ChowNow wilde meer inzicht krijgen in de winstgevendheid, marges en eenheidsprijzen van klanten en van transacties, zonder een integratie te ontwikkelen of gegevens te delen met een ETL-pipeline.

Met Stripe Data Pipeline krijgt ChowNow nu op één locatie een compleet beeld van alle klanten van zijn restaurants en diners. Het bedrijf weet meteen wie wat betaalt voor abonnementen en bestelde maaltijden.

Bovendien kan ChowNow nieuwe inzichten naar restaurants sturen en de fraudedetectie verbeteren door voor elk restaurant te letten op bepaalde signalen, zoals chargebacks.

Omdat voor elk restaurant de nettomarge kan worden berekend, kan ChowNow de tarieven van commissievrije producten optimaliseren en de binding van restaurants zo hoog mogelijk houden.

Lime maakte gebruik van een externe ETL-pipeline om Stripe-gegevens te exporteren naar zijn datawarehouse en merkte dat de geëxporteerde gegevens niet altijd overeenkwamen met de informatie in Stripe. Een data-engineer moest dan de oorzaak van elk verschil achterhalen, en dat kon wel twee uur duren bij elke niet-kloppende transactie.

Dankzij Stripe Data Pipeline heeft Lime weken aan engineeringwerk bespaard, omdat het niet zelf een API hoefde te ontwikkelen en onderhouden voor elke afzonderlijke dataset van Stripe. Omdat alles meteen gebruiksklaar is, heeft Lime rechtstreeks toegang tot de huidige Stripe-gegevens in zijn datawarehouse. Het financiële team van Lime kan nu terugbetalingen vrijwel in realtime volgen, zodat het precies weet hoe de cashflow ervoor staat. En het fraudeteam van Stripe profiteert ook van de betere fraudemodellen.