Los grupos de capital privado están utilizando el análisis de datos para impulsar la creación de valor, reducir el riesgo de las transacciones y optimizar el uso de los recursos internos. Compartimos cuatro casos de uso sobre dónde y por qué debería invertir en análisis.
El análisis de datos puede ayudar a las empresas de capital privado (empresas de capital privado) a obtener beneficios importantes durante la diligencia debida: puede agilizar el proceso de diligencia, reducir la fatiga de los acuerdos con los vendedores y aumentar la creación de valor posterior a la fusión. Teniendo en cuenta el costo creciente del capital, los costos laborales y la inflación, estamos viendo menos salidas en 2023 y descubrimos que nuestros clientes están siendo más deliberados con las adquisiciones y están optando por centrarse en la creación de valor durante estos períodos de espera prolongados. A través de la recopilación y el análisis de datos habilitados por la tecnología en todas las transacciones, las empresas de capital privado pueden optimizar mejor los esfuerzos humanos, acelerar el rendimiento de las transacciones y reducir el riesgo de la cartera. Para demostrarlo, echemos un vistazo a los siguientes cuatro casos de uso de análisis de datos:
1. Acelerar los esfuerzos tradicionales de diligencia debida con análisis de datos
Extraer datos oportunos y confiables de los sistemas ERP y de contabilidad de su objetivo suele ser un desafío. Los fondos que utilizan herramientas y servicios de análisis de datos, como interfaces de programación de aplicaciones (API), dedican mucho menos tiempo a volver al objetivo en busca de datos faltantes o a reformatear extractos de informes. Como resultado, es más probable que identifiquen problemas de calidad de los datos en una etapa más temprana del proceso, o incluso que los eviten por completo.
Se pueden crear modelos de datos estandarizados para respaldar transacciones similares, lo que permite a los analistas eliminar la costosa preparación y manipulación de datos del libro mayor, ventas, clientes, proveedores, gastos e inventario. De manera similar, las visualizaciones prediseñadas aceleran los análisis de ingresos, EBITDA y proyecciones de efectivo, y respaldan análisis de márgenes detallados por producto, cliente, geografía y dimensiones similares.
Con nuestro apoyo, aplicar incluso una utilización modesta de herramientas de gestión de datos e inteligencia empresarial puede ahorrarles a las empresas de capital privado varias horas en solicitudes de información y preparación de datos. A medida que nos hemos asociado con nuestros clientes de PEG a lo largo del tiempo, hemos podido adaptar aún más soluciones específicas a sus modelos de inversión, industrias, plataformas y procesos de toma de decisiones. Esto ha reducido días e incluso semanas del tedioso trabajo de limpiar, transformar y visualizar los datos de destino.
Incluso una utilización modesta de herramientas de gestión de datos e inteligencia empresarial puede ahorrarles a las empresas de capital privado varias horas en solicitudes de información y preparación de datos.
Comprender las tendencias de crecimiento del comercio electrónico en las empresas de bienes de consumo
Hemos visto una mayor actividad inversora en bienes de consumo envasados (CPG). Los inversores creen que muchos productos experimentarán una demanda sostenida, pero necesitan comprender con precisión las tendencias subyacentes que impulsan la demanda, particularmente en los nuevos canales digitales y de comercio electrónico.
Debido a que el crecimiento del comercio electrónico a menudo no ha mantenido el mismo margen neto que las ventas en las tiendas, es importante comprender (rápidamente) cómo los cambios en la combinación y el volumen pueden o no respaldar las proyecciones de ingresos y ganancias futuras. Analizar grandes conjuntos de datos de ventas de clientes para identificar el impacto del crecimiento del comercio electrónico influido por la pandemia frente a las ventas canibalizadas en las tiendas es un análisis de CPG fundamental: un esfuerzo realizado oportunamente con tecnologías analíticas, y sin el cual sería desalentador y prohibitivo.
Permitir una inmersión más profunda en los KPI operativos en el sector sanitario
Parte de la mayor creación de valor en el proceso de diligencia proviene de la capacidad de crear transparencia y conocimiento más allá de la información del libro mayor, profundizando en los resultados financieros hasta los datos de fuentes operativas subyacentes. Sin embargo, estos datos también pueden ser más difíciles de obtener, más complejos y menos estandarizados.
