Desafío

ChowNow utiliza Stripe para procesar dos tipos de pagos: los ingresos procedentes de las transacciones con los clientes que piden comida a través de su plataforma (con tecnología de Stripe Connect), y los ingresos de SaaS en forma de cuotas de suscripción pagadas por los restaurantes que utilizan 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 de un cliente, y obtener una imagen más clara de la rentabilidad, los márgenes y el coste/ingreso por unidad a escala de cliente y de transacción. ChowNow también buscaba una mejor visibilidad del número de productos de Stripe que interactúan con sus operaciones financieras.

ChowNow estaba pensando en crear una integración API para exportar sus 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 requeriría una inversión importante y continua en ingeniería de datos. «Crear una integración que pudiera manejar el volumen de datos de ChowNow llevaría varios meses de gran esfuerzo», dijo Tim Reilly, director of analytics and data science. «A medida que nuestros datos crecían, también lo hacían los costes de ingeniería para mantener la integración, y los riesgos que ello conllevaba».

ChowNow también consideró la posibilidad de adoptar una canalización de ETL (extraer, transformar, cargar), pero rápidamente se dio cuenta de que una canalización 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 le permitió acceder a todos sus datos de Stripe en su actual Snowflake Data Cloud. ChowNow eligió Data Pipeline porque el producto está estrechamente alineado con 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, lo que significa que Data Pipeline admitiría automáticamente cualquier nuevo producto de Stripe que ChowNow adoptara en el futuro.

El equipo se quedó sorprendido por lo fácil que fue ponerse en marcha con 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. Inmediatamente pudimos consultar los datos de Stripe combinados con otros datos de la empresa, sin la ayuda de nuestros ingenieros internos», dijo 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 construir una imagen completa de los clientes de sus restaurantes. ChowNow puede identificar fácilmente la información de pago asociada al destinatario del pago (tipo de restaurante) y el objeto del pago para las suscripciones o pedidos de comida realizados a través de Stripe. Con una visibilidad completa de todas las transacciones de pago actuales de los restaurantes, los equipos pueden obtener información más valiosa sobre los pagos y encontrar nuevas formas de aumentar los ingresos.

Un mejor software para los restaurantes, con datos más fiables 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 sus clientes restaurantes, incluyendo datos detallados que les ayuden a identificar las oportunidades de crecimiento. Utilizando Stripe Data Pipeline, ChowNow ha podido proporcionar nuevos datos a los restaurantes, incluyendo los restaurantes activos, los más populares, los productos más pedidos y los locales que más venden. ChowNow también pudo mejorar la detección del fraude analizando determinadas señales (como las disputas de pago) por restaurante.

Adquisición de clientes más eficiente, gracias a los datos detallados de los clientes

Stripe Data Pipeline ha ofrecido al equipo de marketing de ChowNow los medios para combinar los datos de Stripe con otros datos de la empresa y así obtener una imagen clara del recorrido de los clientes para sus restaurantes. Ahora, el equipo tiene una mejor idea de cuánto tiempo pasa antes de que los comensales se registren en la plataforma y hagan su primer pedido de comida, en función de la ubicación del comensal. 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 permitió a la empresa mejorar su coste de adquisición de clientes (CAC)

El acceso simplificado a la información sobre los precios de Interchange Plus fomenta el ahorro de costes y mejora las tarifas

Stripe Data Pipeline proporciona acceso a los costes «Interchange Plus» de ChowNow, que describen las distintas tasas asociadas a cada transacción. Las empresas pueden ver fácilmente su volumen de pagos con Stripe, los costes 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 supuso una mejora en la retención general de restaurantes.