Come ottenere informazioni approfondite su un'attività utilizzando Stripe

I dati non mancano: le informazioni sui clienti e sui pagamenti vengono acquisite in ogni fase del ciclo di vita, dalla partecipazione alle campagne di marketing all'acquisto. Dati accurati e fruibili sono fondamentali per le attività al fine di comprendere e riferire sulle prestazioni passate, prendere decisioni informate nel presente e individuare opportunità future. Suddividendo i dati in modo intelligente e strategico, le attività possono migliorare:

finanza e contabilità: valuta e prevedi le prestazioni finanziarie, gestisci i costi, migliora l'efficienza e chiudi i conti in modo rapido e accurato;
cliente e prodotto: ottieni informazioni dettagliate sui dati demografici e sul comportamento dei clienti, ad esempio l'abbandono per segmenti specifici. Inoltre, monitora le metriche dei ricavi dei prodotti come i ricavi mensili ricorrenti (MRR);
operazioni: le analisi dei dati possono fornire informazioni rivelatrici su frodi, pagamenti e operazioni sui ricavi.

Tuttavia, secondo una ricerca di IDC, sebbene la maggior parte delle attività abbia accesso ai dati, non riescono a trarre informazioni approfondite fondamentali sull'attività a causa di problemi di qualità, silos operativi e mancanza di standard.

Su Stripe le attività hanno accesso a una serie di dati, report della Dashboard e prodotti che facilitano l'accesso a queste informazioni. Questa guida spiega come sfruttare i dati di Stripe per monitorare le prestazioni finanziarie, comprendere meglio i clienti, perfezionare l'offerta di prodotti e gestire le aziende in modo più efficiente. Abbiamo incluso anche esempi di query SQL per facilitare l'estrazione di informazioni preziose dagli strumenti avanzati di analisi dei dati di Stripe: Stripe Sigma e Data Pipeline.

Dati disponibili in Stripe

Quando Stripe elabora le transazioni di pagamento, acquisiamo i punti dati che forniscono preziose informazioni sulle transazioni dei clienti. Stripe Schema è un blueprint che definisce tutti i dati Stripe raccolti, inclusi nomi, definizioni e organizzazioni. I dati chiave includono:

dettagli della transazione (importo, valuta, data, ora);
informazioni sul cliente (nome, area geografica);
dettagli del prodotto o del servizio (articoli acquistati, quantità, prezzo);
dati sul metodo di pagamento (tipo di carta di credito, wallet);
metadati (Stripe consente alle attività di associare alle transazioni metadati personalizzati, che possono includere dati specifici per le esigenze di un'attività);
indicatori di rischio e frode;
dettagli di rimborsi e contestazioni.

Puoi monitorare le prestazioni della tua attività a un livello elevato accedendo alla tua Dashboard di Stripe. La Dashboard contiene numerosi report preintegrati che offrono visibilità su vendite, pagamenti, contestazioni, rimborsi, abbonamenti e metriche finanziarie nel complesso. Seguo un elenco di alcuni dei report gratuiti più utilizzati disponibili nella Dashboard di Stripe.

Riepilogo delle vendite: questi report forniscono una panoramica delle principali metriche di vendita, tra cui il volume totale delle vendite, i ricavi e il numero di transazioni andate a buon fine. Queste informazioni possono aiutarti a monitorare le prestazioni delle vendite e l'andamento dei ricavi.
Rendicontazione finanziaria: Stripe offre report finanziari, tra cui dettagli sui ricavi, dettagli sulle commissioni e report sulle imposte sulle vendite. Questi report facilitano la pianificazione finanziaria, la rendicontazione fiscale e l'analisi dei costi.
Approfondimenti sugli abbonamenti: gli utenti di Stripe Billing possono monitorare il numero di abbonati, il tasso di abbandono e le metriche relative ai ricavi ricorrenti, ottenendo una visione della fidelizzazione e delle prestazioni degli abbonamenti.

Stripe offre anche due strumenti avanzati per i dati con maggiori funzionalità di personalizzazione per quanto riguarda le metriche di business e la rendicontazione:

Stripe Sigma è uno strumento interattivo di analisi approfondita sull'attività, integrato nella Dashboard. È possibile ottenere risposte immediate scrivendo query SQL personalizzate o selezionando tra modelli che contengono query predefinite per le esigenze di rendicontazione comuni. Inoltre, Stripe Sigma Assistant, il nostro assistente di chat basato sull'IA, può aiutarti a ottenere risposte semplicemente digitando le tue domande in linguaggio naturale. Infine, puoi trasformare i risultati delle query in grafici dinamici con il clic di un pulsante per visualizzare facilmente i tuoi dati.
Stripe Data Pipeline invia tutti i dati Stripe aggiornati alla destinazione di archiviazione dati esterna. Questo collegamento può essere configurato con pochi clic e consente di consolidare i tuoi dati Stripe con altri dati sull'attività provenienti da tutti i tuoi sistemi, come CRM, ERP e altri. Quindi, dall'archiviazione centralizzata dei dati, puoi interrogare i tuoi dati Stripe insieme ad altri dati sull'attività, consentendo a diversi team di raccogliere informazioni approfondite.

