Celoniksen alku ei näyttänyt miljardiluokan ohjelmistoyhtiöltä. Vuonna 2011 Alexander Rinke, Bastian Nominacher ja Martin Klenk olivat Technische Universität Münchenin opiskelijoita, jotka tekivät opiskelijakonsultoinnin kautta projektia Bayerischer Rundfunkille.
Heidän tehtävänään oli ymmärtää, miksi organisaation IT-palveluprosessit eivät toimineet niin tehokkaasti kuin niiden piti. Tavallinen tapa olisi ollut haastatella työntekijöitä, piirtää prosessikaavioita ja yrittää päätellä käsin, missä työ hidastui.
Kolmikko löysi kiinnostavamman keinon.
Yrityksen tietojärjestelmät tallensivat jo valtavasti tapahtumatietoa: milloin tilaus tehtiin, kuka hyväksyi sen, milloin lasku käsiteltiin ja missä vaiheessa prosessi viivästyi. He alkoivat käyttää process mining -menetelmiä näiden digitaalisten jälkien analysoimiseen.
Yksinkertaistettuna idea oli tehdä yrityksen prosesseille sama asia kuin karttasovellus tekee liikenteelle. Sen sijaan että johto näkisi vain suunnitellun prosessikaavion, ohjelmisto näyttäisi, mitä organisaatiossa todella tapahtuu.
Opiskelijaprojekti tuotti niin hyviä tuloksia, että perustajat näkivät siinä yritysidean. Celonis perustettiin Münchenissä vuonna 2011.
Alku oli erittäin niukka. Forbesin mukaan kolmikko aloitti noin 12 500–15 000 euron pääomalla. Alexander Rinkellä ei ollut edes omaa osuuttaan rahasta valmiina, joten hänen perustajakaverinsa lainasivat sen hänelle.
Tämä yksityiskohta tekee tarinasta kiinnostavan. Celonis ei aloittanut suurena venture-rahoitettuna AI-yhtiönä. Se aloitti opiskelijoiden tekemästä konsultointiongelmasta, pienestä omasta pääomasta ja asiakkaasta, jolla oli oikea tarve.
Ensimmäiset vuodet yhtiö kasvoi pitkälti asiakkaiden rahalla. Celonis oli kannattava jo varhaisessa vaiheessa eikä kerännyt institutionaalista venture-rahoitusta ennen vuotta 2016, viisi vuotta perustamisen jälkeen.
Tämä tarkoitti, että tuotteen piti tuottaa arvoa asiakkaalle hyvin aikaisin. Suuri teollisuusyritys ei osta process mining -ohjelmistoa siksi, että teknologia kuulostaa hienolta. Sen pitää pystyä näyttämään, missä rahaa, aikaa tai kapasiteettia menetetään.
Celoniksen ohjelmisto yhdisti dataa esimerkiksi SAP-järjestelmistä ja muista yritysohjelmistoista. Se saattoi näyttää, että laskujen käsittelyssä oli ylimääräinen kierros, tilaus jäi odottamaan hyväksyntää tai tavara kulki organisaation sisällä tarpeettoman pitkän reitin.
Kun säästöt voitiin näyttää numeroina, tuotetta oli helpompi myydä.
Vuonna 2015 SAP alkoi jälleenmyydä Celoniksen ohjelmistoa. Celonis oli ensimmäinen SAP Startup Focus -ohjelman yhtiö, jonka tuote päätyi SAP:n varsinaiselle hinnastolle. Pienelle müncheniläiselle startupille se oli valtava jakelullinen läpimurto.
Vuonna 2016 Accel ja 83North sijoittivat yhtiöön 27,5 miljoonaa dollaria. Se oli Celoniksen ensimmäinen suuri institutionaalinen rahoituskierros.
Sen jälkeen kasvu kiihtyi voimakkaasti. Vuonna 2018 Series B toi 50 miljoonaa dollaria. Vuonna 2019 yhtiö keräsi 290 miljoonaa dollaria ja nousi miljardiluokan arvostukseen.
