stripe Sigma : revenus perdus par jour ou Abonnés perdus par jour
Popularité/Saisonnalité de différents produits ou abonnements	Identifiez les produits ou services les plus populaires en fonction du volume de ventes ou des revenus. Suivez la popularité des lancements de nouveaux produits ou de nouvelles fonctionnalités.	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;	Quels sont les produits les plus populaires chaque année ?
Impact des remises et bons de réduction	Évaluez l'efficacité de remises spécifiques afin de déterminer l'élasticité des prix et d'informer votre stratégie de tarification.	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	Quelle est la valeur de commande moyenne pour les transactions qui utilisent des codes promotionnels par rapport à celles qui n'en utilisent pas ?

Opérations

Les équipes opérationnelles peuvent trouver plusieurs moyens de gérer leur entreprise plus efficacement, notamment en améliorant la détection de la fraude et des risques.

Indicateur	Avantage	Exemple de requête SQL	Essayez de demander à l'assistant de Stripe Sigma
Activité quotidienne (par ex., paiements totaux, remboursements, litiges)	Suivez le statut des opérations quotidiennes pour identifier des menaces ou problèmes potentiels.	SELECT COUNT(id) AS total_disputes_today FROM disputes WHERE DATE(created) = CURRENT_DATE;	Combien y a-t-il eu de litiges aujourd'hui ?
Identification des transactions frauduleuses	Réduisez les pertes financières, conservez la confiance de votre clientèle, protégez-vous contre les contestations de paiement, assurez la sécurité des données, respectez les exigences de conformité et obtenez des informations précieuses pour améliorer constamment vos mesures de prévention de la 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	Fournissez une analyse des transactions frauduleuses par moyen de paiement.
Tunnel de conversion des paiements	Optimisez la génération de revenus, améliorez l'expérience utilisateur, identifiez des domaines d'amélioration du processus, évaluez l'efficacité marketing, identifiez des anomalies ou des problèmes, et comparez vos performances. En suivant et en optimisant en permanence le tunnel de conversion, les équipes en charge des opérations peuvent booster la croissance, améliorer la satisfaction des clients et maximiser la réussite de l'entreprise.	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	Quel est le taux de conversion des paniers en transactions réussies ce mois-ci ?

Comment combiner des données Stripe avec d'autres sources de données à l'aide de Data Pipeline

Stripe Data Pipeline connecte votre compte Stripe à votre entrepôt de données ou à votre compte de stockage dans le cloud, où vous pouvez analyser les données Stripe avec celles de vos autres systèmes. À partir de là, vous pouvez accéder à d'autres informations stratégiques susceptibles d'améliorer les éléments suivants :

Analyse du parcours client

Grâce aux données CRM et aux données transactionnelles de Stripe, vous pouvez analyser les interactions avec les clients, le comportement d'achat et les interactions avec le service de support et bénéficier d'une vue globale de l'expérience client. Vous pouvez identifier des tendances, améliorer l'engagement des clients et augmenter les taux de conversion.

ChowNow, une plateforme de commande de repas en ligne sans commission, a utilisé Data Pipeline pour associer les données Stripe avec d'autres données d'entreprise. Cela a permis d'avoir une idée précise du parcours client dans ses différents types de restaurants. Des informations approfondies sur le processus d'inscription des restaurants et les décisions de commande des clients ont aidé l'équipe marketing de ChowNow à affiner les dépenses publicitaires et à réduire le coût d'acquisition des clients.

Planification et rapports financiers

En analysant les données sur les revenus ainsi que les dépenses, les flux de trésorerie et les indicateurs de rentabilité, vous pouvez améliorer les opérations de votre entreprise. Par exemple, vous pouvez surveiller plus efficacement la performance financière globale, créer des prévisions de revenus, affiner la planification financière et prendre des décisions fondées sur des données pour stimuler la croissance financière.

Lorsque Lime a adopté Stripe Data Pipeline et a comparé des données Stripe avec ses propres rapports, l'entreprise a pu suivre les remboursements en temps quasi réel. Son équipe financière peut désormais établir des rapports en toute confiance sur l'état de la trésorerie de Lime.

Efficacité opérationnelle

L'analyse des transactions Stripe parallèlement aux données des stocks vous aide à maintenir des niveaux de stock optimaux, à réduire les coûts de gestion des stocks et à améliorer l'efficacité opérationnelle globale, notamment en rationalisant les performances de la chaîne d'approvisionnement.

Prévention de l'attrition

En analysant le comportement des clients ainsi que l'historique des transactions et les interactions avec le service d'assistance, vous pouvez identifier les clients à risque, personnaliser les stratégies de fidélisation et renforcer la fidélité des clients.

Efficacité des campagnes marketing

L'intégration des données Stripe aux données marketing vous permet d'analyser l'impact des campagnes marketing sur l'acquisition de clients, les taux de conversion et les revenus. Vous pouvez mesurer le retour sur investissement (ROI) des efforts de marketing, identifier les campagnes réussies, cibler le contenu personnalisé pour les profils d'utilisateurs les plus intéressés par l'achat de certains produits et allouer efficacement les ressources pour améliorer les stratégies marketing.

Après avoir identifié les indicateurs les plus importants pour votre entreprise, vous pouvez facilement les enregistrer pour vous y référer plus tard ou les programmer à l'avance afin de disposer des rapports dont vous avez besoin, quand vous en avez besoin. Pour les utilisateurs de Stripe Sigma, cette page de documentation contient des informations complémentaires sur la planification des requêtes. Pour les utilisateurs de Data Pipeline, vous pouvez facilement trouver les boutons « enregistrer » et « programmer» dans Redshift et Snowflake.

Améliorer la prise de décision grâce à l'analyse des données

Stripe propose une plateforme complète qui vous aide non seulement à traiter les paiements, mais aussi à obtenir des informations précieuses pour améliorer vos opérations et vos résultats. Nos outils permettent à un plus grand nombre d'équipes de votre organisation, y compris les finances, les produits, les opérations, les ventes, le marketing et la lutte contre la fraude, de prendre des décisions basées sur les données chaque jour.

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