Come monitorare le metriche chiave con Stripe Sigma o Data Pipeline

Per aiutarti a monitorare le informazioni approfondite sull'attività più rilevanti, segue un elenco delle metriche che gli utenti hanno trovato utili, organizzate per area di business. Condividiamo inoltre alcuni esempi di query SQL che possono essere utilizzate sia in Stripe Sigma che in Data Pipeline, nonché prompt e modelli che possono essere utilizzati in Sigma per ottenere risposte senza dover scrivere alcun codice SQL. Disponiamo anche di un elenco esaustivo di tutti i dati disponibili, che include set di tabelle di Core API, Interchange Plus, Connect e altri.

Finanza e contabilità

I team di finanza e contabilità hanno bisogno di accedere ai dati sui ricavi di Stripe della propria attività per chiudere i libri contabili, riconciliare i conti, e fare previsioni e proiezioni. Molti si affidano a Stripe Sigma e Data Pipeline per semplificare questi processi.

Metrica	Vantaggio	Query SQL di esempio	Chiedi all'Assistente Stripe Sigma
Ricavi totali	Comprendi i ricavi generati dalla tua attività in un determinato periodo di tempo per conoscere le prestazioni dell'azienda.	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	Quali sono stati i ricavi degli ultimi tre mesi?
Valore medio delle transazioni	Determina il valore medio di ciascuna transazione elaborata tramite Stripe per analizzare le strategie di prezzo e gli schemi di spesa dei clienti.	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;	Qual è il valore medio delle transazioni in dollari per i clienti per Paese?
RMR	Misura i ricavi prevedibili e ricorrenti generati dai prodotti o servizi basati su abbonamento in un mese.	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	Modello Stripe Sigma: ricavi mensili ricorrenti (RMR)
Reportistica fiscale	Assicura la conformità agli obblighi fiscali grazie al monitoraggio degli oneri fiscali per località 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	Modello Stripe Sigma: obblighi fiscali per località del cliente
Anzianità crediti/riscossioni/fatture insolute	Analizza l'anzianità dei crediti per monitorare le fatture in sospeso e identificare potenziali problemi con i pagamenti dei clienti e le riscossioni.	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 i primi dieci clienti con le fatture in sospeso più alte.

Cliente e prodotto

I team di prodotto possono utilizzare queste metriche per apportare miglioramenti ai prodotti basati sui dati e identificare opportunità di crescita. I team di vendita e marketing possono individuare le opportunità in modo più efficace con una comprensione dei profili dei clienti.

Metrica	Vantaggio	Query SQL di esempio	Chiedi all'Assistente Stripe Sigma
Segmentazione della clientela	Identifica i segmenti dei clienti, ad esempio quelli che generano i ricavi maggiori o che completano più frequentemente acquisti, per individuare i profili dei clienti più affezionati. Monitora i tassi di fidelizzazione dei clienti per individuare i clienti affezionati e sviluppare strategie finalizzate alla loro fidelizzazione.	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	Mostra i primi dieci clienti con la maggiore frequenza di acquisto.
RMR per prodotto	Monitora la crescita dei ricavi ricorrenti per prodotti distinti.	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	Modello Stripe Sigma: ricavi mensili ricorrenti (RMR) totali per prodotto
Abbandono	Misura il tasso con cui i clienti smettono di utilizzare i tuoi prodotti o servizi. Analizza il tasso di abbandono per segmento di clienti o categoria prodotti per identificare le aree di miglioramento.	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;	Modelli Stripe Sigma: ricavi persi al giorno o abbonati persi al giorno
Popolarità/Stagionalità dei diversi prodotti o abbonamenti	Identifica i prodotti o i servizi più popolari in base a volume di vendita o ricavi. Monitora la popolarità dei prodotti appena lanciati o delle diverse funzioni rilasciate.	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;	Quali sono stati i prodotti più popolari ogni anno?
Impatto di sconti e coupon	Misura l'efficacia di sconti specifici per determinare l'elasticità dei prezzi e creare strategie tariffarie informate.	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	Qual è il valore medio degli ordini per le transazioni in cui viene utilizzato un codice sconto rispetto alle transazioni senza alcun codice sconto?

Operazioni

I team operativi possono trovare diversi modi per gestire le proprie attività in modo più efficiente, tra cui il miglioramento del rilevamento di frodi e rischi.

