Internet Explorer wird von unserer Website nicht unterstützt. Um die Sicherheit Ihres Browsing-Erlebnisses zu erhöhen, verwenden Sie bitte Chrome, Safari, Firefox oder Edge.
Anwendungssoftware
Roger Lee | 9. April 2014
Playbook für Software-Unternehmer: Das Ende dummer Software

Trotz aller technologischen Fortschritte unserer Zeit ist Unternehmenssoftware immer noch zutiefst dumm. Die meiste Unternehmenssoftware dient einfach als Werkzeug, um eine bestimmte Aufgabe schneller oder effizienter zu erledigen, aber nur wenige Anwendungen sind wirklich „intelligent“. Echte intelligente Unternehmensanwendungen nutzen „Big Data“ und prädiktive Analysen, um Muster zu erkennen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Einblicke zu liefern. Am wichtigsten ist, dass Big-Data-Software dazulernt und sich selbst anpasst, um Endbenutzer produktiver zu machen. Es kommen jedoch weitere dieser intelligenten Big-Data-Apps – und es ist an der Zeit.

Ich habe kürzlich einen Beitrag mit dem Titel The Software Entrepreneur's Playbook geschrieben, in dem eine Reihe von Strategien beschrieben wurden, die zum Aufbau eines milliardenschweren Unternehmenssoftwareunternehmens erforderlich sind. Einer der kritischsten Schritte, den ein Softwareunternehmen heute machen muss, ist die Nutzung von Big Data und Predictive Analytics in seinen Produkten.

In letzter Zeit sind zwei wichtige Veränderungen auf dem Markt eingetreten, die dies möglich gemacht haben.

Erstens ist die Menge an verfügbaren Verhaltens- und Transaktionsdaten über Verbraucher, Unternehmen und Trends in den letzten fünf Jahren explodiert, da alle unsere Aktivitäten im Internet und über unsere mobilen Anwendungen verfolgt werden. Dies hat intelligenten Software-Unternehmern eine Fundgrube an Informationen geliefert, die bei der Produktentwicklung, dem Vertrieb, dem Marketing und mehr helfen können. Durch die Nutzung dieser Daten können Unternehmer herausfinden, welche Produktfunktionen und Vorteile für Endbenutzer am wirkungsvollsten sind – noch bevor sie V1.0 eingeführt haben.

Zweitens hat sich die Infrastruktur zum Erfassen, Verwalten, Abfragen und Verstehen all dieser Big Data dramatisch verbessert. Die Innovation und Kostensenkung, die in den Bereichen Cloud Computing, Speicherung, Datenbanken, Data Warehousing und Business Intelligence auftritt, ermöglicht es Unternehmern jetzt, Daten auf eine Weise zu sammeln und zu verarbeiten, die vor einigen Jahren unmöglich war – es sei denn, Sie könnten Millionen von Dollar für Ihre Technologie ausgeben Infrastruktur, was finanzschwache Startups natürlich nicht konnten.

Die Schnittmenge dieser beiden Trends – eine Flut von Big Data und die Infrastruktur, um sie sinnvoll zu nutzen – bietet intelligenten Unternehmern heute eine einzigartige Gelegenheit, neue Softwareproduktkategorien zu erfinden oder traditionelle Softwaresektoren neu zu erfinden und dramatisch zu verbessern. Hier sind drei Bereiche, die bereits betroffen sind.

Verkauf

Vor nicht allzu langer Zeit, sagen wir vor 20 Jahren, verwendeten Vertriebsmitarbeiter hauptsächlich Tabellenkalkulationen, das Telefon und sogar Faxe, um ihre Aufgaben zu erledigen – Leads verfolgen, Interessenten nachverfolgen und Meetings buchen. Dann kam Salesforce.com, um den gesamten Verkaufsprozess einfacher und effizienter zu gestalten. Mit Salesforce konnten Vertriebsmitarbeiter jetzt Kontakte in einer zentralen Datenbank eingeben und nachverfolgen, wodurch die Koordination zwischen den Teams beim Anbieten oder Abschließen von Geschäften verbessert wurde. Aber während Salesforce sicherlich eine Verbesserung gegenüber Tabellenkalkulationen und Faxen war, ist es im Wesentlichen eine riesige Kontaktdatenbank – eigentlich ein Aktenschrank – die viele manuelle Dateneingaben erfordert. Es bietet fast keine Intelligenz im Verkaufsprozess, um den Vertriebsmitarbeitern dabei zu helfen, mehr Geschäfte abzuschließen und Kunden besser zu bedienen.

