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Stripe DashboardにMRRのグラフはあるが、プラン別・コホート別の内訳や推移をカスタムで見る方法がない。経営判断に必要な粒度のデータが手に入りません。
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利用頻度が下がっている顧客、決済失敗が続いている顧客——解約の予兆はデータにあるのに、Stripe単体ではプロダクト利用ログと突合できず、気づいたときには手遅れです。
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どの機能を使っているユーザーが課金・アップグレードに至るか、Stripe単体では見えない。プロダクトの利用ログとの突合が必要です。
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決済失敗やチャージバックに気づくのが遅く、対応が後手に。ビジネスロジックに合わせたカスタムアラートが設定できていません。
Stripe × Codatumでできること
StripeのデータはStripe Data PipelineやETLツールでBigQuery / Snowflakeに蓄積されます。 Codatumの機能と組み合わせることで、分析の作成・配信・蓄積までチームで完結します。
MRR分析 × GridPage→ MRR・解約率の詳細分析
プラン別・コホート別のMRR推移をダッシュボードで追う
Subscriptionsテーブルからプラン別・月次のMRRを算出し、GridPageで常時表示します。Dashboardのサマリーでは見えないプラン別の増減トレンドを把握できます。
解約コホート × DocPage + Saved Query→ MRR・解約率の詳細分析
解約率の算出ロジックをチームで統一する
解約率（Churn Rate）の定義をSaved Queryで一元管理し、DocPageに算出ロジックと解釈を記述します。部門間で数字が食い違う問題を解消します。
解約予測 × Workflow + AI Module→ 解約の予兆を事前に検知
解約リスクの高い顧客を毎週自動で特定する
Stripeのサブスク・決済データとプロダクト利用ログをDWH上でJOINし、BigQuery MLやAI Moduleで解約リスクスコアを算出。リスクの高い顧客リストを毎週SlackやEmailに自動配信します。
LTV × CAC × Explorer→ プロダクトデータとの統合
顧客のLTVをチャネル別・プラン別にパラメータで比較する
Charges / Subscriptionsの収益データと広告・マーケティングの費用データをDWHでJOINし、LTV/CAC比率をパラメータで切り替えながら確認できます。
利用×課金分析 × Agent + Catalog→ プロダクトデータとの統合
プロダクト利用ログと課金データをAIで横断分析する
Stripeのテーブルをカタログに登録すれば、Agentがプロダクト利用ログと課金データを横断するJOINクエリを自然言語から生成します。
決済アラート × Workflow→ 決済異常のリアルタイム検知
決済失敗やチャージバックを検知して即通知する
Chargesの失敗率やチャージバック率を日次で自動集計し、閾値を超えた場合にSlackやEmailで即通知します。
DWH・データ分析に精通した担当が、
活用方法やデータ連携のご相談に対応します
対応データソースやインテグレーションについてお気軽にご相談ください
なぜCodatumでStripeを分析するか
MRR・解約率の算出ロジックをチームで統一できる 注目
Saved QueryでMRRの算出ロジックを一元管理し、DocPageに定義と解釈を記述。Sigmaを契約しなくても、DWH上のデータにCodatum経由でチーム全員がアクセスできます。
解約リスクをAIで予測し、チャーン防止を先手で打てる
Stripeのサブスクデータとプロダクト利用ログをDWH上でJOINし、BigQuery MLやWorkflowのAI Moduleで解約リスクスコアを算出。CSチームが先手でアクションを取れます。
プロダクト利用データと組み合わせたLTV分析
StripeのCharges / Subscriptionsテーブルと、GA4やプロダクトの利用ログを同じDWH上でJOINし、「どの機能を使うユーザーが長く課金するか」を分析できます。
決済異常の検知とレポート配信を自動化する
Workflowで決済失敗率やチャージバックを毎日監視し、閾値超過で即アラート。月次決算レポートも自動配信します。
対応データウェアハウス
Stripeのデータにアクセスできるデータウェアハウスです。
設定方法
StripeのデータはStripe Data PipelineまたはETLツールでDWHに蓄積されます。 Codatum側の追加設定は不要です。
Stripe
→Stripe Data Pipeline / ETLツール
→BigQuery / Snowflake
→Codatum
Stripe Data PipelineでBigQueryやSnowflakeに直接データを送るか、Fivetran, Airbyte, trocco等のETLツールで取り込みます。対応するDWHに接続済みのCodatumから、追加設定なしでクエリできます。
よくある質問
CodatumはStripeに直接接続しますか？
いいえ、CodatumはBigQueryやSnowflakeに接続します。StripeのデータはStripe Data PipelineやETLツール（Fivetran, Airbyte, trocco等）を通じてDWHに取り込まれ、CodatumからDWHのテーブルとしてクエリできます。
StripeのデータをDWHに入れるにはどうすればいいですか？
Stripe Data PipelineでBigQueryやSnowflakeに直接データを送るか、Fivetran, Airbyte, trocco等のETLツールで取り込みます。詳しくはStripe公式ドキュメントをご確認ください。
Stripe Sigmaとの違いは何ですか？
SigmaはStripe内のデータのみをSQLで分析できます。CodatumはDWH経由でStripeデータにアクセスするため、プロダクト利用データやGA4等の他のデータソースと統合して分析できます。また、Workflowによる自動配信やAgentによる自然言語分析にも対応しています。
プロダクトの利用データと組み合わせられますか？
はい、Stripeのデータと同じDWH上にあるプロダクト利用ログやGA4データをSQLでJOINできます。「どの機能を使っているユーザーが課金に至るか」といった横断分析が可能です。
サブスクリプションのMRRを計算できますか？
はい、SubscriptionsテーブルからMRRを算出するSQLをSaved Queryで定義し、GridPageでプラン別・月次のダッシュボードを作成できます。算出ロジックをDocPageに記述すれば、チームで定義を統一できます。
BigQueryの課金は増えますか？
Codatumはクエリ結果をキャッシュするため、同じ結果を繰り返し取得する際にBigQueryへの再課金を抑制できます。またDryRun機能でクエリのスキャン量を事前確認してから実行できるため、想定外のコストを防げます。