Analyse de données de capital-investissement synchronisée : une étude de cas

Combien de sources de données alternatives faut-il pour se rendre au centre d'une stratégie d'investissement ? Une? Deux? Trois? Suite. À titre d'exemple, examinons Filament AI et comment sa plate-forme implémente et optimise des ensembles de données externes d'informations sur le marché , comme le trafic Web et les données d'engagement de Similarweb.

Construire la plate-forme d'IA pour l'analyse des données de capital-investissement

Lorsque j'ai fondé Filament AI en 2016 avec Doug Ayres, nous n'avions pas l'intention de courtiser le secteur de l'investissement. Nous l'avons lancé en tant que spécialiste du traitement du langage naturel (TAL) et de l'apprentissage automatique (ML). L'industrie de l'intelligence artificielle (IA) était encore naissante, mais nous savions qu'il existait une multitude d'applications puissantes de NLP et de ML sur le marché des entreprises, et nous avons décidé d'aider nos clients à en tirer parti.

Ensuite, de grands noms comme HSBC et Deutsche Telekom sont entrés en scène pour travailler avec Filament et établir leur capacité d'IA. Mais ce n'est qu'en 2018 que nous nous sommes tournés vers le Private Equity. Les pionniers du capital-investissement commençaient à adopter des données alternatives numériques qui améliorent les processus d'approvisionnement et d'investissement. Nous voyions des entreprises comme Similarweb offrir à ces entreprises un avantage concurrentiel et avons décidé de se spécialiser pour saisir cette opportunité de marché.

J'ai ensuite passé les 4 dernières années à conseiller des sociétés de capital-investissement et de financement d'entreprise sur la manière d'exploiter les données et l'IA propriétaire. Dans le processus, nous avons développé une plateforme d'intégration appelée Syfter , qui est déployée dans l'environnement informatique des sociétés de capital-investissement et aide à rassembler et à traiter les données qui alimentent les décisions. L'intégration d'une variété de données et l'exécution de techniques NLP et ML donnent à ces entreprises une vue à 360 degrés de l'entreprise cible.

Au cours de la dernière année, le marché a explosé avec intérêt. Les PE qui utilisent des stratégies de science des données pour renforcer la propriété intellectuelle et l'évaluation de leur portefeuille appliquent désormais cela aux processus internes. De nombreux PE embauchent des data scientists et des ingénieurs de données et occupent des postes de direction pour conduire la transformation. Cette pression vient de la source de financement, les commanditaires exigeant désormais une approche sophistiquée de la gestion des données.

Plateforme IA + source de données =

La plupart des sociétés de capital-investissement ont au moins 6 abonnements à des données tierces fournissant des informations sur le marché. Dans le modèle traditionnel, les analystes en investissement effectuent les travaux difficiles pour rester au courant des informations sur le marché et créer des opportunités pour des transactions attrayantes.

Filament a aidé nombre de ces entreprises à automatiser les interrogations actives et passives du marché. Au-delà des relations connues dans le CRM, nous aidons à suivre et à trouver des relations potentielles dans l'univers plus large de l'entreprise, généralement jusqu'à un million d'entreprises qu'elles pourraient vouloir engager à l'avenir.

L'architecture Syfter intègre Similarweb à une foule d'autres sources de données de marché structurées et non structurées.

Cela donne des informations extrêmement précieuses sur le marché en temps réel pour la recherche, la création et la gestion des transactions. Il apporte également une valeur ajoutée aux sociétés du portefeuille et suit l'écosystème des concurrents, des acquéreurs et des partenaires. Chaque solution s'appuie sur des données financières structurées (EBITDA, croissance des employés, etc.), et la vue complète à 360 degrés n'est obtenue qu'en fouillant dans la mine d'or des sources de données alternatives, telles que les actualités de l'entreprise et les signaux d'activité des médias, puis en classant ces données. dans diverses catégories (par exemple, changements au sein du conseil d'administration, rumeurs de fusions et acquisitions, etc.). Mais plus souvent maintenant, les sociétés de capital-investissement se tournent vers les informations fournies par le comportement en ligne d'une entreprise en tant que différenciateur clé.

Ajout du trafic Web et des données d'engagement de Similarweb

À la suite des fermetures pandémiques, un pourcentage plus élevé de transactions commerciales a été transféré en ligne, fournissant une piste de données sur les performances de l'entreprise qui peut être accumulée et interrogée par les investisseurs. Les données de Similarweb offrent une fenêtre sur le monde de l'analyse de données en ligne, et nos clients PE en récoltent les fruits. Ils utilisent l'Investor Intelligence de Similarweb pour obtenir une vue en temps réel des performances, des risques et du positionnement d'une entreprise sur le marché. Notre équipe de science des données les a aidés à tirer des informations de plus en plus subtiles dans un certain nombre de cas d'utilisation clés :

1. Prévision des revenus en cours d'année en alignant les performances du trafic Web sur l'année avec les performances financières
2. L'intelligence GTM de l'entreprise fournit une compréhension approfondie de la façon dont une entreprise se positionne, gagne des affaires et gagne de l'argent
3. Alertes passives qui signalent aux investisseurs une augmentation spectaculaire du trafic Web, un changement de positionnement ou le profil des parties prenantes
4. L'optimisation de portefeuille aide les sociétés de capital-investissement à soutenir les opérations de portefeuille en trouvant de nouveaux marchés, en analysant et en comparant le parcours client et en améliorant l'efficacité du marketing
5. Les acquisitions de portefeuille améliorent les stratégies d'achat et de construction pour trouver des cibles d'acquisition qui correspondent à la stratégie d'investissement de l'entreprise

Les sociétés de capital-investissement qui adoptent ces approches citent un avantage dans leurs opérations et leur efficacité avec des informations exploitables pour les sociétés de portefeuille actuelles et les transactions futures.

Les données accumulées fournissent des renseignements rationalisés sur le marché et un riche catalogue d'informations sur le marché cible. Cela permet une analyse rétrospective des tendances du marché pour informer et valider les thèses d'investissement. Ces données conservées embouteillent également l'intelligence exclusive de l'équipe d'investissement, ce qui rend la société de capital-investissement moins vulnérable au roulement des employés.

Dans un marché du PE de plus en plus concurrentiel, l'avantage est primordial.

Filament AI se concentre sur l'aide aux entreprises de capital-investissement pour créer des plates-formes d'IA propriétaires. Leur plate-forme Syfter a produit la base de données habilitante et la technologie ML dont chaque entreprise de capital-investissement a besoin. En étiquetant Syfter en marque blanche et en engageant les services professionnels de Filament, les entreprises de capital-investissement peuvent obtenir un système propriétaire opérationnel en quelques semaines, et non des années. Avec cette approche, l'effort de configuration et le budget peuvent être concentrés sur le véritable avantage concurrentiel : c'est-à-dire les données uniques et les algorithmes ML uniques adaptés à leur thèse d'investissement.