A ChowNow queria entender melhor sua lucratividade, margens e economia unitária, tanto por cliente quanto por transação, sem criar uma integração por API ou compartilhar seus dados com um pipeline de ETL.

Com o Stripe Data Pipeline, a ChowNow enxerga todos os dados de seus clientes, sejam restaurantes ou fregueses, no mesmo lugar. Fica fácil ver os preços de assinaturas e pedidos de refeições.

Também é possível obter novas informações sobre os restaurantes e melhorar a detecção de fraudes, analisando sinais como os estornos de cada estabelecimento.

Analisando a margem líquida por restaurante, a ChowNow conseguiu otimizar o preço de seu produto sem comissão e melhorar a retenção de restaurantes.

A Lime usava um pipeline de ETL terceirizado para exportar dados da Stripe para seu armazém, mas nem sempre os dados recebidos batiam com os que estavam na Stripe. Era necessário que um programador investigasse o motivo de cada incompatibilidade, o que custava até duas horas de trabalho por transação discrepante.

Com o Stripe Data Pipeline, a Lime poupou semanas de trabalho de programação, porque não foi necessário criar e manter uma API para cada conjunto de dados da Stripe. Os dados atualizados da Stripe foram acessados diretamente pelo armazém da Lime. Como a equipe financeira agora acompanha os reembolsos praticamente em tempo real, o fluxo de caixa da empresa está sempre atualizado. A equipe de fraudes da Lime também aproveitou os modelos otimizados para fraudes.