Durch die Einbeziehung von Big Data und Predictive Analytics kann Customer Relationship Management (CRM)-Software viel mehr bieten als eine statische Kontaktdatenbank und einen Verkaufstrichter. Ein intelligentes CRM-System würde Verhaltens- und Transaktionsdaten verwenden, um einem Vertriebsmitarbeiter mitzuteilen, wo er neue Leads finden kann; welche potenziellen Kunden die höchsten Abschlusschancen haben und wann; welche Produkte jeder Interessent am wahrscheinlichsten kaufen wird; wie viel sie ausgeben werden; wer wird am ehesten upgraden; welche Leads einen „Extra-Push“ brauchen, bevor sie kaufen; und andere Vorhersageszenarien. Mit anderen Worten, eine intelligente CRM-Anwendung würde Vertriebsmitarbeitern helfen, ihre Arbeit effektiver zu erledigen, anstatt sie mit zeitaufwändiger Dateneingabe zu belasten.

Glücklicherweise erfinden viele Startups CRM rund um Big Data und Predictive Analytics neu, darunter Unternehmen wie RelateIQ*, 6Sense*, Yesware*, Lattice Engines und Infer. Halten Sie Ausschau nach diesen Unternehmen, da sie Ihren Vertriebsmitarbeitern helfen können, mehr Geschäfte abzuschließen und mehr Umsatz zu generieren.

HR

Auch die Personalsoftware durchläuft eine Big-Data-Revolution. HR-Plattformen wie Taleo und SuccessFactors ähneln Salesforce.com – statischen Datenbanken, in denen HR-Manager Lebensläufe und Kontaktdaten manuell eingeben müssen. Sie dienen im Wesentlichen als Repositories für Lebensläufe, erfordern aber, dass Personalmanager die ganze schwere Arbeit selbst erledigen.

Eine Big-Data-fähige HR-Plattform ist weit mehr als ein Lebenslaufverwaltungssystem. Diese neuen Produkte von Unternehmen wie Entelo*, Knack und Evolv können tatsächlich die besten Kandidaten finden und ihre Wahrscheinlichkeit vorhersagen, einen Job anzunehmen und zu behalten. Durch das Mining von Daten in Lebensläufen und den Vergleich mit Daten von Drittanbietern von Plattformen wie Facebook, Twitter, LinkedIn, Github und Stack Overflow können diese Systeme vorhersagen, welche Kandidaten die optimalen Einstellungen sind. Einige Big-Data-HR-Produkte gehen noch einen Schritt weiter und verwenden Predictive Analytics, um das Internet zu scannen und „passive“ Kandidaten zu finden, die nicht unbedingt nach Arbeit suchen, aber großartige Kandidaten für die offenen Stellen eines Unternehmens wären. Big-Data-Analysen können zeigen, welcher Kandidat am wenigsten zum Jobwechsel neigt; welche am engagiertesten und bei Chefs und Mitarbeitern am beliebtesten sind; und welches kulturell am besten zu einem bestimmten Unternehmen oder einer bestimmten Rolle passt.

Big Data kann HR-Teams auch dabei helfen, bestehende Mitarbeiter besser zu verwalten. Mit dieser Art von prädiktiver Software könnte ein Personalmanager herausfinden, welche Mitarbeiter in den nächsten Monaten am wahrscheinlichsten kündigen – basierend auf der Analyse von First-Party-Daten wie Alter und Funktion eines Mitarbeiters, wie lange er / sie schon beschäftigt ist das Unternehmen und aktuelle Leistungsbeurteilungen sowie Daten von Drittanbietern, z. B. wie oft ein Mitarbeiter LinkedIn überprüft oder Websites zur Jobsuche aufgerufen hat.