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Yusuke Kuramochi
Normalmente, numerosas aplicaciones de nicho respaldan las operaciones en cualquier industria o sector determinado, con distintos niveles de madurez en sus respectivas tablas de datos. A menudo, estos no están bien integrados en sus sistemas hermanos de informes financieros y contables. Los sistemas de gestión de la práctica médica son un ejemplo común. Al aplicar algunas de las estrategias de estandarización y modelado de datos descritas anteriormente, hemos podido ofrecer de manera consistente información y datos de tendencias de KPI operativos y financieros oportunos que no son posibles utilizando análisis tabulares tradicionales realizados en hojas de cálculo.
Al centrarse en los indicadores clave de rendimiento (KPI) relacionados con los datos de pacientes nuevos y activos, la producción por visita y las tasas de recolección, y luego profundizar en los datos subyacentes del sistema de práctica médica, un inversor puede identificar rápidamente oportunidades y riesgos específicos de la ubicación que a menudo puede influir en la estructura del acuerdo, los precios y los términos.
Análisis de costos de inventario en transacciones basadas en activos
La capacidad de acelerar la preparación, el modelado y la visualización de los datos de costos de inventario también puede afectar directamente la estructuración de un acuerdo basado en activos. Si no se descubren por adelantado, los problemas de valoración del inventario pueden dar lugar a rendimientos incorrectos y problemas de liquidez imprevistos poco después del cierre de la transacción. Por lo general, se necesitan múltiples conjuntos de datos complejos para generar información sobre los costos de inventario, información que es extremadamente difícil y lleva mucho tiempo descubrir utilizando hojas de cálculo.
Mire este episodio de GrowthTV, donde nuestros expertos analizan cómo el análisis de datos genera un mayor retorno de la inversión durante todo el ciclo de vida de las fusiones y adquisiciones.
Para gestionar el costo y la duración de un proceso de diligencia en relación con el valor y el riesgo de la transacción, los inversores a menudo dependen de información que varias partes internas y externas a la empresa objetivo consideran creíble o precisa. Pero las empresas de capital privado pueden pasar por alto amenazas importantes cuando asumen la calidad de los datos o no analizan adecuadamente la información.
Las tecnologías de análisis se pueden utilizar de manera forense, lo que permite al PEG “confiar pero verificar” estados financieros y proyecciones previamente revisados e incluso auditados. Utilizando técnicas comunes de descubrimiento, filtrado y validación de datos, hemos ayudado a nuestros clientes de PEG a volver a probar las finanzas y las proyecciones con métricas, puntos de referencia y suposiciones de fondos establecidos para identificar rápidamente anomalías y riesgos potenciales. Tales esfuerzos pueden descubrir ajustes significativos, incluido el reconocimiento de ingresos y los ajustes de normalización del EBITDA, que el equipo de diligencia del PEG (o incluso los auditores externos) podrían no identificar de otro modo.
3. Aumentar las capacidades de análisis avanzado para aprovechar el valor y la previsión no realizados
Los ejemplos anteriores ilustran principalmente análisis descriptivos, que responden preguntas como "¿Qué pasó?" o "¿Cuál es el valor exacto o el valor futuro proyectado?" El análisis de diagnóstico va más allá para descubrir las causas fundamentales: "¿Por qué sucedió esto?" – y el análisis predictivo se centra en el futuro: “¿Qué pasará?”
Este tipo de conocimientos requieren una arquitectura de datos más complicada (por ejemplo, uniones complejas, transformaciones, coincidencias de datos y cálculos) y, por lo general, emplean capacidades analíticas avanzadas. Estos incluyen análisis estadístico, modelado de escenarios hipotéticos e inteligencia artificial, incluido el aprendizaje automático. Actualmente, esta profundidad de análisis no es necesaria para una inversión prototípica en una etapa inicial, pero esperamos que eso cambie a medida que maduren las tecnologías analíticas y las habilidades relacionadas en el mercado laboral. Como tal, es importante tener una visión y un plan sobre cómo continuar desarrollando y madurando sus capacidades.
Tomando el ejemplo anterior de CPG, el siguiente nivel de análisis va más allá de identificar lo que está sucediendo con la demanda de los consumidores para evaluar por qué está sucediendo y qué sucederá si las mismas tendencias continúan. En primer lugar, ¿por qué los márgenes del comercio electrónico son más bajos y qué se puede hacer para aumentarlos?
