Stripe でビジネスインサイトを引き出す方法

データは豊富に存在します。顧客情報や支払い情報は、マーケティングキャンペーンへの関与から購入に至るまで、ライフサイクルのあらゆる段階で取得されます。正確で実用的なデータインサイトは、過去の実績を理解・報告し、現時点での意思決定を行い、将来の機会を特定するために不可欠です。データを賢く戦略的に分析することで、ビジネスは以下の点を改善できます。

財務と会計: 財務パフォーマンスの評価と予測、コストの管理、効率の向上、迅速かつ正確な決済処理が可能になります。
顧客と製品: 特定のセグメントごとの解約など、顧客の属性と行動に関する詳細な分析情報を取得できます。さらに、月間経常収益 (MRR) などの製品収益指標を監視します。
オペレーション: データインサイトは、不正、支払い、収益オペレーションに関する貴重な情報を提供します。

しかし、IDCの調査によると、ほとんどの企業はデータにアクセスできる一方で、データに関する品質の問題、オペレーションの分断、データ標準の欠如により、基本的なビジネスインサイトを引き出せていないのが現状です。

Stripe のビジネスは、さまざまなデータ、ダッシュボードレポート、製品にアクセスして、これらのインサイトに簡単にアクセスできます。このガイドでは、Stripe のデータを活用した財務パフォーマンスの追跡、顧客情報の把握、提供する商品の改善、会社運営の効率化に関する方法をご説明します。また、Stripe の高度なデータ分析ツールから価値ある情報を簡単に取得できるように、SQL クエリの例もご紹介します。Sigma と Data Pipeline。

Stripe で利用できるデータ

Stripe が支払い取引を処理する際、顧客の取引に関する貴重な洞察を提供するデータポイントを取得します。Stripe Schema は、収集されるすべての Stripe データを、名称、定義、構造とともに定義した設計図です。主なデータポイントには以下が含まれます。

取引の詳細 (金額、通貨、日付、時刻)
顧客情報 (氏名、地域)
製品またはサービスの詳細 (購入した品目、数量、価格)
支払い方法の詳細 (クレジットカードの種類、デジタルウォレット)
メタデータ (Stripe では、取引にカスタムメタデータを添付できます。これには、事業固有のニーズに応じたデータを含めることが可能です。)
リスクと不正利用の指標
返金と不審請求の申し立ての詳細

Stripe ダッシュボードにログインすると、業績の概要を監視できます。ダッシュボードには、売上、支払い、不審請求の申し立て、返金、サブスクリプション、財務指標の全体像を把握できる定型レポートがいくつか用意されています。Stripe ダッシュボードで取得できる無料レポートのうち、最も多く利用されているレポートには以下のようなものがあります。

売上概要: これらのレポートには、販売総額、売上、成功した取引数など、主要な販売指標の概要が表示されます。この情報は、販売実績を追跡し、売上の傾向を監視するのに役立ちます。
財務報告: Stripe は、売上の内訳、手数料の詳細、売上税レポートなどの財務レポートを提供しています。これらのレポートは、財務計画、税務報告、コスト分析に役立ちます。
サブスクリプションに関するインサイト: Stripe Billing を利用している場合、加入者数、解約率、定期収益の指標を監視でき、サブスクリプションのパフォーマンスや継続率を把握することができます。

Stripe では、ビジネス指標やレポート作成において、より柔軟なカスタマイズが可能な 2 つの高度なデータツールも提供しています。

Stripe Sigmaはダッシュボード内で利用できるインタラクティブなビジネスインサイトツールです。カスタム SQL クエリを作成するか、一般的なレポートニーズに対応したテンプレートから選択することで、瞬時に回答を得ることができます。さらに、AI 搭載のチャットアシスタント Stripe Sigma Assistant を使えば、自然言語で質問を入力するだけで回答を得られます。最後に、クエリ結果をワンクリックで動的なチャートに変換し、データを簡単に可視化することも可能です。
Stripe Data Pipeline は、すべての最新の Stripe データを外部データ保存先に送信します。この接続は数回のクリックで設定でき、CRM や ERP などのシステム全体の他のビジネスデータと Stripe データを統合できます。統合されたデータストレージ内からは、Stripe データと他のビジネスデータを組み合わせてクエリを実行でき、さまざまなチームが豊富な洞察を得ることが可能です。

