Wir stellen die drei Finalisten des Hasso Plattner Founders’ Award 2021 in der Kategorie „Operational Excellence“ vor.
Neun Finalisten-Teams wetteifern um die bedeutendste Mitarbeitenden-Auszeichnung der SAP – den Hasso Plattner Founders’ Award. Wie auch im letzten Jahr zeichnet SAP in drei Kategorien Teams aus, die für zukunftsweisende Denkansätze stehen und zeigen, wie Innovationen zum Erfolg der SAP beitragen können.
Wettbewerbsvorteil für den Vertrieb
Das Wissen eines Vertriebsteams über Kunden, Märkte und Trends kann darüber entscheiden, ob ein Abschluss gelingt oder scheitert. Die Herausforderung: Die entsprechenden Daten liegen zwar vor, allerdings oft in unterschiedlichen Systemen. Zudem fehlt den Sales-Mitarbeitenden oft die Zeit oder das Wissen, um die Daten zu analysieren und zu interpretieren. Für den Vertrieb ist das eine vertane Chance und eine Lücke, die es zu schließen gilt.
Dieser Herausforderung hat sich das dreiköpfige Team „Data-Driven Selling“ mit Pilar Navarro, Rajesh Parthasarathy und Benjamin Baumann gestellt. Das Team setzt sich leidenschaftlich für die grundlegende Verbesserung von Vertriebsentscheidungen ein, indem es datengestützte Erkenntnisse nutzt, die auf den Vertriebsweg abgestimmt und für jede Phase des Vertriebszyklus personalisiert sind.
2019 haben die Teammitglieder interne Vertriebsdaten qualifiziert, angereichert sowie mit aussagekräftigen Informationen versehen, um damit neue Verkaufschancen zu identifizieren. Im folgenden Jahr beschlossen sie, diese Erkenntnisse mit zusätzlichen Datenpunkten anzureichern, zum Beispiel Pipeline, Profiling, Akzeptanz, Marktprognose, Wettbewerb. Sie haben diese dann den verschiedenen Phasen des Vertriebszyklus, von der Planung bis zur Ausführung, zugeordnet. 2021 hat das Team das erste DDS-Dashboard erstellt, das Daten aus mehr als zehn verschiedenen Datenplattformen zusammenfasst und eine Ansicht für Führungskräfte, Gebiete und Kunden bietet.
Die richtigen Vetriebsdaten zur richtigen Zeit
„Unsere Lösung Data-Driven Selling integriert Vertriebsdaten aus verschiedenen Quellen in einer ganzheitlichen Sicht. Sie ermöglicht es den Teams, die Daten zu analysieren und zu interpretieren. So können sie besser informierte und schnellere Entscheidungen darüber treffen, worauf sie ihre Bemühungen konzentrieren sollen,“ sagt Pilar. Damit kann die Lösung das Vertriebsteam dabei unterstützen neue Geschäftsabschlüsse zu generieren und zu beschleunigen und ihm damit einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Besser informierte Mitarbeitende sind ein dreifacher Gewinn: für die Vertriebsteams, die Kunden und für SAP.
Pilar sagt: „Data-Driven Selling stößt in unserer Region EMEA Süd und in den verschiedenen Market Units bereits auf großes Interesse und breite Akzeptanz. Das Konzept von DDS ist so leistungsfähig, dass es auch außerhalb von SAP eingesetzt werden kann und sogar als Lösung auf dem Markt angeboten werden könnte.“
Auf einen Blick
- Beitrag: Data-Driven Selling
- Team: Pilar Navarro, Rajesh Parthasarathy, Benjamin Baumann
- Anzahl der Mitarbeitenden: Ein dreiköpfiges Team, mit der Hilfe vieler interner Mitarbeiter und Unterstützer
- Leistung: Versorgung des Vertriebsteams mit den richtigen Daten zur richtigen Zeit, um die richtigen Entscheidungen darüber zu treffen, worauf sie ihre Bemühungen konzentrieren sollen. Einige der wichtigsten Ergebnisse sind der Zuwachs in der Pipeline, Fortschritte bei bestehenden Opportunities und die Umwandlung der Pipeline in Umsatz.
