Analytique

L'analytique dont tout courtier et prop firm a besoin.

Cohortes de traders, revenus par canal, courbes de rétention, économie des challenges, taux de payout, LTV, signaux de churn. Dans votre admin comme module complémentaire du Marketplace, exportable vers BigQuery ou Snowflake. Sans avoir à recoller à la main les rapports de paiement avec l'historique de trading.

Commencer Essayer la Démo

Les chiffres qui disent si la firme grandit vraiment.

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Analyse de Cohortes Courbes de Rétention Revenus par Canal Économie du Challenge LTV et Churn Export de Données

Ce qui est livré

Une analytique qui répond aux vraies questions

Qui redépose. Quelles tailles de challenge passent. Quel canal pèse le plus en LTV. Quand les traders deviennent silencieux. Les chiffres que l'opérateur pose le lundi matin, dans des tableaux conçus pour ces questions, pas un BI générique.

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Vue opérateur et vue analyste

Tableaux prêts pour l'opérateur. Export brut pour l'analyste qui veut aller plus loin.

Tableaux opérateur

Vue du lundi matin: nouveaux dépôts, rétention par cohorte, taux de passage des challenges, revenus par canal, taux de payout, volume support. Tout ce qu'il faut pour un point hebdo, sans ouvrir cinq outils.

Export analyste

Export complet vers BigQuery ou Snowflake avec rafraîchissement horaire. Chaque entité (traders, ordres, dépôts, challenges, payouts, tickets support) sous un schéma stable. Votre équipe BI exécute ses requêtes sans toucher à la plateforme.

Analyse de Cohortes

Qui a déposé, qui est resté, qui a grandi

Cohortes de traders par mois d'inscription, source d'acquisition, pays et taille de challenge. Les courbes de rétention montrent le pourcentage encore actif à 7, 30, 60 et 90 jours. Les courbes d'expansion montrent qui a monté en taille de compte ou ajouté des comptes.

Cohorte d'inscription par mois, source, pays, taille de challenge
Courbe de rétention à 7, 30, 60 et 90 jours
Courbe d'expansion: qui est monté en taille ou a ajouté des comptes
Cohortes comparables côte à côte

Mois d'inscription

40+

Source

50+

Rétention

80+

Taille du challenge

20+

Expansion

15+

Pays

10+

Revenus par Canal

La ventilation que votre acquéreur ne montre jamais

Revenus, chargebacks et marge nette par canal (carte, banque, crypto, portefeuille électronique). Par pays et par devise. Comparez les revenus réellement encaissés d'un canal au volume brut de dépôts. Le chiffre que votre acquéreur ne met pas en avant parce que ce n'est pas dans son intérêt.

Revenus, chargebacks et net par canal
Détail par pays et par devise
Marge nette après frais de traitement et coût des chargebacks
Tendance dans le temps avec alertes de dégradation de marge

Marge par canal · EUR/USD

Carte 0.50

Crypto

100,000

4.1% net

0.50

Banque

9,458

2.8% net après frais et chargebacks

1:100

Exporter

Alerte

Économie du Challenge

Taux de passage, taux de payout, revenu par challenge

Les trois chiffres qui définissent l'économie d'une prop firm: taux de passage par taille de compte et phase, taux de payout sur les comptes financés, revenu par challenge après payouts. En tableaux par taille, phase et source marketing.

Taux de passage par taille de compte et phase
Taux de payout sur les comptes financés
Revenu par challenge après payouts attendus

Rendement du challenge · XAU/USD

XAU/USD Taille de compte

50k, 2 phases

2,318.10

Taux de passage

2,341.00

9.4% sur 180 jours

2,305.50

Taux de passage multiplié par taux de payout multiplié par taux de remboursement donne le revenu net attendu par challenge. Transparent pour chaque taille de compte de la plateforme.

LTV et Churn

Valeur à vie par source d'acquisition

LTV calculée par trader à partir de la commission réelle, des frais de plateforme et des payouts. Signaux de churn détectés tôt: baisse de la fréquence de trading, baisse de la taille des dépôts, pic de tickets support. Les chiffres qui orientent les décisions de dépenses marketing.

