Hoe de afstemming van product- en omzetdata Castor hielp om 50 uur per maand te besparen en nooit meer een contractverlenging te missen.
Salesforce / Revenue Operations
Kalender voor contractverlengingen
Terugkerende en eenmalige omzet. Eén overzicht van contractverlengingen.
Week 01
Doorlopende licentie
Kans op contractverlenging
Week 02
Verlenging van het onderzoek
Eenmalige omzet
Week 03
Doorlopende licentie
Kans op contractverlenging
Week 04
Verlenging van het onderzoek
Eenmalige omzet
Illustratieve reconstructie van de geleverde workflow. Voorbeeldgegevens, geen klantgegevens.
Resultaat
50 uur/mnd
Bespaard voor het RevOps-team
2 uur/week
Bespaard per salesmedewerker
0
Gemiste contractverlengingen
Castor, een baanbrekende Nederlandse softwareleverancier voor klinisch onderzoek, revolutioneert de medische wereld door onderzoekers in staat te stellen hoogwaardige data uit meerdere bronnen te verzamelen, consolideren en analyseren op één enkel platform. Castor heeft meer dan 85.000 gebruikers in 90 landen. Hun snelle groei werd in 2021 versneld met een Series B-ronde van $45 miljoen. Met deze groei verzamelden ze een enorme hoeveelheid data. Nu willen ze hun data-inzichten naar een hoger niveau tillen.
De uitdaging
Ondanks grote hoeveelheden gebruikers-, product- en commerciële data uit verschillende bronnen, was het een uitdaging om hier bruikbare inzichten uit te halen. Niet-geconsolideerde data verspreid over meerdere tools leidde tot productiviteitsverlies binnen teams en meerdere waarheden.
Daarnaast was het beheren van meerdere niet-gekoppelde databronnen en rapportages in losse vensters overweldigend. Een cruciaal aspect voor Castor was dan ook het bouwen van een moeiteloos en betrouwbaar datawarehouse. Dit warehouse moest dienen als single point of truth voor alle product- en omzetdata, en de basis vormen voor verdere initiatieven zoals analytics, alerting of 360-graden klantbeelden.
Een extra vereiste was dat het systeem eenvoudig te onderhouden en te bedienen moest zijn, en moest voldoen aan de behoeften van zowel de operationele teams als het management.
Oplossing
Om aan de eisen van Castor te voldoen, is er een lean en kostenefficiënt datapipelinemodel voorgesteld. De implementatie moest snel, kostenefficiënt en vooral schaalbaar zijn, rekening houdend met toekomstige analyticsbehoeften. Hieronder vind je de set die is voorgesteld en geïmplementeerd.
Product- en omzetdata, verbonden
01
Fivetran
Data ophalen
02
Snowflake
Dataopslag
03
dbt
Dataorkestratie
04
Hightouch
Data doorzetten
05
Salesforce
Kalender voor contractverlengingen
Tableau ontsluit de data uit het data warehouse voor het MT.
Architectuur gereconstrueerd op basis van de geïmplementeerde Castor-oplossing.
Dataopslag
Alle relevante databronnen moesten worden geconsolideerd in één centraal data warehouse. Dit warehouse moest voldoen aan de beveiligingseisen van Castor, eenvoudig te beheren zijn en een vlakke leercurve hebben zodat teams snel aan de slag konden. Snowflake werd gekozen als het meest kostenefficiënte en gebruiksvriendelijke systeem voor de behoeften van Castor.
Data ophalen
Niet alle systemen integreren met Snowflake. Om meer granulaire controle te krijgen over welke data gesynchroniseerd moet worden, is er gekozen voor Fivetran als ETL-tool voor de data pull. Deze opzet slaat ruwe data netjes op in Snowflake.
Dataorkestratie
Ruwe data is precies dat, ruw! Hoe goed je dataset ook is, de waarheid is dat er zeker wat bewerking nodig is voordat deze naar productie kan worden gepusht voor analyses of andere doeleinden. Om fouten te minimaliseren en duurzaamheid te garanderen, is de Castor-instantie opgezet met 4 lagen:
Raw (data die ongewijzigd uit bronnen binnenkomt)
Development (labeling, aggregaties, berekeningen)
Business (bedrijfslogica die kan veranderen)
Production (productierijpe data die klaar is voor de push)
Data-orchestratie is de belangrijkste stap, omdat het de kwaliteit van de output bepaalt. Er is gekozen voor DBT voor data-orchestratie om de hoge kwaliteit en de mogelijkheid om samen te werken en alle wijzigingen in de datapipeline bij te houden, te garanderen.
Data doorzetten en visualiseren
Tot slot moesten data en inzichten direct beschikbaar worden gemaakt voor de RevOps-teams om de besluitvorming te vergemakkelijken. Voor deze reverse-ELT-tool is gekozen voor Hightouch om de benodigde data terug te sturen naar Salesforce. Voor alle andere visualisaties wordt Tableau gebruikt om de data te presenteren aan het managementteam.
Conclusie
Samen met Castor's Head of Revenue Operations Ivo Dimovsky hebben we een Renewals Calendar ontwikkeld en geïmplementeerd: een gebruiksvriendelijke tool om contractverlengingen op te volgen, te voorspellen en actie te ondernemen.
Door de aard van de activiteiten van Castor is de omzet afkomstig van zowel terugkerende als eenmalige componenten. Vóór de Renewal Calendar had Castor moeite om een volledig overzicht van alle contractverlengingen te krijgen. Dit leidde tot gemiste contractverlengingen, misgelopen omzet en verwarde klanten.
Bovendien kostten de contractverlengingen aanzienlijk veel tijd, energie en dus geld, zowel voor het RevOps-team als voor de salesteams, wat leidde tot productiviteitsverlies en frustratie.
Gelukkig behoren deze problemen nu tot het verleden dankzij de Renewal Calendar. Revenue Wizards zorgde ervoor dat het RevOps-team tot wel 50 uur per maand bespaart die voorheen alleen al nodig was voor het berekenen van de renewal pipeline. Daarnaast bespaart het salesteam talloze uren en de frustratie van het handmatig bijhouden en updaten van de Google Sheet.