- Auswirkungen: SAP-Vertriebsteams können das Data-Driven Selling Dashboard nutzen, um die Nachfragesteuerung, die Beschleunigung von Opportunities sowie den Geschäftsabschluss zu verbessern.
Zukunft der Entwicklung: Integration im Fokus
Integration steht im Mittelpunkt der Geschäftsstrategie der SAP. Mehr als 15.000 SAP-Kunden nutzen die SAP Integration Suite, um geschäftskritische Prozesse in 30 Rechenzentren auszuführen, die zehn Milliarden Transaktionen pro Monat unterstützen – Tendenz steigend. Die Kunden erwarten eine störungsfreie Bereitstellung unserer Lösungen. Dies ist durch die wachsende Anzahl an Kunden und Systemen eine Herausforderung. Die unterschiedlichen Systemumgebungen, zum Beispiel der führenden Infrastrukturanbieter, bringen viele mögliche Fehlerquellen mit sich. Etliche sind durch Faktoren verursacht, die Entwickler nicht vorhersehen können. Dies führt im schlimmsten Fall zu Unterbrechungen für die Kunden und kostet die Entwickler Zeit, um die Probleme zu lösen.
Das Team “Data Driven Engineering“ von Bhagyesh Hede war deshalb der Meinung, dass die Entwicklerteams eine intelligente, datengesteuerte Methodik benötigen, um eine unterbrechungsfreie, funktionale und fokussierte Softwarebereitstellung mit hoher Qualität zu erreichen. Sie sollte proaktiv Störungen für die Kunden vorhersagen und verhindern. Schnell wurde ihnen klar, dass sie nicht nur eine Brücke zwischen Entwicklung und Operations schlagen, sondern eine dauerhafte enge Zusammenarbeit der Bereiche etablieren mussten, von der nicht zuletzt die Kunden profitieren. So arbeitete das zehnköpfige Team unermüdlich an ihrem Projekt, bis sie erste Ergebnisse ihrer Arbeit zeigen konnten.
Dashboards unterstützen Entwickler
Data Driven Engineering besteht aus mehreren Dashboards, die für einzelne Scrum-Teams bestimmt sind. Diese geben Aufschluss über die wichtigsten Kennzahlen aller Funktionen, die von ihnen geliefert wurden sowie Einblicke in die Funktionsweise der Software im Betrieb. Die Metriken verschaffen den Teams einen Überblick über die wichtigsten Konfigurationsänderungen und ihre Auswirkungen. Außerdem werden sie durch Schwellenwerte ergänzt, die bei Fehlern Alarm schlagen. Die Dashboards geben auch Einblicke in die Planung von Nutzungsspitzen und helfen den Kollegen das System entsprechend zu skalieren. Dies ermöglicht den Entwicklungsteams belastbare und skalierbare Software in schwierigen Umgebungen zu entwickeln.
„Data-Driven Engineering ermöglicht es uns, die Erwartungen unserer Kunden zu erfüllen, indem wir die Wiederherstellungszeit verkürzen, die Zahl der Zwischenfälle verringern und neue Funktionen schneller bereitstellen,“ erklärt Bhagyesh. „Da die Entwicklungsteams einen besseren Einblick in den Betrieb haben, können wir die Fehlermuster, die zu größeren Auswirkungen führen können, frühzeitig erkennen. Wir konnten damit schon viele Kundenvorfälle vermeiden. Die Lösung wird uns helfen, unsere Service Level Agreements zu nahezu 100 Prozent zu erfüllen.“
Auf einen Blick
- Beitrag: Data-Driven Engineering
- Team: Bhagyesh Hede, Ashwinkumar Vijayakumar, Himanshu Mahajan, Tarun Ramakrishna Elankath, Karthikeyan R, Mrutyunjay Padmasali Sidda, Nitin Verma, Sapreen Ahuja, Prajwal Gonsalves, Sandhya Nambrath
- Anzahl der Mitarbeitenden: 10
- Leistung: Konzeptualisierung und Umsetzung der Data-Driven-Engineering-Methode im Unternehmen unter Verwendung modernster Überwachungs- und Big-Data-Technologien innerhalb der Cloud Integration Unit. Die DDE-Methodik stellt die Kundenzufriedenheit in den Mittelpunkt und macht die Arbeit der SAP-Entwickler effizienter.