LTV par trader mise à jour quotidiennement
Signaux de churn depuis l'activité de trading, dépôt et support
Délai de rentabilisation d'acquisition par source

LTV du trader · Standard 25k

Source6.2% / 8%

Search payant0.8% / 5%

Moyenne 1,840 à 180 jours2.1% / 10%

Export de Données

BigQuery, Snowflake, CSV brut

Export horaire vers BigQuery et Snowflake avec schéma stable. Export CSV pour l'analyse ponctuelle. Livraison par webhook pour les changements d'état si votre pipeline est événementiel. Gardez votre source de vérité là où votre équipe BI vit déjà.

Rafraîchissement horaire vers BigQuery et Snowflake
Export CSV par entité et plage de dates
Livraison par webhook pour chaque changement d'état, dans l'ordre

Planning d'export

BigQuery, dataset: brokerage_prod Destination

14:22:07 UTC

Dernière sync: il y a 7 minutes

Questions fréquentes

Analytique de plateforme, réponses nettes

La couche data, pas un outil de métriques de vanité.

Les tableaux opérateur se mettent à jour en temps réel pour les compteurs de revenus et de rétention. L'analyse de cohortes et la LTV se rafraîchissent toutes les 10 minutes pour amortir le coût de calcul. L'export vers BigQuery et Snowflake tourne chaque heure. Rien ne reste décalé de plus d'une heure.

Chaque entité de la plateforme est exportée: traders, ordres, dépôts, retraits, challenges, payouts, tickets support, parrainages affiliés, événements KYC, événements produit. Historique complet, pas seulement un résumé matérialisé. Votre équipe BI peut rebâtir n'importe quel tableau elle-même.

Revenu net par trader sur une fenêtre glissante, calculé comme commission plus spreads plus frais de plateforme moins payouts moins remboursements moins coût support. Mis à jour chaque jour par trader. La fenêtre par défaut est de 180 jours, avec des fenêtres plus longues disponibles pour les opérateurs matures.

Baisse de la fréquence de trading sur 7 et 30 jours, baisse de la fréquence de dépôt sur 30 jours, pic de tickets support sur les 14 derniers jours, baisse de la fréquence de connexion, trading uniquement sur un symbole qui faiblit. Chaque signal est pondéré et ressort en probabilité de churn par trader.

Oui, dans votre destination BigQuery ou Snowflake avec le dataset exporté. La plateforme expose le schéma du dataset et le calendrier de rafraîchissement dans le cadre de l'onboarding enterprise. Le coût de requête sur votre compte BigQuery ou Snowflake est à vous de surveiller et d'optimiser.

Non. La plateforme exporte des données propres et stables vers ce que votre équipe data utilise déjà. Si vous avez un stack mature (dbt, Looker, Hex, Mode), la plateforme lui fournit une table source de confiance. Sinon, les tableaux opérateur suffisent à piloter la firme.

Les vrais chiffres

Une analytique qui répond aux questions de croissance

Cohortes, revenus par canal, rétention, économie du challenge, LTV, signaux de churn, export brut. La couche data dont tout courtier et prop firm a besoin, disponible comme module complémentaire du Marketplace.

Commencer Essayer la Démo

Les chiffres avant l'instinct, chaque lundi.

L'analytique dont tout courtier et prop firm a besoin.

Une analytique qui répond aux vraies questions

Vue opérateur et vue analyste

Tableaux opérateur

Export analyste

Qui a déposé, qui est resté, qui a grandi

La ventilation que votre acquéreur ne montre jamais

Taux de passage, taux de payout, revenu par challenge

Valeur à vie par source d'acquisition

BigQuery, Snowflake, CSV brut

Analytique de plateforme, réponses nettes

Quelle est la latence de rafraîchissement des tableaux opérateur?

Les données brutes sont-elles vraiment complètes?

Comment la LTV est-elle calculée?

Quels signaux de churn la plateforme détecte-t-elle?

Puis-je exécuter des requêtes personnalisées sur les données?

Est-ce que cela remplace l'outillage existant de mon équipe data?

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