課題

ChowNow は、Stripe を使用し、2 種類の決済を処理しています。1 つ目はプラットフォームを通じて食べ物を注文するユーザーからの取引による収入(Stripe Connect を使用) であり、2 つ目はプラットフォームを使用するためにサブスクリプションを支払うレストランからの SaaS 収入 (Stripe Billing を使用) です。顧客数がパンデミック中に大幅に成長したため、同社は顧客のライフサイクル全体を通じて決済の流れを追跡し、顧客および取引レベルで利益性、マージン、ユニットエコノミクスをより良く理解することを望んでいました。さらに ChowNow は、複数の Stripe 製品と同社の財務業務との相互運用をより明確に可視化したいと考えていました。

ChowNow は、API の組み込みを構築して Stripe データをデータウェアハウスにエクスポートすることを検討しましたが、データを移動する際にデータ遅延やエラーが伴うことを認識しました。同社はさらに、API の組み込みの構築と維持には、大規模で継続的なデータエンジニアリングの投資が必要であることも理解しました。「ChowNow のデータ量をサポートする組み込みの構築には、数カ月の労力を必要としたでしょう。」とアナリティクスとデータサイエンスのディレクターである Tim Reilly 氏は言います。「当社のデータが倍増し続ける中、組み込みを維持するためのエンジニアリングの作業とそれにかかわるリスクも倍増し続けます。」

ChowNow は ETL パイプライン (「抽出、変換、読み込み」) を導入することも検討しましたが、ETL パイプラインは多量の取引データをサポートするには最適ではないだけでなく、さらなるサードパーティーシステムとしてセキュリティーリスクをもたらす可能性があることに気づきました。

ソリューション

ChowNow は、Stripe Data Pipeline の導入を決定しました。これは、既存の Snowflake Data Cloud ですべての Stripe データにアクセスすることを可能にしました。ChowNow が Data Pipeline を選択した理由は、同製品が Stripe の決済および財務プラットフォームと緊密に結合されており、最高レベルのデータ整合性とデータセキュリティーが確保されるからでした。さらに同社は、ChowNow の戦略的ロードマップに沿った Stripe Data Pipeline のシームレスな進化も高く評価しました。Data Pipeline は、将来 ChowNow が導入するあらゆる新しい Stripe 製品を自動的にサポートします。

チームは、Stripe Data Pipeline の使用を簡単に開始できることに驚きました。「契約してから 24 時間以内に、ChowNow のすべての Stripe データが Snowflake で使用できるようになりました。内部のエンジニアリングサポートを必要とせずに、直ちに Stripe データと他のビジネスデータを組み合わせてクエリできるようになりました。」 Reilly 氏は言います。

結果

Stripe Data Pipeline を通じて Stripe データを Snowflake に取り込むことにより、ChowNow は、取引収入分析およびレストランと食事客の全体像を把握するための単一の情報源を手に入れることができました。ChowNow は Stripe を通じ、請求先 (レストランまたは食事客) や、請求対象 (サブスクリプションまたは食事) に関する決済詳細を簡単に識別できます。レストランおよび食事客全体にわたる完全な可視化により、チームは確信をもって決済に関するより深い洞察を得ることができ、収益を伸ばす新たな機会を特定できます。

優れたインサイトとより良い不正使用検出機能を備えた、レストラン向けの高度なソフトウェア

地域のレストランの成功を支援するというミッションの一環として、ChowNow はレストランの顧客に最良のプラットフォーム体験を提供するように努めています。これには、レストランが成長の機会を判断するための詳細な情報の提供も含まれます。ChowNow は Stripe Data Pipeline を使用し、アクティブおよび上位の食事客、最も頻繁に注文されるアイテム、上位の販売場所などを含む新しいインサイトをレストランに提供できるようになりました。さらに ChowNow は、レストランごとにチャージバックなどの不正シグナルを検討して、不正使用検出率を向上することもできました。

より効果的な顧客の獲得と詳細な顧客インサイト

Stripe Data Pipeline により、ChowNow のマーケティングチームは Stripe データとその他のビジネスデータを組み合わせて、レストランと食事客についての顧客体験の明確な全体像をつかむことができるようになりました。チームは、食事客の場所に基づき、食事客がプラットフォームに登録してから最初の注文を行うまでにかかる時間をより深く理解できるようになりました。さらに、さまざまなタイプのレストランが初めて ChowNow とやり取りしてから、アカウントを作成するまでにかかる時間も把握しています。このような深いインサイトにより、ChowNow のマーケティングチームは広告を増加または削減する場所を判断でき、最終的に顧客獲得費用 (CAC) の改善に成功しました。

Interchange Plus 手数料情報への容易なアクセスにより実現される費用削減と料金体系の改善

Stripe Data Pipeline は、ChowNow の「Interchange Plus」費用へのアクセスを提供します。これは各取引に関連するさまざまな手数料を説明するものです。ChowNow は同社の Stripe 決済金額、各クレジットカードの処理費用、および手取りのマージンの総額を簡単に確認できます。さらに ChowNow の財務チームは、レストラン当たりの正味マージンの内訳に基づいて、理にかなったコミッション無料のサブスクリプションモデルへの移行を成功さることができ、これにより全体的なレストランの維持率が向上しました。