Beispielsweise musste Lookout, ein Unternehmen für mobile Sicherheit, kürzlich einen Sicherheitsproduktmanager einstellen, eine sehr schwierige Rolle, die in der wettbewerbsintensiven San Francisco Bay Area zu besetzen ist. Das Unternehmen verwendete Big-Data-HR-Software, um genau den richtigen Kandidaten zu finden. Der Algorithmus der Software verwendete prädiktive Analysen und proaktive Web-Crawls, um potenzielle Kandidaten zu finden – auch solche, die sich nicht aktiv um Stellen bewerben. Es analysierte mehr als 70 Variablen, die möglicherweise auf bevorstehende berufliche Veränderungen hindeuten, von Entlassungsankündigungen und M&A-Aktivitäten bis hin zur Verweildauer potenzieller Kandidaten im aktuellen Unternehmen und Aktivitäten in sozialen Netzwerken.

Manchmal bringen Big-Data-Analysen höchst überraschende Ergebnisse ans Licht. Evolv, eine Big-Data-Analyseplattform zur Personaloptimierung, fand heraus, dass ehemalige Kriminelle großartige Mitarbeiter sind. Evolv berechnet, dass Mitarbeiter mit kriminellem Hintergrund 1 bis 1,5 Prozent produktiver am Arbeitsplatz sind als Personen ohne Vorstrafen. Also werfen Sie das nächste Mal nicht so schnell den Lebenslauf von San Quentin weg.

Kundenerfolg

Wie können Sie bestehende Kunden zufriedener und weniger abwanderungsgefährdet machen? Natürlich durch den Einsatz von Big-Data-fähiger Software für den Kundenerfolg. In der Vergangenheit haben Softwareunternehmen unbefristete Softwarelizenzen im Wert von mehreren Millionen Dollar verkauft, für die jeweils eine jährliche Steuer von über 18 % für die Wartung erhoben wurde. Von Abwanderung war keine Rede, da der Softwareanbieter alle Einnahmen im Voraus erhielt und es ihm nicht wirklich wichtig war, ob der Kunde erfolgreich war.

Jetzt jedoch haben Cloud- und SaaS-Bereitstellungsmodelle die gesamte Softwarebranche auf den Kopf gestellt, aber auch eine neue Herausforderung geschaffen. Wenn Kunden ein Abonnement für eine kostengünstige, Cloud-basierte Anwendung einfach „aktivieren“ können, können sie es genauso einfach deaktivieren und zu einem Dienst eines Wettbewerbers wechseln. Daher schwebt die ominöse Gefahr der Abwanderung immer über den heutigen Softwareunternehmen.

Heutzutage hilft intelligente Software für das Kundenerfolgsmanagement vielen abonnementbasierten Unternehmen, die Abwanderung drastisch zu reduzieren. Diese Plattformen können vorhersagen, bei welchen Kunden das Risiko einer Verstimmung am größten ist. welche sind die unglücklichsten und warum; die gerade dabei sind, das Schiff zu verlassen und zu einem anderen Anbieter zu gehen; und welche sind die zufriedensten und warum. Sie können die Technologie auch verwenden, um einen tiefen Einblick in die Statistiken für jeden Kunden zu erhalten, basierend auf Account Manager, Branche, Vertragsgröße usw. Kundenerfolg Zu den Softwareunternehmen, die Big Data nutzen, um Kundenbeziehungen zu transformieren, gehören Gainsight*, Bluenose, Totango und Scout Analytics , das kürzlich von ServiceSource übernommen wurde.

