Mit Stripe Sigma können Unternehmen die Daten ihres Stripe-Kontos analysieren und so schnelle Einblicke in ihr Unternehmen gewinnen.
Verwenden Sie vorgefertigte SQL-Abfragen oder schreiben Sie neue direkt im Stripe-Dashboard. Sie benötigen dafür keine Entwickler/innen.
Mit strukturiertem Zugriff auf Ihre Daten können Sie beispielsweise schnell und einfach ermitteln, welche Kund/innen das geringste Abwanderungsrisiko aufweisen, welche Regionen den höchsten Umsatz liefern und vieles mehr.
Erhalten Sie Antworten auf alle Ihre Fragen – genau dann, wenn Sie sie benötigen. Berichte können geplant oder täglich, wöchentlich oder monatlich automatisch generiert werden.
Beschleunigen Sie Ihre Abläufe, indem Sie häufig genutzte Abfragen spreichern. Teilen Sie Ihre Abfragen mit anderen Teams direkt in Sigma oder laden Sie sie als Berichte im CSV-Format herunter.
Wie hoch war der Prozentsatz der angefochtenen Zahlungen?
Wie hoch war unser Transaktionsvolumen im Februar?
Welche Kund/innen haben diesen Monat ihre Rechnungen nicht bezahlt?
Welche Zahlungen sind in unserer letzten Überweisung enthalten?
Wie stark ändert sich unser Zahlungsfluss von Monat zu Monat?
Wie sieht unser Tagessaldo aus?
Wie sieht unser monatlich wiederkehrender Umsatz aus?
Wie viele aktive Kund/innen haben wir?
Warum kommt es zu angefochtenen Zahlungen?
Wie sieht unser durchschnittlicher Umsatz pro Kunde/Kundin aus?
Welche sind unsere beliebtesten Abo-Modelle?
Welche Zahlungen erfolgen mit welcher Kreditkartenmarke?
Wie teilt sich der Umsatz auf die jeweiligen Kanäle auf?
Wir haben die nützlichsten Abfragen für verschiedene Geschäftsmodelle bereits vorbereitet: von der Berechnung des durchschnittlichen Erlöses pro Kunde (ARPU) bis hin zur Analyse der beliebtesten Zahlungsmethoden. Verändern Sie unsere Vorschläge nach Ihren Wünschen oder erstellen Sie neue Abfragen individuell. Wir haben auch Syntaxhervorhebung, beschreibende Fehler und automatische Vervollständigung für Datentabellen und -spalten hinzugefügt – es ist wie eine integrierte Entwicklungsumgebung zum Schreiben von Abfragen.
Schneller und strukturierter Zugriff auf alle gespeicherten Daten (einschließlicher aller zusätzlichen Metadaten, die Sie uns möglicherweise übermitteln) mithilfe der Seitennavigation ermöglicht die Verknüpfung von relevanten Daten über alle Stripe-Produkte hinweg: Zahlungen, Auszahlungen, Kund/innen, Abonnements, Rückerstattungen und mehr.
Speichern Sie häufig benutzte SQL-Anfragen zur späteren Wiederverwendung ab oder teilen Sie den Link einer SQL-Anfrage mit Ihren Kollegen.
Stripe Sigma hat sich stark auf unseren Financial-Close-Prozess ausgewirkt. Statt wie bisher jeden Monat mehrere Datenquellen manuell kombinieren zu müssen, brauchen wir jetzt nur noch ein paar einfache Anfragen in Sigma auszuführen. Dies ermöglicht uns einen schnelleren, monatlichen Kostenabgleich durchzuführen.
Wir verwalten die Bestellungen von einer Vielzahl von Läden, weshalb die Buchhaltung durchaus kompliziert werden kann. Mit Stripe Sigma haben wir einen blitzschnellen, verlässlichen Weg, unsere Finanzdaten zu analysieren und somit unser Unternehmen effizienter zu führen.
Mit einer SQL-Anfrage, die wir in buchstäblich fünf Minuten geschrieben haben, konnte unser Team unbezahlte Rechnungen identifizieren und in nur zwei Monaten mehrere Tausend Dollar Umsatz zurückgewinnen.
Vor Stripe Sigma hatten unsere Ingenieure in Eigenregie ein Tool gebaut, um unsere Stripe-Daten zu analysieren, aber das dauerte Wochen und das Tool musste mühselig gewartet und aktualisiert werden. Sigma gibt jetzt allen unseren Teams hochpräzise Daten ohne zusätzlichen Aufwand unserer Ingenieure.
Halten Sie Ihre Stripe-Daten stets in Reichweite und rufen Sie mit SQL benutzerdefinierte Stripe-Berichte ab. Sigma wird belastet, wenn Nutzer/innen oder verbundene Konten eine Transaktion verarbeiten oder eine Anfrage zur Autorisierung oder Zahlung einreichen.
Erstellen Sie benutzerdefinierte Stripe-Berichte mit SQL.
Details zur Erstellung von benutzerdefinierten Stripe-Berichten.
Greifen Sie auf all Ihre aktuellen Stripe-Daten mit Snowflake oder Redshift zu.