Um Einblicke in Profitabilität, Margen und Wirtschaftlichkeit auf Kunden- und Transaktionsebene zu gewinnen, hätte ChowNow eine eigene API-Integration entwickeln oder Daten über eine ETL-Pipeline bereitstellen müssen.

Mit Stripe Data Pipeline erhält ChowNow ein vollständiges Bild seiner Restaurants und Kundschaft an einem Ort. So kann das Unternehmen schnell nachvollziehen, wie viel es für Abonnements und Essensbestellungen berechnet.

Darüber hinaus gewinnt ChowNow neue Erkenntnisse, etwa durch die Analyse von Betrugssignalen wie Rückbuchungen auf Restaurantebene.

Durch die Aufschlüsselung der Nettomarge pro Restaurant konnte ChowNow die Preisgestaltung seines provisionsfreien Produkts optimieren und die Kundenbindung der Restaurants verbessern.

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 Entwicklungsaufwand, da keine eigene API für jeden einzelnen Stripe-Datensatz mehr entwickelt 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.