ความท้าทาย

ChowNow ใช้ Stripe ประมวลผลการชำระเงิน 2 ประเภทด้วยกัน คือ รายรับสำหรับธุรกรรมจากลูกค้าที่สั่งซื้ออาหารผ่านแพลตฟอร์มของบริษัท (ให้บริการโดย Stripe Connect) และรายรับสำหรับ SaaS จากร้านอาหารที่ชำระค่าธรรมเนียมการสมัครใช้บริการแพลตฟอร์ม (ให้บริการโดย Stripe Billing) เนื่องจากฐานลูกค้าของบริษัทเติบโตขึ้นอย่างมากในช่วงที่เกิดโรคระบาด บริษัทจึงต้องการติดตามกระบวนการชำระเงินตลอดทั้งวงจรการทำธุรกิจของลูกค้า และทำความเข้าใจความสามารถในการสร้างผลกำไร ส่วนต่างผลกำไร และหน่วยเศรษฐกิจให้มากขึ้นทั้งในระดับลูกค้าและระดับธุรกรรม นอกจากนี้แล้ว ChowNow ยังต้องการข้อมูลที่ชัดเจนมากขึ้นว่า ผลิตภัณฑ์ต่างๆ ของ Stripe ส่งเสริมการดำเนินงานทางการเงินของตัวเองอย่างไรบ้าง

ในตอนแรก ChowNow คิดจะสร้างการผสานการทำงาน API เพื่อส่งออกข้อมูลใน Stripe ไปยังคลังข้อมูลของบริษัท แต่ก็พบว่าการทำแบบนั้นอาจทำให้เกิดเวลาหน่วงและข้อผิดพลาดของข้อมูลเมื่อต้องย้ายข้อมูล อีกทั้งบริษัทยังตระหนักว่าการสร้างและการดูแลรักษาการผสานการทำงาน API จำเป็นต้องลงทุนในทรัพยากรด้านวิศวกรรมอย่างมหาศาลและต่อเนื่อง “การสร้างการผสานการทำงานมารองรับข้อมูลจำนวนมหาศาลของ ChowNow ต้องใช้เวลาหลายเดือนเลยครับ” Tim Reilly ผู้อำนวยการฝ่ายการวิเคราะห์และวิทยาการข้อมูล กล่าว “เนื่องจากข้อมูลของเราเพิ่มขึ้นเป็นทวีคูณอย่างต่อเนื่อง ค่าใช้จ่ายด้านวิศวกรรมในการดูแลรักษาการผสานการทำงานและความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องก็จะเพิ่มขึ้นเป็นทวีคูณเช่นเดียวกัน”

ChowNow ยังคิดจะใช้กระบวนการ ETL (“แตก แปลง โหลดข้อมูล”) แต่ไม่นานก็เล็งเห็นว่ากระบวนการ ETL ไม่น่าจะรองรับปริมาณธุรกรรมจำนวนมากได้ และระบบของบริษัทอื่นอาจจะสร้างความเสี่ยงด้านความปลอดภัยตามมา

โซลูชัน

ChowNow ตัดสินใจใช้ Stripe Data Pipeline ที่ช่วยให้บริษัทเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดใน Stripe ได้จากใน Snowflake Data Cloud ที่บริษัทใช้งานอยู่ เหตุผลที่ ChowNow เลือกใช้ Data Pipeline เป็นเพราะผลิตภัณฑ์ดังกล่าวเข้ากันได้ดีกับแพลตฟอร์มการชำระเงินและการเงินของ Stripe จึงช่วยการันตีว่าความถูกต้องสมบูรณ์และความปลอดภัยของข้อมูลจะอยู่ในระดับสูงสุด อีกประการหนึ่งคือ บริษัทให้ความสำคัญอย่างมากกับการพัฒนาของ Stripe Data Pipeline ที่ราบรื่นและสอดคล้องกับแผนกลยุทธ์ของ ChowNow เนื่องจาก Data Pipeline จะรองรับผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ของ Stripe ที่ ChowNow จะนำไปใช้ในอนาคตได้โดยอัตโนมัติ

สิ่งที่ทำให้ทีมงานของ ChowNow ประทับใจก็คือ Stripe Data Pipeline เริ่มใช้งานได้ง่ายมาก “ภายใน 24 ชั่วโมงหลังจากเซ็นสัญญา ข้อมูล Stripe ที่มีค่าทั้งหมดของ ChowNow ก็พร้อมใช้งานได้แล้วใน Snowflake เราสืบค้นข้อมูล Stripe ร่วมกับข้อมูลทางธุรกิจอื่นๆ ได้ทันทีโดยไม่ต้องขอความช่วยเหลือจากฝ่ายสนับสนุนด้านวิศวกรรมในบริษัทเลย” Reilly