Kesällä 2021 Celonis keräsi miljardin dollarin kierroksen noin 11 miljardin dollarin arvostuksella. Vuonna 2022 yksityiset sijoittajat arvioivat yhtiön noin 13 miljardin dollarin arvoiseksi.
Mittakaava muuttui täysin, mutta alkuperäinen ongelma säilyi samana: yrityksillä on valtavasti prosessidataa, mutta ne eivät välttämättä näe, miten työ oikeasti virtaa järjestelmien läpi.
Celoniksen ensimmäinen oppi on asiakasprojektista tuotteeksi siirtyminen.
Perustajat eivät aloittaneet kysymällä, mikä olisi trendikäs SaaS-idea. He ratkaisivat yhden organisaation konkreettisen ongelman ja huomasivat, että sama ongelma esiintyi lähes kaikissa suurissa yrityksissä.
Toinen oppi on maksavan asiakkaan merkitys.
Celonis pystyi kasvamaan vuosia ilman suurta VC-rahoitusta, koska yritysasiakkaat maksoivat tuotteesta. Se pakotti tiimin rakentamaan jotain, jolla oli suoraan mitattava taloudellinen hyöty.
Kolmas oppi on teknologian tuotteistaminen.
Process mining oli akateeminen tutkimusalue jo ennen Celonista. Perustajien läpimurto ei ollut menetelmän keksiminen, vaan sen muuttaminen ohjelmistoksi, jonka yrityksen talous-, hankinta- tai IT-johtaja pystyi ottamaan käyttöön.
Neljäs oppi on kumppanijakelu.
SAP-yhteistyö antoi Celonikselle uskottavuutta ja pääsyn asiakkaisiin, joita nuoren startupin olisi ollut vaikea tavoittaa yksin. B2B-yrityksessä oikea jakelukumppani voi olla yhtä tärkeä kuin hyvä mainoskanava kuluttaja-apissa.
Viides oppi on markkinan piilossa oleva koko.
Prosessikaavioiden analysointi ei kuulosta yhtä näyttävältä kuin sosiaalinen media tai robotiikka. Mutta lähes jokainen suuri yritys käyttää monimutkaisia tietojärjestelmiä ja menettää rahaa tehottomiin prosesseihin. Pieni prosentuaalinen parannus valtavassa organisaatiossa voi olla miljoonien eurojen arvoinen.
Celonis osoittaa hyvin, miksi niin sanottu tylsä B2B-ongelma voi olla poikkeuksellisen hyvä yritysidea.
Kolme TUM-opiskelijaa lähti liikkeelle asiakkaan sotkuisesta prosessidatasta ja pienestä alkupääomasta. He eivät rakentaneet ensin suurta yhtiötä ja etsineet sitten ongelmaa. He löysivät ongelman projektissa, todistivat että sen ratkaiseminen tuottaa asiakkaalle rahaa ja muuttivat ratkaisun tuotteeksi.
Juuri siinä on tarinan hyödyllisin kohta. Miljardiarvostus tuli paljon myöhemmin. Ensimmäinen askel oli vain huomata, että yrityksen järjestelmiin jo tallentunut data pystyi kertomaan jotain sellaista, mitä kukaan ei vielä nähnyt.
Celoniksen tapauksessa on kiinnostavaa myös se, kuinka ohjelmisto muutti konsultointityön tuotteeksi. Konsultti voi analysoida yhden asiakkaan prosessit kerran ja laskuttaa tehdystä työstä. Ohjelmisto voi tehdä saman perusanalyysin tuhansille prosesseille yhä uudelleen. Tämä muuttaa kasvun taloutta radikaalisti: sama teknologia palvelee seuraavaa asiakasta ilman että asiantuntijatiimin täytyy kasvaa samassa suhteessa.
Myöhemmin Celonis laajensi pelkästä prosessien näyttämisestä kohti niin sanottua execution management -ajattelua, jossa järjestelmä ei vain paljasta ongelmaa vaan auttaa myös käynnistämään korjaavia toimenpiteitä. Tämä on tyypillinen vahvan B2B-tuotteen kehityskaari: ensin yksi tarkka analyysi, sitten suurempi osa asiakkaan päivittäisestä työnkulusta.