ChowNow ingin memahami lebih baik profitabilitas, margin, dan ekonomi unit di tingkat pelanggan dan transaksi tanpa harus membangun integrasi API atau membagikan datanya dengan pipeline ETL.

Dengan Stripe Data Pipeline, ChowNow memiliki gambaran lengkap atas restorannya dan pelanggan santap malam–semua di satu tempat. ChowNow dapat dengan mudah mengidentifikasi kepada siapa dan berapa banyak men-charge berlangganan dan pesanan makanan.

ChowNow juga juga dapat memberikan wawasan baru pada restorannya dan meningkatkan deteksi penipuan dengan mengamati sinyal penipuan, seperti chargeback, melalui restoran.

Dengan memecah margin neto per restoran, ChowNow dapat mengoptimalkan skema biaya produk bebas-komisinya dan meningkatkan retensi restoran.

Lime menggunakan pipeline ETL pihak ketiga untuk mengekspor data Stripe ke gudang datanya dan akan tahu bila data yang diekspor tidak selalu sama dengan data di Stripe. Teknisi data nanti akan mempelajari penyebab masing-masing diskrepansi, yang dihitung per dua jam untuk setiap waktu mereka di setiap penanganan transaksi yang tidak konsisten.

Dengan memanfaatkan Stripe Data Pipeline, Lime menghemat waktu berminggu-minggu pekerjaan teknis karena tidak perlu membangun dan memelihara satu API untuk setiap satu dataset Stripe. Karena dapat langsung digunakan, Lime mampu mengakses data Stripe-nya saat ini di gudang data. Tim finansial Lime kini dapat melacak pengembalian dana nyaris secara real time, sehingga memungkinkan mereka secara meyakinkan melaporkan status kas terkini perusahaan. Tim antipenipuan Lime juga diuntungkan oleh berbagai model penipuan yang ditingkatkan.