ผลลัพธ์

การดึงข้อมูล Stripe เข้ามาใน Snowflake ผ่าน Stripe Data Pipeline ทำให้ตอนนี้ ChowNow มีแหล่งข้อมูลแห่งเดียวสำหรับใช้วิเคราะห์รายรับจากธุรกรรมและให้ภาพรวมที่สมบูรณ์เกี่ยวกับร้านอาหารและลูกค้าผู้รับประทานอาหาร ChowNow ตรวจสอบรายละเอียดการชำระเงินได้อย่างง่ายดายว่าบริษัทเรียกเก็บเงินจากใคร (ร้านอาหารหรือผู้สั่งอาหาร) และเรียกเก็บค่าอะไรบ้างในส่วนของการสมัครใช้บริการหรือคำสั่งซื้ออาหารผ่าน Stripe และเมื่อมองเห็นกิจกรรมการชำระเงินในปัจจุบันทั้งหมดของร้านอาหารและลูกค้าที่รับประทานอาหาร ทีมงานจึงสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการชำระเงินที่มีรายละเอียดมากขึ้นมาใช้ได้อย่างมั่นใจ และมองเห็นโอกาสใหม่ๆ ในการเพิ่มรายรับให้เติบโต

ซอฟต์แวร์เวอร์ชันปรับปรุงใหม่สำหรับร้านอาหาร พร้อมข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์และการตรวจจับการฉ้อโกงที่มีประสิทธิภาพยิ่งกว่าเดิม

พันธกิจอย่างหนึ่งของ ChowNow คือช่วยให้ร้านอาหารในท้องถิ่นเติบโต ดังนั้น บริษัทจึงทุ่มเทความพยายามเพื่อมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดบนแพลตฟอร์มให้กับลูกค้าร้านอาหาร รวมไปถึงข้อมูลเชิงลึกอย่างละเอียดที่ช่วยให้มองเห็นโอกาสในการเติบโต Stripe Data Pipeline ช่วยให้ ChowNow มอบข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ให้กับร้านอาหาร ไม่ว่าจะเป็นลูกค้าที่สั่งซื้ออาหารเป็นประจำและลูกค้าที่มีสั่งซื้ออาหารมากที่สุด รายการอาหารที่สั่งซื้อบ่อยที่สุด สาขาที่มียอดขายสูงสุด ยิ่งไปกว่านั้น ChowNow ยังปรับปรุงการตรวจจับการฉ้อโกงโดยการตรวจสอบสัญญาณการฉ้อโกง เช่น การดึงเงินคืน ที่จำแนกตามร้านอาหารได้ด้วย

หาลูกค้าใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยข้อมูลเชิงลึกอย่างละเอียดเกี่ยวกับลูกค้า

Stripe Data Pipeline ช่วยให้ทีมการตลาดของ ChowNow นำข้อมูลใน Stripe มาใช้ร่วมกับข้อมูลทางธุรกิจอื่นๆ ทำให้มองเห็นภาพรวมการเดินทางของลูกค้าได้อย่างชัดเจน ทั้งลูกค้าร้านอาหารและผู้สั่งอาหาร ปัจจุบันทีมงานเข้าใจมากขึ้นว่าผู้สั่งอาหารใช้เวลานานแค่ไหนกว่าจะลงทะเบียนบนแพลตฟอร์มและสั่งซื้ออาหารเป็นครั้งแรก ซึ่งขึ้นอยู่กับตำแหน่งที่ตั้งของผู้สั่งอาหาร อีกทั้งยังทราบด้วยว่าร้านอาหารประเภทต่างๆ ใช้เวลานานเท่าไหร่กว่าจะสร้างบัญชีกับแพลตฟอร์มหลังจากโต้ตอบกับ ChowNow ในครั้งแรก ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้ทีมการตลาดของ ChowNow ทราบว่าควรเพิ่มหรือลดการทำโฆษณาตรงไหนบ้าง ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายในการหาลูกค้าใหม่ (CAC) ของบริษัทได้ในที่สุด

การเข้าถึงข้อมูลค่าธรรมเนียม Interchange Plus ได้อย่างง่ายดายช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายและปรับปรุงค่าบริการ

Stripe Data Pipeline ช่วยให้ ChowNow เข้าถึงค่าใช้จ่าย “Interchange Plus” ซึ่งได้สรุปค่าธรรมเนียมต่างๆ ของแต่ละธุรกรรมเอาไว้ บริษัทจะตรวจสอบปริมาณการชำระเงินผ่าน Stripe ตลอดจนค่าใช้จ่ายในการประมวลผลการชำระเงินสำหรับธุรกรรมบัตรเครดิตแต่ละประเภท และกำไรขั้นต้นของตัวเองได้อย่างง่ายดาย ยิ่งไปกว่านั้น รายละเอียดผลกำไรสุทธิต่อร้านค้าแต่ละแห่งยังช่วยทีมการเงินของ ChowNow ตัดสินใจเปลี่ยนมาใช้โมเดลการชำระเงินตามรอบบิลแบบตามรอบได้อย่างประสบความสำเร็จสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ไม่มีค่ามิชชัน ซึ่งช่วยเพิ่มอัตราการรักษาลูกค้าร้านอาหารโดยรวม