SHIRO DXはビジネスの効率化や
売上UPに繋がるチップスをご紹介しています

Stripe決済は、豊富なデータ分析機能を提供しています。

これらのデータを活用することで、

売上向上

業務効率化

に繋げることができます。

今回の記事では、法人向けに

• Stripe決済のデータ分析の活用方法
• 分析事例
• 注意点

を解説します。

• 顧客分析
• 売上分析
• 不正検知

など、データ分析の活用方法をわかりやすく紹介します。

Stripe決済のデータ分析機能

Stripeは、ダッシュボード上で様々なデータ分析機能を提供しています。

ダッシュボードによるリアルタイム分析

Stripeのダッシュボードは、リアルタイムでのデータ可視化を提供します。

これにより、以下の情報を瞬時に把握できます。

売上概要

• 日次
• 週次
• 月次

の売上推移をグラフで表示します。

ビジネスの健全性を確認できます。

顧客行動

• 顧客の購買パターン
• よく購入される商品
• 時間帯別購入傾向

などを分析できます。

決済状況

• 決済成功率
• 失敗率
• 返金状況

などを確認し、問題点を特定できます。

詳細なレポート機能

Stripeは、様々なレポート機能を提供し、より詳細なデータ分析を可能にします。

財務レポート

• 収益
• 手数料
• 払い出し

などの財務情報を詳細に分析できます。

顧客レポート

• 顧客の属性
• 購買履歴
• LTV（顧客生涯価値）

などを分析できます。

不正検知レポート

不正利用の疑いがある取引を検出します。

リスク管理に役立てることができます。

Stripe SigmaによるSQLベースの分析

Stripe Sigmaは、SQLを使用してStripeのデータに直接アクセスします。

カスタムレポートを作成できる強力なツールです。

自由なデータ抽出

必要なデータを自由に抽出します。

独自の分析を行うことができます。

複雑な分析

複数のデータを組み合わせた複雑な分析も可能です。

ビジネスインサイトの発見

データから新たなビジネスインサイトを発見します。

戦略に活用できます。

外部ツールとの連携

Stripeは、Google Analyticsなどの外部ツールとの連携も可能です。

これにより、Stripeのデータを他のデータと組み合わせます。

より多角的な分析を行うことができます。

Stripe決済のデータ分析を活用するメリット

顧客理解の深化

• 顧客の属性
• 購買履歴
• 行動パターン

などを分析することで、顧客ニーズを深く理解できます。

これにより、

• ターゲットを絞ったマーケティング戦略
• 顧客満足度向上に繋がるサービス改善

が可能になります。

売上向上

• 売上推移
• 決済方法別の売上
• 顧客単価

などを分析することで、売上の増減要因を特定します。

改善策を検討できます。

• 売上予測
• キャンペーン効果測定

にも活用できます。

より効果的な売上向上施策を立案できます。

不正検知の強化

不正利用の疑いがある取引をリアルタイムで検知します。

早期対応することで、損失を最小限に抑えられます。

不正利用パターンを分析することで、セキュリティ対策を強化します。

顧客に安全な決済環境を提供できます。

業務効率化

必要なデータを抽出します。

レポートを自動生成することで、データ収集や分析にかかる時間を大幅に削減できます。

これにより、担当者はより戦略的な業務に集中できます。

生産性向上に繋がります。

具体的な活用例

ECサイト

顧客分析に基づき、

• パーソナライズされた商品提案
• キャンペーン

を実施することで、

• 顧客単価向上
• リピート率向上

に繋げられます。

売上データを分析することで、売れ筋商品や売上向上に貢献するキャンペーンを特定します。

• 在庫管理
• マーケティング施策

に役立てられます。

サブスクリプションサービス

顧客の解約率を分析します。

解約要因を特定することで、解約防止策を検討できます。

顧客の利用状況を分析することで、

• アップセル
• クロスセル

に繋がる提案を行います。

顧客単価向上に繋げられます。

オンライン決済サービス

不正利用パターンを分析します。

不正検知システムを強化することで、セキュリティレベルを向上させます。

顧客からの信頼を獲得できます。

Stripe決済のデータ分析機能を活用することで、企業はデータに基づいた意思決定を行います。

ビジネスをさらに成長させることが可能です。

Stripe決済のデータ分析の活用方法

顧客分析の活用

顧客属性分析：顧客層を把握します。ターゲットを明確化します。

購買履歴分析：顧客の購買傾向を把握します。おすすめ商品やキャンペーンを提案します。

行動パターン分析：顧客のサイト内行動を分析します。UI/UXを改善します。

売上分析の活用

売上推移分析：売上の増減要因を分析し、改善策を検討します。

決済方法別売上分析：顧客が好む決済方法を把握し、決済オプションを最適化します。

顧客単価分析：顧客単価を向上させるための施策を検討します。

不正検知の活用

不正利用アラート設定：不正利用の疑いがある取引を検知します。早期対応が可能になります。

不正利用パターン分析：不正利用の手口を分析します。セキュリティ対策を強化します。

レポート機能の活用

定期レポート作成：必要なデータを定期的に抽出します。レポートを作成します。

カスタムレポート作成：特定の指標に絞ったレポートを作成します。

Stripe決済のデータ分析の注意点

データの正確性

データの入力ミスやシステムの不具合により、データが不正確になる可能性

データの解釈

データの解釈には専門知識が必要です。

誤った解釈をすると、誤った判断に繋がる可能性

個人情報保護

個人情報を含むデータを扱う際は、法令遵守とセキュリティ対策が必要

データ分析の活用例

顧客セグメンテーション

顧客を属性や購買履歴でセグメント化します。

ターゲットを絞ったマーケティング施策を実施できます。

売上予測

過去の売上データから将来の売上を予測します。

• 在庫管理
• 人員配置

に役立てることができます。

不正検知の強化

不正利用のパターンを分析します。

不正検知システムを改善することで、リスクを軽減できます。

解約率分析

顧客の解約理由を分析します。

• サービス改善
• 顧客満足度向上

に繋げることができます。

これらの機能を活用することで、Stripe決済は単なる決済手段ではありません。

ビジネスの成長を加速させるための強力なツールとなります。

Stripe決済のデータ分析は、売上向上や業務効率化に繋がる強力なツールです。

データを正しく理解し、活用することで、ビジネスをさらに成長させることができます。

弊社では、Stripe決済サービスの導入からカスタマイズまで幅広く対応しております。

お気軽にご相談ください。