Desafío

ChowNow utiliza Stripe para procesar dos tipos de pagos: los ingresos provenientes de transacciones de clientes que piden comida a través de su plataforma (con tecnología de Stripe Connect) y los ingresos de SaaS provenientes de las cuotas de suscripción abonadas por restaurantes para utilizar la plataforma (con tecnología de Stripe Billing). Como respuesta al impresionante aumento de su base de clientes durante la pandemia, la empresa quería hacer un seguimiento del flujo de pagos a lo largo del ciclo de vida del cliente y obtener una imagen más clara de la rentabilidad, los márgenes y de los ingresos y los costos por unidad a escala de cliente y de transacción. ChowNow también buscaba una mejor visibilidad de los múltiples productos de Stripe que operan entre sí en sus operaciones financieras.

ChowNow estaba pensando en crear una integración de API para exportar los datos de Stripe a su almacén de datos, pero se dio cuenta de que podría introducir latencia y errores en los datos. La empresa también se dio cuenta de que la creación y el mantenimiento de una integración de API requerirían una gran inversión continua en ingeniería de datos. «Crear una integración que pudiera manejar el volumen de datos de ChowNow llevaría varios meses de esfuerzo», dijo Tim Reilly, director de Análisis y Ciencia de Datos. «A medida que aumentara la cantidad de datos, también aumentarían los costos de ingeniería para mantener la integración y los riesgos que esto conlleva».

ChowNow también consideró la posibilidad de adoptar un proceso de ETL («extraer, transformar, cargar»), pero rápidamente se dio cuenta de que un proceso de ETL sería menos capaz de manejar sus altos volúmenes de transacciones y, como cualquier sistema de terceros, presentaría riesgos de seguridad.

Solución

ChowNow decidió adoptar Stripe Data Pipeline, lo que les permitió acceder a todos los datos de Stripe en la Snowflake Data Cloud que ya tenían. ChowNow eligió Data Pipeline porque el producto está estrechamente unido a la plataforma de gestión financiera y de pagos de Stripe, lo que garantiza el máximo nivel de integridad y seguridad de los datos. La empresa también confió mucho en la capacidad de Stripe Data Pipeline para cumplir con la hoja de ruta estratégica de ChowNow, ya que Data Pipeline admitiría automáticamente cualquier nuevo producto de Stripe que ChowNow adoptara.

El equipo se quedó sorprendido por lo fácil que fue empezar a usar Stripe Data Pipeline: «A las 24 horas de firmar el contrato, la gran cantidad de datos de Stripe de ChowNow ya estaba disponible en Snowflake. De inmediato, pudimos consultar los datos de Stripe combinados con otros datos de la empresa, sin la ayuda de nuestros ingenieros internos», contó Reilly.

Resultados

Al transferir los datos de Stripe a Snowflake a través de Stripe Data Pipeline, ChowNow dispone de una única fuente de información para analizar sus ingresos transaccionales y hacerse una imagen completa de los restaurantes y los clientes individuales. ChowNow puede identificar fácilmente los datos de pago asociados con el usuario a quien se le cobra (restaurantes o clientes) y lo que paga por suscripciones o pedidos de comida hechos a través de Stripe. Gracias a una visibilidad completa de toda la actividad relacionada con pagos de restaurantes y clientes, los equipos pueden extraer información más precisa sobre pagos y encontrar nuevas formas de aumentar los ingresos.

Un software mejorado para restaurantes con datos más confiables y una mejor detección del fraude

Como parte de su misión de apoyar el crecimiento de los restaurantes locales, ChowNow se esfuerza por ofrecer la mejor experiencia en la plataforma a los restaurantes que lo eligen, incluyendo datos detallados que los ayuden a identificar oportunidades de crecimiento. Con la ayuda de Stripe Data Pipeline, ChowNow ha podido proporcionar nuevos datos a los restaurantes, por ejemplo, los clientes más activos y fieles, los productos más pedidos y los locales que más venden. ChowNow también pudo mejorar la detección del fraude analizando ciertas señales (como los contracargos) por restaurante.

Adquisición más eficiente de clientes con información detallada de clientes

Stripe Data Pipeline ha dado al equipo de marketing de ChowNow los medios para combinar los datos de Stripe con otros datos de la empresa y así tener una idea clara de la experiencia de los restaurantes y los clientes. Ahora, el equipo sabe cuánto tiempo pasa antes de que los usuarios se registren en la plataforma y hagan su primer pedido, según su ubicación. También saben cuánto tiempo tarda cada tipo de restaurante en crear una cuenta tras su primera interacción con ChowNow. Estos valiosos datos ayudaron al equipo de marketing de ChowNow a identificar dónde aumentar o disminuir sus esfuerzos publicitarios, lo que en última instancia les permitió mejorar el costo de adquisición de clientes (CAC)

Ahorro en los costos y mejoras en los precios gracias al fácil acceso a la información de las comisiones de Interchange Plus

Stripe Data Pipeline proporciona acceso a los costos de ChowNow para «Interchange Plus», que indican las distintas comisiones asociadas a cada transacción. Las empresas pueden ver fácilmente su volumen de pagos con Stripe, los costos de procesamiento de las tarjetas de crédito y el margen bruto efectivo. Además, basándose en los márgenes netos desglosados por restaurante, el equipo financiero de ChowNow ha podido justificar el cambio a un modelo de suscripción recurrente para su producto sin comisiones, lo que se tradujo en una mejora de la retención general de restaurantes.