Stripe Sigma または Data Pipeline で主要指標を追跡する方法

重要なビジネスインサイトを監視するために、ユーザーにとって有用とされる指標をビジネス分野ごとに整理したリストを紹介します。また、Stripe Sigma と Data Pipeline の両方で使用できるサンプル SQL クエリと、SQL を記述せずに回答を得ることができるほか、プロンプトとテンプレートも共有します。さらに、Core API、Interchange Plus、Connect などのテーブルセットを含む、利用可能なすべてのデータの網羅的なリストも用意しています。

財務・会計

財務および会計チームは、決算、勘定の照合、予測と見通しを行うために、ビジネスの Stripe 売上データにアクセスする必要があります。多くの企業は、これらのプロセスを効率化するために Sigma と Data Pipeline を使用します。

指標	メリット	SQL クエリの例	Stripe Sigma アシスタントに聞いてみる
総収入	特定の期間にビジネスが獲得した収入を把握して、業績の分析情報を取得します。	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	過去 3 カ月間に獲得した収入はいくらですか？
平均取引額	Stripe を通じて処理された各取引の平均額を特定して、料金体系戦略と顧客の支出パターンを分析します。	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;	国別の顧客の平均取引額はどのようになっていますか？
MRR	サブスクリプションベースの商品やサービスによって 1 カ月間に生み出される予測可能な経常収益を測定します。	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	Stripe Sigma テンプレート: 月間経常収益 (MRR)
納税申告	顧客の場所別の仮受消費税を追跡して納税義務を遵守します。	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	Stripe Sigma テンプレート: 顧客の居住地別の納税義務
売掛金年齢表 / 回収 / 未払いの請求書	売掛金年齢表を分析して未払いの請求書をモニタリングし、顧客の支払いと回収に関する問題が発生する可能性を特定します。	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;	未払いの請求書の金額が高い上位 10 位の顧客を特定します。

顧客と製品

製品チームは、これらの指標を使用して、データに基づく製品の改善を実行し、成長機会を見極めることができます。営業チームとマーケティングチームは、顧客プロファイルを理解することで、より効果的に商談を絞り込むことができます。

指標	メリット	SQL クエリの例	Stripe Sigma アシスタントに聞いてみる
顧客セグメント	最も売上の大きい顧客セグメントや最も購入頻度の高い顧客セグメントなどを特定して、ロイヤルティの高い顧客のプロフィールを把握します。顧客維持率をモニタリングしてロイヤルティの高い顧客を特定し、そのような顧客を維持するための戦略を策定できるようにします。	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	購入頻度が高い上位 10 位の顧客を見せてください。
製品別の MRR	製品別の経常収益成長率を追跡します。	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	Stripe Sigma テンプレート: 商品別の月間経常収益 (MRR) の合計
解約	製品やサービスの利用をやめた顧客の割合を測定します。顧客セグメントや商品カテゴリ別のチャーンレートを分析して、懸念のある領域を特定します。	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;	Stripe Sigma テンプレート: 1 日あたりの解約収益または 1 日あたりの解約登録者数
各製品やサブスクリプションの人気度 / 季節性	販売量や収入に基づいて最も人気があった商品やサービスを特定します。新しい製品や機能のリリースの人気度を追跡します。	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;	それぞれの年で最も人気があった製品は何ですか？
割引とクーポンの効果	特定の割引の有効性を測定して料金の弾力性を判定し、料金体系戦略の参考にします。	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	割引コードを使用した取引と使用しなかった取引の平均注文額を比較するとどのようになっていますか？

