ChowNow desiderava comprendere meglio la redditività, gli utili e i dati economici unitari sia a livello di clienti che di transazioni, senza dover sviluppare un'integrazione API o condividere i propri dati con una pipeline ETL.

Grazie a Stripe Data Pipeline, ChowNow ha un quadro completo dei ristoranti e diner suoi clienti, in un'unica applicazione. Riesce a individuare facilmente i destinatari e gli importi delle fatture emesse per gli abbonamenti e gli ordini.

Inoltre è in grado di fornire nuove informazioni ai propri ristoranti e di migliorare il rilevamento delle frodi osservando segnali specifici (come gli storni) per ciascun ristorante.

La scomposizione dell'utile netto per ristorante permette a ChowNow di ottimizzare le tariffe del proprio prodotto senza commissioni e di migliorare in tal modo la fidelizzazione dei ristoranti.

Lime esportava i dati di Stripe nel proprio data warehouse servendosi di una pipeline ETL esterna, ma i dati esportati non sempre corrispondevano ai dati in Stripe. Era quindi necessario ricorrere a un data engineer per approfondire le cause di ogni singola incongruenza, con un dispendio temporale di anche due ore per ciascuna di esse.

Grazie a Stripe Data Pipeline, Lime ha risparmiato settimane di lavoro tecnico altrimenti necessario per lo sviluppo e la manutenzione di un'API per ogni singolo set di dati Stripe. Adesso Lime può accedere immediatamente ai dati Stripe esistenti, direttamente nel proprio data warehouse. Il team finanziario di Lime è oggi in grado di monitorare i rimborsi quasi in tempo reale e di redigere report affidabili e aggiornati sullo stato di liquidità dell'azienda. I vantaggi riguardano anche il team antifrode di Lime che può avvalersi di modelli di frode ottimizzati.