Stripe Sigma is ontwikkeld om bedrijven te helpen hun Stripe-gegevens snel te analyseren en hun teams in een handomdraai bedrijfsinzichten te verschaffen.
Gebruik kant-en-klare SQL-query's of schrijf nieuwe query's op maat vanuit je Stripe-dashboard. Geen data-engineering vereist.
Dankzij de gestructureerde toegang tot je gegevens kun je eenvoudig bepalen welke klanten dit jaar waarschijnlijk niet zullen opzeggen, welke regio's de meeste inkomsten genereren, en meer.
Krijg antwoord op al je vragen over Stripe, precies wanneer je dat wilt. Je kunt rapporten dagelijks, wekelijks of elke maand inplannen en automatisch genereren.
Werk sneller door veelgebruikte query's op te slaan. Deel je query's rechtstreeks in Sigma met andere teams of download ze als CSV-rapporten.
Tegen welk percentage chargebacks hebben we bezwaar gemaakt?
Wat was ons betaalvolume in februari?
Welke klanten hebben hun factuur nog niet betaald?
Welke betalingen zijn gereconcilieerd met onze laatste uitbetaling per bank?
Hoe verandert onze cashflow van maand tot maand?
Wat is het dagsaldo van ons bedrijf?
Wat zijn onze maandelijks terugkerende inkomsten?
Hoeveel actieve klanten hebben we?
Waarom vragen klanten chargebacks aan voor betalingen?
Wat is onze gemiddelde omzet per gebruiker?
Wat zijn onze meest populaire abonnementen?
Hoeveel betalingen worden er gedaan met elk merk betaalkaart?
Hoeveel inkomsten genereren de verschillende klantkanalen?
We hebben al query's geschreven voor de nuttigste rapporten voor verschillende typen bedrijven, van het berekenen van de gemiddelde inkomsten per gebruiker tot het analyseren van de favoriete betaalmethoden van je klanten. Je kunt dus meteen aan de slag door een van onze kant-en-klare sjablonen te bewerken, maar je kunt ook bij nul beginnen om een rapport helemaal aan je wensen aan te passen. We hebben ook syntaxismarkeringen, beschrijvende fouten en automatische aanvulling voor gegevenstabellen en -kolommen toegevoegd. Het is alsof je een ingebouwde IDE voor het schrijven van query's tot je beschikking hebt.
Via de zijbalk heb je snel toegang tot de volledige structuur van je gegevens die zijn opgeslagen in Stripe (plus eventuele aanvullende metadata die je ons stuurt. Zo kun je eenvoudig alle relevante gegevens uit de producten van Stripe combineren: betalingen, uitbetalingen, klanten, abonnementen, terugbetalingen, enzovoort.
Sla veelgebruikte query's op zodat je ze steeds opnieuw kunt gebruiken, of deel een link naar een nuttige query zodat je teamgenoten er ook plezier van hebben.
Dankzij Stripe Sigma kost de financiële afsluiting ons veel minder tijd. In plaats van elke maand handmatig meerdere gegevensbronnen te combineren, kunnen we nu een paar eenvoudige query's in Sigma uitvoeren, waardoor de maandelijkse afstemming van creditcardtransacties veel sneller klaar is.
We verwerken bestellingen voor duizenden winkels, dus de financiële verslaglegging kan een uitdaging zijn. Stripe Sigma biedt ons een supersnelle, betrouwbare manier om onze financiële gegevens te analyseren en ons bedrijf efficiënter te runnen.
Dankzij een query die in minder dan vijf minuten werd geschreven, kan ons team onbetaalde facturen opsporen en tienduizenden dollars aan inkomsten (8 procent van de mislukte betalingen) terugvorderen. En dat allemaal in slechts twee maanden tijd.
Voordat we overstapten op Stripe Sigma, maakten we gebruik van een eigen tool om onze Stripe-gegevens te analyseren. Maar onze developers waren weken bezig om de tool te bouwen, en ook het onderhoud en de updates namen veel tijd in beslag. Bovendien waren de resultaten niet altijd nauwkeurig. Met Sigma beschikken al onze teams over nauwkeurige gegevens zonder dat er developers aan te pas komen.
Met SQL zijn al je Stripe-gegevens binnen handbereik en kun je Sigma-rapporten op maat ophalen. Sigma wordt in rekening gebracht wanneer gebruikers of gekoppelde accounts een transactie verwerken of een autorisatie- of betaalverzoek indienen.
Maak Stripe-rapporten op maat met SQL.
Details over hoe je Stripe-rapporten op maat maakt.
Bekijk al je actuele Stripe-gegevens in Snowflake of Redshift.