- Auswirkungen: Data Driven Engineering ermöglicht es uns, die Erwartungen unserer Kunden zu erfüllen, z. B. die Zeit bis zur Wiederherstellung zu verkürzen, die Zahl der Vorfälle zu verringern sowie neue Funktionen schneller bereitzustellen. Da die Entwicklungsteams einen besseren Einblick in den Betrieb haben, können wir frühzeitig Fehlermuster erkennen, die möglicherweise zu größeren Auswirkungen führen könnten. Wir haben viele Vorfälle im laufenden Betrieb vermieden und werden dies auch weiterhin tun.
Gesunde Sales Accounts – zufriedene Kunden
Sales-Mitarbeitende wissen: Kunden halten ist besser als neue gewinnen. Die Königsdisziplin ist es jedoch, wenn Bestandskunden ihre Verträge mit uns regelmäßig verlängern und zusätzliche Lösungen einsetzen. Wie hoch das Risiko ist, dass Kunden nicht verlängern werden (Englisch: renewal risk), gibt der Customer Health Score an.
Das zehnköpfige Team “Cloud Customer Health Score Based on Machine Learning“ um Angela Reichert startete Ende 2019 mit seiner Mission, das Renewal Risk in Cloud Accounts vorherzusagen und die Account Teams mithilfe ihrer Erkenntnisse frühzeitig zu alarmieren. Ziel war es, daraufhin Maßnahmen zu ergreifen, um den Health Score zu verbessern und so das Risiko zu minimieren. Das Team setzt sich vor allem aus Kollegen aus Nordamerika sowie Deutschland zusammen, die in unterschiedlichen Teams arbeiten. „Wir möchten zehn Prozent mehr Kunden mit gesunden und neutralen Cloud Health Scores erreichen,“ sagt Angela.
Maschinelles Lernen für Echtzeit-Einblicke
Um ihre Lösung schlagkräftig zu machen, setzten die Kollegen auf Machine Learning. Das Team ist davon überzeugt, dass Daten in Verbindung mit Echtzeit-Einblicken in die Konten extrem leistungsfähig sind bei der Vorhersage des Abwanderungsrisikos. Bei 65 Prozent der Cloud-Kunden handelt es sich um digitale Kunden, denen kein Kundenteam zugeordnet ist. Der maschinelle Blick auf den Zustand der Kunden ist in manchen Fällen die einzige Information, die den Teams zur Verfügung steht.
Das Cloud Health Score-Modell prognostiziert bereits das Verlängerungsrisiko für 94 Prozent der rund 68.000 Cloud-Konten. Der Cloud Health Score ist sowohl regional als auch global im Einsatz und unterstützt bereits nahezu alle Cloud Produkte. Die Vorhersagequalität liegt bei 80 Prozent und das Team ist zuversichtlich, sie mithilfe weiterer Daten zu erhöhen, wie beispielweise mit externen Finanzkennzahlen.
Zu der Wirkung, die das Projekt dem Unternehmen bringt, sagt Angela: „Neben dem besseren Gesundheitsindex und einer höheren Sichtbarkeit kritischer Accounts, bringt unser Ansatz vor allem eines mit: ein positives Kundenerlebnis und damit eine bessere Kundenbeziehung.“
Auf einen Blick
- Beitrag: Intelligent visibility into Cloud Customer Health with Predictive Score
- Team: Cloud Health Score Core Project Team, einschließlich Global Post Sales Process Office, Customer Engagement & Experience sowie Intelligent Data and Analytics, Franchise for Customer Success
- Anzahl der Mitarbeitenden: 10
- Leistung: Maschinelle Vorhersage des Customer Health Score, Identifizierung des Verlängerungsrisikos anhand von über 90 Datenpunkten, validiert mit 80 % Genauigkeit
- Auswirkungen: 94 % jährlicher Cloud-Vertragswert mit intelligenter Vorhersagebewertung (7,1 Mrd. EUR Umsatz), globale Abdeckung über 11 Cloud-LoBs, 65.000 Cloud-Konten, Tendenz steigend