Metrica	Vantaggio	Query SQL di esempio	Chiedi all'Assistente Stripe Sigma
Attività quotidiane (ad esempio pagamenti totali, rimborsi, contestazioni)	Monitora lo stato delle operazioni quotidiane per identificare minacce o problemi potenziali.	SELECT COUNT(id) AS total_disputes_today FROM disputes WHERE DATE(created) = CURRENT_DATE;	Quante contestazioni sono state registrate oggi?
Individuazione delle transazioni fraudolente	Riduci le perdite finanziarie, mantieni intatta la fiducia dei clienti, proteggiti dagli storni, preserva la sicurezza dei dati, assicura la conformità normativa e approfitta di valide informazioni per non smettere mai di migliorare le misure di prevenzione antifrode.	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	Fornisci i dettagli delle transazioni fraudolente per metodo di pagamento.
Imbuto di conversione per i pagamenti	Ottimizza la generazione dei ricavi, migliora l'esperienza d'uso, identifica eventuali aree di miglioramento per le procedure, misura l'efficacia del marketing, individua aspetti anomali o problemi e confronta le tue performance rispetto allo standard. Monitorando e ottimizzando su base continua l'imbuto di conversione, il team operativo può favorire la crescita, aumentare la soddisfazione dei clienti e ottimizzare il successo dell'attività.	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	Qual è il tasso di conversione questo mese dal carrello alla transazione riuscita?

Come combinare i dati di Stripe con altre fonti di dati utilizzando Data Pipeline

Stripe Data Pipeline collega in modo fluido il tuo account Stripe al tuo data warehouse o account di archiviazione cloud, dove puoi analizzare i dati Stripe in combinazione con i dati provenienti dagli altri tuoi sistemi. Da qui puoi accedere ad ulteriori informazioni approfondite sull'attività che possono migliorare i seguenti aspetti.

Analisi del percorso del cliente

L'analisi delle interazioni con i clienti, del comportamento di acquisto e delle interazioni con l'assistenza, basata sui dati CRM e transazionali di Stripe, offre una visione olistica dell'esperienza del cliente. Puoi individuare modelli, migliorare il coinvolgimento dei clienti e aumentare i tassi di conversione.

ChowNow, una piattaforma online senza commissioni per l'ordinazione di pasti, ha utilizzato Data Pipeline per combinare i dati di Stripe con altri dati sull'attività. Ciò ha fornito una chiara panoramica del percorso del cliente per i suoi ristoranti e i suoi clienti nel settore della ristorazione. Gli approfondimenti sul processo di onboarding dei ristoranti e sulle decisioni di ordinazione dei clienti hanno aiutato il team di marketing di ChowNow a ottimizzare la spesa pubblicitaria e a ridurre i costi di acquisizione dei clienti.

Pianificazione e rendicontazione finanziaria

Analizzando i dati sui ricavi insieme alle metriche relative alle spese, al flusso di cassa e alla redditività, è possibile migliorare le operazioni dell'attività. Ad esempio, è possibile monitorare in modo più efficace le prestazioni finanziarie complessive, creare previsioni di ricavi, perfezionare la pianificazione finanziaria e prendere decisioni basate sui dati per promuovere la crescita finanziaria.

Quando Lime ha adottato Stripe Data Pipeline e ha confrontato i dati Stripe con i propri report, l'azienda ha acquisito la possibilità di monitorare i rimborsi quasi in tempo reale. Il suo team finanziario può ora riferire con sicurezza sullo stato di liquidità di Lime.

Efficienza operativa

L'analisi delle transazioni Stripe insieme ai dati di inventario ti aiuta a mantenere livelli ottimali delle scorte, ridurre i costi di magazzino e migliorare l'efficienza operativa complessiva, anche semplificando le prestazioni della supply chain.

Prevenzione dell'abbandono

Analizzando il comportamento dei clienti insieme alla cronologia delle transazioni e alle interazioni con l'assistenza, è possibile identificare i clienti a rischio, personalizzare le strategie di fidelizzazione e migliorare la fedeltà dei clienti.

Efficacia delle campagne di marketing

L'integrazione dei dati di Stripe con i dati di marketing consente di analizzare l'impatto delle campagne di marketing sull'acquisizione dei clienti, sui tassi di conversione e sui ricavi. È possibile misurare il ritorno sull'investimento (ROI) degli sforzi di marketing, individuare campagne di successo, indirizzare contenuti personalizzati per i profili degli utenti più interessati all'acquisto di determinati prodotti e allocare le risorse in modo efficace per migliorare le strategie di marketing.

Una volta individuate le metriche più importanti per la tua attività, puoi salvarle facilmente per riferimento futuro o programmarle in anticipo in modo da avere i report di cui hai bisogno, quando ne hai bisogno. Per gli utenti Stripe Sigma, questa pagina della documentazione contiene ulteriori informazioni su come pianificare le query. Per gli utenti di Data Pipeline, i pulsanti "Salva" e "Pianifica" sono facilmente disponibili in Redshift e Snowflake.

Miglioramento del processo decisionale con informazioni dettagliate sui dati

Stripe offre una piattaforma completa che ti aiuta non solo a elaborare i pagamenti, ma anche ad acquisire preziose informazioni per migliorare le operazioni e i profitti della tua attività. I nostri strumenti consentono a più team della tua organizzazione, tra cui team di finanza, prodotto, operativi, commerciali, di marketing e antifrode, di prendere ogni giorno decisioni basate sui dati.

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