Wie die Abstimmung von Produkt- und Umsatzdaten Castor half, 50 Stunden/Monat zu sparen und keine einzige Verlängerung mehr zu verpassen.
Salesforce / Revenue Operations
Kalender für Vertragsverlängerungen
Wiederkehrender und einmaliger Umsatz. Eine Übersicht für Vertragsverlängerungen.
Woche 01
Wiederkehrende Lizenz
Chance zur Vertragsverlängerung
Woche 02
Studienverlängerung
Nicht wiederkehrender Umsatz
Woche 03
Wiederkehrende Lizenz
Chance zur Vertragsverlängerung
Woche 04
Studienverlängerung
Nicht wiederkehrender Umsatz
Illustrative Rekonstruktion des umgesetzten Workflows. Beispieleinträge, keine Kundendatensätze.
Ergebnis
50 Std./Monat
Für das RevOps-Team eingespart
2 Std./Woche
Pro Vertriebsmitarbeiter eingespart
0
Verpasste Vertragsverlängerungen
Castor, ein wegweisendes niederländisches Softwareunternehmen für klinische Studien, verändert die Medizin, indem es Forschenden ermöglicht, hochwertige Daten aus mehreren Quellen auf einer einzigen Plattform zu erfassen, zusammenzuführen und zu analysieren. Castor hat über 85.000+ Nutzer in 90 Ländern. Das schnelle Wachstum wurde 2021 durch eine Series-B-Finanzierungsrunde über $45 Mio. beschleunigt. Mit diesem Wachstum sammelte das Unternehmen enorme Datenmengen. Jetzt möchte es aus diesen Daten noch bessere Erkenntnisse gewinnen.
Die Herausforderung
Trotz großer Mengen an Nutzer-, Produkt- und Geschäftsdaten aus verschiedenen Quellen bestand die Herausforderung darin, daraus handlungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen. Nicht konsolidierte, über mehrere Tools verstreute Daten führten zu Produktivitätsverlusten in den Teams und mehreren „Wahrheitsquellen“.
Zudem war die Pflege mehrerer unverbundener Datenquellen und Berichte in isolierten Fenstern kaum zu bewältigen. Für Castor war deshalb der Aufbau eines einfach zu nutzenden und zuverlässigen Data Warehouse entscheidend. Es sollte als zentrale verlässliche Quelle für sämtliche Produkt- und Umsatzdaten dienen und die Grundlage für weitere Initiativen wie Analysen, Benachrichtigungen oder 360-Grad-Ansichten bilden.
Eine weitere Anforderung war, dass sich das System einfach warten und bedienen lässt und zugleich den Bedürfnissen der operativen Teams und der Führungsebene gerecht wird.
Lösung
Um Castors Anforderungen zu erfüllen, wurde ein schlankes und kosteneffizientes Datenpipeline-Modell vorgeschlagen. Die Umsetzung musste schnell, kosteneffizient und vor allem skalierbar sein, um künftige Analyseanforderungen zu berücksichtigen. Im Folgenden ist die vorgeschlagene und implementierte Lösung dargestellt.
Produkt- und Umsatzdaten, miteinander verbunden
01
Fivetran
Datenabruf
02
Snowflake
Datenspeicherung
03
dbt
Datenorchestrierung
04
Hightouch
Datenübertragung
05
Salesforce
Kalender für Vertragsverlängerungen
Tableau macht die Daten aus dem Data Warehouse für die Geschäftsleitung zugänglich.
Rekonstruierte Architektur der bei Castor implementierten Lösung.
Datenspeicherung
Alle relevanten Datenquellen mussten in einem zentralen Data Warehouse zusammengeführt werden. Dieses musste Castors Sicherheitsanforderungen erfüllen, einfach zu bedienen sein und eine kurze Einarbeitung ermöglichen, damit die Teams schnell starten konnten. Snowflake wurde als die kosteneffizienteste und benutzerfreundlichste Lösung für Castors Anforderungen ausgewählt.
Datenabruf
Nicht alle Systeme lassen sich in Snowflake integrieren. Um genauer steuern zu können, welche Daten synchronisiert werden, fiel die Entscheidung auf Fivetran als ETL-Tool für den Datenabruf. Mit dieser Konfiguration ließen sich Rohdaten gut in Snowflake speichern.
Datenorchestrierung
Rohdaten sind genau das: roh! Unabhängig von der Qualität Ihres Datensatzes sind fast immer Anpassungen nötig, bevor er für Analysen oder andere Zwecke produktiv eingesetzt werden kann. Um Fehler zu minimieren und Beständigkeit zu sichern, wurde Castors Umgebung in 4 Ebenen aufgebaut:
Raw (unveränderte Daten aus den Quellen)
Development (Kennzeichnung, Aggregationen, Berechnungen)
Business (veränderbare Geschäftslogik)
Production (produktionsreife Daten zur Übertragung)
Datenorchestrierung ist der wichtigste Schritt, weil sie die Qualität der Ergebnisse bestimmt. DBT wurde ausgewählt, um hohe Qualität, Zusammenarbeit und die Nachverfolgung aller Änderungen an der Datenpipeline zu gewährleisten.
Datenübertragung und Visualisierung
Schließlich mussten Daten und Erkenntnisse den RevOps-Teams für ihre Entscheidungen zugänglich gemacht werden. Als Reverse-ELT-Tool wurde Hightouch ausgewählt, um die erforderlichen Daten zurück nach Salesforce zu übertragen. Für alle weiteren Visualisierungen wird Tableau genutzt, um dem Führungsteam die Daten zugänglich zu machen.
Fazit
Gemeinsam mit Castors Head of Revenue Operations Ivo Dimovsky entwickelten und implementierten wir einen Verlängerungskalender: ein benutzerfreundliches Tool, um Vertragsverlängerungen nachzuverfolgen, zu prognostizieren und gezielt zu bearbeiten.
Aufgrund des Geschäftsmodells setzen sich Castors Umsätze aus wiederkehrenden und nicht wiederkehrenden Bestandteilen zusammen. Vor dem Verlängerungskalender war es für Castor schwierig, einen vollständigen Überblick über Verlängerungen zu gewinnen. Die Folge waren verlorene Verlängerungen, entgangene Umsätze und verunsicherte Kunden.
Darüber hinaus beanspruchten die Verlängerungen erheblich Zeit, Energie und damit finanzielle Ressourcen der RevOps- und Vertriebsteams, was zu Produktivitätsverlusten und Frustration führte.
Dank des Verlängerungskalenders gehören diese Probleme glücklicherweise der Vergangenheit an. Revenue Wizards ermöglichte dem RevOps-Team, allein bei der Berechnung der Verlängerungspipeline bis zu 50 Stunden pro Monat einzusparen. Auch das Vertriebsteam sparte unzählige Stunden und die Frustration, die mit der Pflege und Aktualisierung der Google-Tabelle verbunden war.
