Ohne eine API-Integration erstellen zu müssen oder seine Daten mit einer ETL-Pipeline zu teilen, wollte ChowNow mehr Einblick in Rentabilität, Margen und Wirtschaftlichkeit auf Kunden- und Transaktionsebene.

Mit Stripe Data Pipeline erhält ChowNow ein vollständiges Bild seiner Restaurant- und Imbisskundschaft – alles an einem Ort. ChowNow kann leicht feststellen, wer wie viel für Abonnements und Essensbestellungen bezahlt.

Außerdem kann ChowNow seinen Restaurants neue Erkenntnisse liefern und die Betrugserkennung verbessern, indem Betrugssignale wie Rückbuchungen nach Restaurant betrachtet werden.

Durch die Aufschlüsselung der Nettomarge nach Restaurants konnte ChowNow die Preisgestaltung für sein provisionsfreies Produkt optimieren und die Kundenbindung der Restaurants erhöhen.

Lime hat mit einer Drittanbieter-ETL-Pipeline Stripe-Daten in sein Data Warehouse exportiert und musste feststellen, dass die exportierten Daten nicht immer mit den Stripe-Daten übereinstimmten. Jede Abweichung musste von einem/einer Datentechniker/in untersucht werden, was bis zu zwei Stunden Zeit für jede abweichende Transaktion kostete.

Seit der Einführung von Stripe Data Pipeline spart Lime Wochen an Entwicklungsarbeit, da nicht mehr für jeden einzelnen Stripe-Datensatz eine API erstellt und gepflegt werden muss. Lime kann unmittelbar auf die aktuellen Stripe-Daten direkt in seinem Data Warehouse zugreifen. Das Finanzteam von Lime kann nun Rückerstattungen nahezu in Echtzeit verfolgen und so zuverlässig über den aktuellen Cash-Status des Unternehmens berichten. Auch das Betrugbekämpfungsteam von Lime profitiert von verbesserten Betrugsmodellen.