Eine aktuelle Erfolgsgeschichte ist ein SaaS-Unternehmen in der Gesundheitsbranche, das 1.000 Kunden hatte, aber viele kleine Unternehmen waren, sodass es eine Herausforderung sein könnte, sie zu halten. Die Gründer erkannten, dass die Abwanderung leicht in den zweistelligen Bereich gehen könnte, es sei denn, sie nutzten Big Data, um herauszufinden, wie sie den Kundenverlust bekämpfen können. Mithilfe einer intelligenten Anwendung für das Kundenerfolgsmanagement sah das Unternehmen sofort, welche Kunden kurz vor der Abwanderung standen, warum und was getan werden konnte, um sie zu halten. Am Ende reduzierte das Unternehmen die Abwanderung um 50 % und generierte 10 % mehr Leads durch Cross-Selling, was letztendlich zu über 2,5 Millionen US-Dollar an neuen Jahreseinnahmen führte. Und das mit einem siebenköpfigen Team statt der 30 Mitarbeiter, die normalerweise erforderlich wären, um ein so solides Kundendienstprogramm zu leiten. Dadurch sparte das Unternehmen jährlich fast 2 Millionen Dollar an Gehaltskosten ein.

Wie die obigen Beispiele zeigen, ist Big Data nicht nur ein Schlagwort, zumindest wenn es um Unternehmenssoftware geht. Als Investor stehe ich Software-Startups, die Big-Data-Analysen in ihre Produkte integrieren, optimistisch gegenüber. Menschen, die täglich Unternehmenssoftware im Job verwenden, haben „dumme“ Produkte einfach satt. Wenn ein Unternehmen für Unternehmenssoftware Big Data erfolgreich einsetzt, um Endbenutzern zu helfen, produktiver zu sein und bessere Ergebnisse bei der Arbeit zu erzielen, möchte ich mehr darüber erfahren.

Dieser Beitrag lief auch auf Wired Innovation Insights.

 

Die hierin enthaltenen Informationen beruhen ausschließlich auf der Meinung von Morad Elhafed und sind nicht als Anlageberatung zu verstehen. Dieses Material wird zu Informationszwecken zur Verfügung gestellt und stellt weder eine Rechts-, Steuer- oder Anlageberatung noch ein Angebot zum Verkauf oder eine Aufforderung zum Kauf einer Beteiligung an einem von Battery Ventures oder einem anderen von Battery verwalteten Fonds oder Anlageinstrument dar und darf in keiner Weise als solche angesehen werden. 

Die Informationen und Daten beziehen sich auf den Zeitpunkt der Veröffentlichung, sofern nicht anders angegeben.

Inhalte, die aus Drittquellen stammen, werden zwar als zuverlässig erachtet, wurden jedoch nicht von unabhängiger Seite auf ihre Richtigkeit oder Vollständigkeit hin überprüft und können nicht garantiert werden. Battery Ventures ist nicht verpflichtet, den Inhalt dieses Beitrags zu aktualisieren, zu ändern oder zu ergänzen oder Leser*innen zu benachrichtigen, falls sich darin enthaltene Informationen, Meinungen, Prognosen, Vorhersagen oder Schätzungen ändern oder später ungenau werden.

Die obigen Informationen können Prognosen oder andere zukunftsgerichtete Aussagen zu zukünftigen Ereignissen oder Erwartungen enthalten. Vorhersagen, Meinungen und andere Informationen, die in diesem Video besprochen werden, können sich ständig und ohne Vorankündigung ändern und sind nach dem angegebenen Datum möglicherweise nicht mehr zutreffend. Battery Ventures übernimmt keine Verpflichtung und beabsichtigt auch nicht, diese zukunftsgerichteten Aussagen zu aktualisieren.

*Bezeichnet ein Battery-Portfoliounternehmen. Für eine vollständige Liste aller Battery-Investments klicken Sie bitte hier.

Zurück zum Blog
DIESEN ARTIKEL TEILEN
TwitterLinkedInFacebookHacker-NewsRedditWhatsApp

Ein monatlicher Newsletter zum Austausch neuer Ideen, Erkenntnisse und Einführungen, um Unternehmer*innen beim Ausbau ihres Geschäfts zu helfen.

Abonnieren
Ähnliche ARTIKEL