Die Herausforderung

ChowNow verarbeitet über Stripe zwei Arten von Zahlungen: Transaktionsumsätze durch Bestellungen über die Plattform (mit Stripe Connect) und SaaS-Umsätze von Restaurants, die Abonnementgebühren für die Nutzung der Plattform zahlen (mit Stripe Billing). Da das Unternehmen während der Pandemie einen enormen Kundenzuwachs verzeichnete, wollte man den Zahlungsfluss über den gesamten Customer Lifecycle hinweg begleiten und mehr Informationen zu Profitabilität, Marge und Stückkosten auf Kunden- und Transaktionsebene gewinnen. ChowNow suchte auch nach einem besseren Einblick in das Zusammenspiel mehrerer Stripe-Produkte mit seinen Finanzaktivitäten.

ChowNow prüfte die Entwicklung einer API-Integration, um seine Stripe-Daten in sein Data Warehouse zu exportieren, erkannte jedoch, dass dies zu Datenlatenz und Fehlern beim Bewegen der Daten führen würde. Das Unternehmen erkannte auch, dass die Entwicklung und Pflege einer API-Integration eine große, laufende Investition in die Datentechnik erfordern würde. „Die Entwicklung einer Integration, die das Datenvolumen von ChowNow unterstützt, würde mehrere Monate dauern“, so Tim Reilly, Director of Analytics and Data Science. „Wenn sich unser Datenvolumen weiter derart erhöht, würde sich auch der technische Aufwand für die Pflege der Integration und das damit verbundene Risiko vervielfachen.“

ChowNow hatte auch die Anschaffung einer ETL-Pipeline („extract, transform, load“) in Erwägung gezogen, erkannte jedoch schnell, dass eine ETL-Pipeline kaum in der Lage wäre, das hohe Transaktionsvolumen zu bewältigen. Außerdem würde sie als ein weiteres System einer Drittpartei potenzielle Sicherheitsrisiken mit sich bringen.

Die Lösung

ChowNow hat sich für die Stripe Data Pipeline entschieden, mit der alle Stripe-Daten über die bestehende Snowflake Data Cloud verfügbar sind. Außerdem fiel die Entscheidung auf die Data Pipeline, weil das Produkt eng mit der Zahlungs- und Finanzplattform von Stripe verbunden ist und damit ein Höchstmaß an Datenintegrität und Datensicherheit gewährleistet. Darüber hinaus passt die Stripe Data Pipeline nahtlos in die strategische Roadmap von ChowNow, da die Data Pipeline automatisch alle neuen Stripe-Produkte unterstützt, die ChowNow künftig einführt.

Das Team war von der Einfachheit des Starts mit der Stripe Data Pipeline beeindruckt: „Innerhalb von 24 Stunden nach Vertragsunterzeichnung war unser gesamter Schatz an Stripe-Daten in Snowflake verfügbar. Wir waren ohne interne technische Unterstützung sofort in der Lage, Stripe-Daten in Kombination mit anderen Unternehmensdaten abzufragen“, so Reilly.

Die Ergebnisse

Durch die Integration der Stripe-Daten in Snowflake über die Stripe Data Pipeline verfügt ChowNow über eine „Single Source of Truth“ für die Analyse von Transaktionsumsätzen und ein vollständiges Bild seiner Kunden/innen. ChowNow kann auf einfache Weise Zahlungsdetails identifizieren, die mit Zahlungen assoziiert sind (Restaurants oder Gäste) und was für Zahlungen für Abonnements oder Bestellungen von Speisen über Stripe berechnet wird. Durch die vollständige Sichtbarkeit laufender Zahlungsvorgänge in den Restaurants und bei den Gästen können die Teams tiefergehende Einblicke in Zahlungsvorgänge gewinnen und neue Möglichkeiten zur Umsatzsteigerung finden.

Optimierte Software für Restaurants mit wertvollen Informationen und besserer Betrugserkennung

ChowNow hat sich zum Ziel gesetzt, seinen Kund/innen die beste Plattformerfahrung zu bieten, einschließlich detaillierter Informationen, die ihnen helfen, Wachstumschancen zu erkennen. Mit der Stripe Data Pipeline war ChowNow in der Lage, Restaurants neue Informationen zu liefern, z. B. über aktive und Top-Gäste, die am häufigsten bestellten Artikel und die besten Verkaufsstandorte. Zudem konnte ChowNow seine Betrugserkennung verbessern, indem es Betrugssignale, wie z. B. Rückbuchungen, nach Restaurants auswertete.

Effektivere Akquise von Kund/innen dank detaillierter Kundendaten

Die Stripe Data Pipeline hat es dem Marketing-Team von ChowNow ermöglicht, Stripe-Daten mit anderen Unternehmensdaten zu kombinieren und so einen klaren Überblick über die Customer Journey seiner Restaurants und Kund/innen im Lokal zu erhalten. Das Team kann sich nun genauer darüber informieren, wie lange es dauert, bis sich ein Gast auf der Plattform anmeldet und seine erste Bestellung aufgibt, je nach Standort der Gäste. Sie informieren sich auch darüber, wie lange die verschiedenen Restauranttypen brauchen, um nach ihrer ersten Interaktion mit ChowNow ein Konto zu erstellen. Mit diesen detaillierten Einblicken konnte das Marketingteam von ChowNow herausfinden, wo es Werbung intensivieren oder reduzieren kann, was letztendlich die Senkung der Kundenakquisitionskosten bedeutete.

Kostensenkungen und verbesserte Preisgestaltung durch einfachen Zugang zu Interchange-Plus-Gebühreninformationen

Die Stripe Data Pipeline bietet Zugriff auf die „Interchange Plus“-Kosten von ChowNow, in denen die verschiedenen Gebühren für jede Transaktion aufgeführt sind. Größen wie das Stripe-Zahlungsvolumen, die Verarbeitungskosten für jede Kreditkarte und die Bruttogewinnspanne sind jederzeit leicht abrufbar. Anhand der Aufschlüsselung der Nettomarge pro Restaurant konnte das Finanzteam von ChowNow erfolgreich die Umstellung auf ein Abonnement-Modell für das provisionsfreie Produkt rechtfertigen, was zudem die Bindung der Restaurants an das Unternehmen insgesamt erhöhte.