ChowNow desiderava comprendere meglio la redditivit, 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, 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 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 pu accedere immediatamente ai dati Stripe esistenti, direttamente nel proprio data warehouse. Il team finanziario di Lime oggi in grado di monitorare i rimborsi quasi in tempo reale e di redigere report affidabili e aggiornati sullo stato di liquidit dell'azienda. I vantaggi riguardano anche il team antifrode di Lime che pu avvalersi di modelli di frode ottimizzati.