Data Panda brengt je Square-data samen met de data uit de rest van je zaak. Vanop één plek maken we er dashboards, workflows, AI-toepassingen en apps van die je team elke dag gebruikt.
Square is het kmo-besturingssysteem voor zaken die een kaart aan de toonbank aanvaarden. Dezelfde Square-account omvat de Reader of Terminal die de kaart leest, de Square POS-app op de iPad, de verticalen Square for Restaurants of Square for Retail, de Square Online-webshop en Square Banking met Checking, Savings, Loans en een debetkaart. Payroll, Appointments, Marketing, Loyalty, Gift Cards en Invoices liggen er vlak naast.
In Square zitten betalingen, orders, items, modifiers, categorieën, voorraadtellingen, klanten, medewerkers, locaties, payouts, refunds en disputes. Dat is een gedetailleerd beeld voor één zaak, maar de vragen die een multi-locatie-eigenaar, een koffieketen of een salongroep moet beantwoorden, lopen over Square én de boekhouding, de reservatie-app en het rekeninguittreksel heen. Square naar een warehouse halen is waar like-for-like-groei, blended kaartkost en fooienboekhouding cijfers worden waar je team het over eens raakt.
Like-for-like-groei, blended kaartkost en loonkost-aandeel op één tijdlijn in plaats van drie Square-dashboards.
Zet kassa-data, payouts en Square Banking-bewegingen om in boekingen waar de rest van je stack op reageert.
Combineer verkoophistoriek, weer en loondata om je uurrooster en je menu scherper te zetten.
Tools voor de zaakvoerder die op de Square-data draaien, niet ernaast.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op Square-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Wat kost een kaartbetaling ons echt, alles meegerekend?
Bruto-omzet minus Square-verwerkingskosten, terugbetaalkosten en chargeback-verliezen, gedeeld door netto-omzet, per locatie en per kaartmerk. Toont de eigenaar of het cash-kortingsbordje aan de deur zichzelf terugverdient of gewoon klanten irriteert.
Komen de fooien terecht waar ze moeten na het sluiten van de shift?
Gepoolde fooi-totalen per shift gekoppeld aan klok-in-registraties en aan de loonverwerking, zodat het aandeel per rol van begin tot eind klopt. Vangt de gemiste invoer, de manuele aanpassing en de medewerker met fooi-totalen die niet sporen met de uren.
Lost een Square Loans-aflossing sneller of trager af dan de bankkredietlijn die ze verving?
Dagelijkse inhoudingen op de payouts tegenover de originele Square Loans-balans, geprojecteerd naar een einddatum, naast wat een aflossingsvrije bankkredietlijn over dezelfde periode zou hebben gekost. De eigenaar ziet of de percentage-op-omzet-aflossing de cashflow helpt of opeet.
Dagelijkse Square-payouts worden bankjournaalposten met de Square-kosten apart, tegenover de werkelijke storting op de rekening. De blended kaartkost per locatie staat op het dashboard, niet in een Excel op de vijfde van de maand.
Itemmix, modifier-aanhechting en fooi-totalen per medewerker komen naast de uurroosters te staan, zodat de zaakvoerder de upsell ziet die op vrijdag werkt maar op dinsdag niet. Loyalty-inruilen koppelen terug aan het klantenrecord op de vloer.
Loonkost als aandeel van de netto-omzet per shift, tegenover de verwachte vraag per dagdeel, stuurt het volgende rooster. Refund- en dispute-patronen per kassier en per item leggen vormingsbehoeften bloot voor ze een payout kosten.
Dagelijkse Square-payouts komen in QuickBooks Online als bankjournaalposten, met Square-kosten, refunds en doorgestuurde fooien op de juiste rekeningen. De storting op het rekeninguittreksel klopt met de QuickBooks-regel van die dag, zodat de maandafsluiting niet meer met een multi-tab-Excel tussen Square en de boeken plaatsvindt.
Aankoopgeschiedenis uit Square POS en Square Online komt in Mailchimp terecht als profielvelden en events. Een eerste-bezoek-koper en een dertig-dagen-stille vaste klant krijgen aparte journeys, in plaats van dat elke mailing als één campagne vertrekt die negeert wat mensen effectief kochten.
Voor verkopers die Square aan de kassa draaien en Shopify online, hecht Data Panda dezelfde klant, item en order over beide aan elkaar. Voorraadtellingen, refunds en klantwaarde kloppen op groepsniveau, zodat het Shopify-rapport en het Square-rapport niet langer twee verschillende verhalen over dezelfde koper vertellen.
Netto-omzet, aantal transacties, gemiddeld ticket en fooi-pool per locatie worden na sluiting in een Slack-kanaal gepost, met een flag als een cijfer meer dan tien procent afwijkt van de trend van de laatste vier weken. De zaakvoerder ziet de dag onderweg naar huis, in plaats van om elf uur 's avonds nog het Square-dashboard te openen.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je Square-data staat.
OAuth-authenticatie. Standaard read-only. Wij tekenen een DPA en je admin houdt de sleutels.
Data stroomt naar je warehouse op het schema dat jij kiest. Bijna real-time of 's nachts, aan jou. Jij bent eigenaar.
We bouwen het eerste dashboard, de eerste workflow of AI-toepassing samen met jou, en geven de sleutels over. Of we blijven erbij voor doorlopende levering.
Wij zetten de basis op. Jouw team bouwt erop verder.
Beste match Teams die al een BI-analist of data engineer in huis hebben en zelf willen bouwen.
Wij bouwen het geheel, van A tot Z.
Beste match Teams zonder BI- of dev-capaciteit in huis. Jij zegt wat je nodig hebt en wij leveren het.
Jij. Ze komt in jouw warehouse terecht, op jouw cloud-account. Wij verkopen ze niet door en aggregeren ze niet. Stop je met ons, dan blijft het warehouse van jou en blijft het draaien.
Bijna real-time voor de meeste operationele systemen. Voor zwaardere bronnen plannen we per uur of per nacht. Je kiest op basis van wat de rapporten nodig hebben.
Nee. Heb je er geen, dan helpen we je er een kiezen en zetten we het op als deel van de eerste levering. Gangbare startpunten zijn Snowflake, Microsoft Fabric of een kleine Postgres-start.
Elke Square-locatie komt mee met een eigen identifier en verkoop, items, medewerkers en payouts worden aan de juiste locatie gekoppeld. Like-for-like-vergelijkingen, groepscijfers en marge per locatie worden gewone queries in het warehouse in plaats van drie aparte dashboard-exports die je in Excel aan elkaar plakt.
Ja, waar de Square-account ze via de API ontsluit. Banking-transacties worden afgepunt tegen de payouts die ze voeden, Square Loans-aflossing komt mee als de percentage-van-payout-inhouding die ze in werkelijkheid is, en loonlijnen komen naast de uren en fooi-totalen die ze uitbetaalden.
Stripe is online-first, met het grootste deel van het volume via een checkout-API. Square is gebouwd rond een kaartlezer, een kassa en een verkoper achter een toonbank, met online als één van meerdere kanalen. De Square-connector is daarop gevormd: locaties, kassa's, medewerkers, modifiers, fooien en fysieke voorraad tellen allemaal mee en het warehouse-model behandelt ze als volwaardige objecten.
We bekijken je Square-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.