Al presentar el volumen de ventas y las tendencias de precios por categoría junto con la inversión en marketing, el gasto comercial y promocional, así como los datos de costos de la cadena de suministro, los analistas pueden identificar y evaluar rápidamente riesgos y oportunidades potenciales de rentabilidad a largo plazo en los pronósticos de ventas del canal de comercio electrónico y en las tiendas.
El nivel y la complejidad del análisis en este tipo de inteligencia de márgenes es extremadamente difícil, si no imposible, de realizar con hojas de cálculo y esfuerzos manuales de transformación e integración de datos. Sin embargo, los modelos de datos sofisticados en análisis de alto impacto y alta complejidad ayudan a nuestros clientes a ver la historia crítica que cuentan los datos. A menudo, esta es la información necesaria para señalar problemas de desempeño que seguramente surgirán poco después del cierre; en otros casos, los conocimientos pueden señalar oportunidades para lograr alfa.
4. Aprovechar los activos de datos de la fase de diligencia para mejorar los resultados de la integración.
Cualquier adquisición es disruptiva para el negocio, pero cuanto más rápido pueda definir y alinear el liderazgo de la empresa de cartera con el estado objetivo deseado y la ejecución de un plan para llegar allí, más rápido podrá impulsar un crecimiento rentable.
Según nuestra experiencia, un enfoque de integración basado en datos permite una optimización más precisa y oportuna de las actividades comerciales, una mayor responsabilidad y alineación en torno a la toma de decisiones, mayores tasas de adopción de cambios y una menor rotación. La digitalización y la automatización también reducen los riesgos posteriores al cierre asociados con procesos no documentados y la pérdida de conocimiento institucional significativo.
Revisemos el caso de uso de la práctica médica anterior. Los datos de fuga de pacientes evaluados durante la fase de diligencia pueden servir como base para un plan de 100 días para mejorar la economía de la práctica por parte del profesional. Al invertir más en los datos, recursos y capacidades necesarios para transformar esto en un análisis de sensibilidad sólido, el adquirente puede establecer rápidamente objetivos de tasa de retención, precios, pronósticos de demanda y planificación de ingresos posteriores a la adquisición. Mantener la continuidad de los datos y los análisis desde la diligencia hasta la integración prepara el escenario para el monitoreo en tiempo real de los KPI y los impulsores del retorno de la inversión más críticos, y ayuda a identificar de manera proactiva la necesidad de acciones correctivas tempranas.
No espere: obtenga los beneficios del análisis de datos durante la debida diligencia
Ya sea que dependa de un recurso interno o de un socio estratégico, el volumen de transacciones actual, la feroz guerra por el talento y la creciente asequibilidad de herramientas de tecnología relativamente baja constituyen argumentos cada vez más irrefutables para que las empresas de capital privado implementen análisis. Si bien se requiere cierta inversión inicial, se pueden crear programas de análisis exitosos de manera iterativa y ágil, lo que permite a las empresas de capital privado innovar manteniendo bajos los costos generales.
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2. Cuestionar los supuestos
Para gestionar el costo y la duración de un proceso de diligencia en relación con el valor y el riesgo de la transacción, los inversores a menudo dependen de información que varias partes internas y externas a la empresa objetivo consideran creíble o precisa. Pero las empresas de capital privado pueden pasar por alto amenazas importantes cuando asumen la calidad de los datos o no analizan adecuadamente la información.
Las tecnologías de análisis se pueden utilizar de manera forense, lo que permite al PEG “confiar pero verificar” estados financieros y proyecciones previamente revisados e incluso auditados. Utilizando técnicas comunes de descubrimiento, filtrado y validación de datos, hemos ayudado a nuestros clientes de PEG a volver a probar las finanzas y las proyecciones con métricas, puntos de referencia y suposiciones de fondos establecidos para identificar rápidamente anomalías y riesgos potenciales. Tales esfuerzos pueden descubrir ajustes significativos, incluido el reconocimiento de ingresos y los ajustes de normalización del EBITDA, que el equipo de diligencia del PEG (o incluso los auditores externos) podrían no identificar de otro modo.