運用

運用チームは、不正利用やリスク検出の改善など、ビジネスをより効率的に運営するための複数の方法を見つけることができます。

指標	メリット	SQL クエリの例	Stripe Sigma アシスタントに聞いてみる
毎日のアクティビティー (支払い、返金、不審請求の申し立ての各合計件数など)	日々の運用のステータスをモニタリングして、潜在的な脅威や問題を特定します。	SELECT COUNT(id) AS total_disputes_today FROM disputes WHERE DATE(created) = CURRENT_DATE;	今日発生した不審請求の申し立ては何件ですか？
不正取引を特定する	金銭的な損失を最小限に抑え、顧客の信頼を維持しながら、チャージバック対策を行います。また、データセキュリティの維持、法令遵守を確実に行い、不正利用防止策の継続的な改善に役立つ価値ある分析情報を入手できます。	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	決済手段別の不正取引の内訳を提示します。
決済の購入完了ファネル	収益創出の最大化、ユーザー体験の向上、プロセス改善が可能な領域の特定、マーケティングの有効性の測定、異常や問題の発見、パフォーマンスのベンチマーキングを行います。購入完了ファネルを継続的にモニタリングして効率を最大限に高めることによって、ビジネスの成長促進、顧客満足度の向上を図り、ビジネスで大きな成功を収めることができます。	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	カートから取引成功に至った今月の購入完了率はどのくらいですか？

Data Pipeline を使用して Stripe データを他のデータソースと組み合わせる方法

Stripe Data Pipeline は、Stripe アカウントをデータウェアハウスまたはクラウドストレージアカウントにシームレスに紐づけます。このため、企業は Stripe データを他のシステムのデータと組み合わせて分析できます。そこから、追加のビジネスインサイトにアクセスして、以下の改善に役立てることが可能です。

カスタマージャーニー分析

CRM データと Stripe の取引データから顧客とのやり取り、購買行動、サポートのやり取りを分析することで、顧客体験の全体像を把握できます。パターンを特定し、顧客エンゲージメントを向上させ、購入完了率を高めることができます。

ChowNowは、手数料無料のオンライン食品注文プラットフォームで、Data Pipeline を使用して Stripe データを他のビジネスデータと組み合わせました。これにより、レストランと外食客のカスタマージャーニーの概要が明確になりました。ChowNow のマーケティングチームは、レストランのアカウント登録プロセスと顧客の注文決定に関する詳細なインサイトにより、広告費を微調整し、顧客獲得コストを削減することができました。

財務計画と報告

売上データを経費、キャッシュフロー、収益性の指標とともに分析することで、事業運営を強化できます。たとえば、全体的な財務パフォーマンスをより効果的に監視して、売上予測の作成、財務計画の見直し、データに基づいた意思決定を行うことで、財務の成長を促進することができます。

Lime が Stripe Data Pipeline を採用し、Stripe データを自社のレポートと照合したところ、ほぼリアルタイムで返金を追跡できるようになりました。財務チームは、Lime のキャッシュ状況を自信を持って報告できるようになりました。

運営の効率化

在庫データとともに Stripe 取引を分析することで、最適な在庫レベルの維持や在庫コストの削減に加え、サプライチェーンの業務運営の効率化など、全体的な運用効率を向上させることができます。

解約防止

顧客の行動を、取引履歴やサポートとのやり取りと併せて分析することで、解約の可能性がある顧客を特定して、維持戦略をパーソナライズし、顧客ロイヤルティを高めることができます。

マーケティングキャンペーンの効果

Stripe のデータをマーケティングデータと統合することで、マーケティングキャンペーンが顧客獲得、購入完了率、売上に与える影響を分析できます。マーケティング活動に対する投資収益率 (ROI) を測定して、成功したキャンペーンを把握できるようになります。また、特定の製品の購入に最も関心のあるユーザープロファイルに合わせたコンテンツを提供し、マーケティング戦略を強化するためにリソースを効果的に割り当てることが可能となります。

ビジネスにとって最も重要な指標を特定したら、それらを簡単に保存して将来参照できるようにしたり、あらかじめスケジュール設定して必要なタイミングでレポートを取得できるようにしましょう。Stripe Sigma ユーザーは、クエリのスケジュールを設定する方法の詳細をこのドキュメントページでクエリのスケジュール方法を確認できます。Data Pipeline ユーザーは、Redshift や Snowflake 内で「保存」ボタンと「スケジュール」ボタンを簡単に見つけることができます。

データインサイトで意思決定を改善

Stripe は、支払いを処理するだけでなく、ビジネス運営と収益を改善するための貴重なインサイトを得るのに役立つ包括的なプラットフォームを提供します。当社のツールを利用することで、財務、製品、運用、営業、マーケティング、不正利用のチームを含め、組織のより多くのチームがデータに基づく意思決定を日々行えるようになります。

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