Analisi dei dati di private equity in sincronia: un caso di studio

Quante fonti di dati alternative servono per arrivare al centro di una strategia di investimento? Uno? Due? Tre? Di più. Ad esempio, diamo un'occhiata a Filament AI e al modo in cui la sua piattaforma implementa e ottimizza i set di dati di market intelligence esterni , come i dati sul traffico web e sul coinvolgimento di Similarweb.

Costruire la piattaforma AI per l'analisi dei dati di private equity

Quando ho fondato Filament AI nel 2016 con Doug Ayres, non intendevamo corteggiare il settore degli investimenti. L'abbiamo lanciato come specialista in Natural Language Processing (NLP) e Machine Learning (ML). Il settore dell'intelligenza artificiale (AI) era ancora alle prime armi, ma sapevamo che c'erano una serie di potenti applicazioni di NLP e ML nel mercato aziendale e abbiamo deciso di aiutare i clienti a trarne vantaggio.

Quindi grandi nomi come HSBC e Deutsche Telekom sono entrati in scena per lavorare con Filament e stabilire le loro capacità di intelligenza artificiale. Ma è stato solo nel 2018 che abbiamo rivolto il nostro sguardo al private equity. I pionieri del private equity stavano iniziando ad abbracciare dati alternativi digitali che migliorano i processi di approvvigionamento e investimento. Stavamo vedendo aziende come Similarweb offrire a queste aziende un vantaggio competitivo e abbiamo deciso di specializzarci nell'affrontare questa opportunità di mercato.

Successivamente ho trascorso gli ultimi 4 anni consigliando PE e società di finanza aziendale su come sfruttare i dati e l'intelligenza artificiale proprietaria. Nel processo, abbiamo sviluppato una piattaforma di integrazione chiamata Syfter , che viene implementata nell'ambiente IT delle aziende PE e aiuta a raccogliere ed elaborare i dati che alimentano le decisioni. L'integrazione di una varietà di dati e l'esecuzione di tecniche di NLP e ML offre a queste aziende una visione a 360 gradi dell'azienda target.

Nell'ultimo anno, il mercato è esploso di interesse. I PE che utilizzano strategie di scienza dei dati per aumentare la proprietà intellettuale e la valutazione del proprio portafoglio ora le applicano ai processi interni. Molti PE stanno assumendo data scientist e data engineer e ricoprendo ruoli di leadership per guidare la trasformazione. Questa pressione proviene dalla fonte di finanziamento, con i soci accomandanti che ora richiedono un approccio sofisticato alla gestione dei dati.

Piattaforma AI + origine dati =

La maggior parte delle aziende PE ha 6 o più abbonamenti dati di terze parti che forniscono informazioni di mercato. Nel modello tradizionale, gli analisti degli investimenti eseguono i cantieri difficili per rimanere al passo con le intuizioni del mercato e originare opportunità per affari interessanti.

Il filamento ha aiutato molte di queste aziende ad automatizzare le interrogazioni di mercato attive e passive. Oltre alle relazioni note nel CRM, aiutiamo a tracciare e reperire potenziali relazioni dal più ampio universo aziendale, in genere fino a un milione di aziende che potrebbero voler impegnare in futuro.

L'architettura Syfter integra Similarweb con una serie di altre fonti di dati di mercato strutturate e non strutturate.

Ciò fornisce informazioni di mercato in tempo reale estremamente preziose per la ricerca, l'origine e la gestione delle trattative. Fornisce inoltre valore aggiunto alle società in portafoglio e tiene traccia dell'ecosistema di concorrenti, acquirenti e partner. Ogni soluzione si basa su dati finanziari strutturati (EBITDA, crescita dei dipendenti, ecc.) e la visione completa a 360° si ottiene solo scavando nella miniera d'oro di fonti di dati alternative, come notizie aziendali e segnali di attività dei media, e quindi classificando tali dati in varie categorie (ad es. cambi di gestione del consiglio di amministrazione, voci di fusioni e acquisizioni, ecc.). Ma più spesso ora, le aziende di PE si rivolgono alle informazioni fornite dal comportamento online di un'azienda come elemento chiave di differenziazione.

Aggiunta dei dati sul traffico web e sul coinvolgimento di Similarweb

A seguito dei blocchi dovuti alla pandemia, una percentuale più elevata di transazioni commerciali si è spostata online, fornendo una traccia dei dati sulle prestazioni dell'azienda che può essere accumulata e interrogata dagli investitori. I dati web simili forniscono la finestra sul mondo dell'analisi dei dati online e i nostri clienti PE stanno raccogliendo i frutti. Usano l'Investor Intelligence di Similarweb per ottenere una visione in tempo reale delle prestazioni, del rischio e del posizionamento di un'azienda sul mercato. Il nostro team di data science li ha aiutati a ottenere informazioni sempre più sottili all'interno di una serie di casi d'uso chiave:

1. Previsione delle entrate nell'anno allineando le prestazioni del traffico Web nell'anno con le prestazioni finanziarie
2. L'intelligence GTM aziendale fornisce una profonda comprensione di come un'azienda si posiziona, conquista affari e guadagna
3. Avvisi passivi che segnalano agli investitori notevoli aumenti del traffico web, un cambiamento nel posizionamento o nel profilo degli stakeholder
4. L'ottimizzazione del portafoglio aiuta le aziende PE a supportare le operazioni di portafoglio trovando nuovi mercati, analizzando e confrontando il percorso del cliente e migliorando l'efficienza del marketing
5. Le acquisizioni di portafoglio migliorano le strategie di acquisto e costruzione per trovare obiettivi di acquisizione che si adattano alla strategia di investimento dell'azienda

Le aziende di PE che adottano questi approcci citano un vantaggio nelle loro operazioni ed efficienza con approfondimenti attuabili per le società in portafoglio attuali e le operazioni future.

I dati accumulati forniscono un'intelligence di mercato semplificata e un ricco catalogo di approfondimenti sul mercato di riferimento. Ciò consente l'analisi retrospettiva delle tendenze del mercato per informare e convalidare le tesi di investimento. Questi dati curati imbottigliano anche l'intelligence proprietaria del team di investimento, rendendo l'azienda di PE meno vulnerabile al tasso di abbandono dei dipendenti.

In un mercato PE sempre più competitivo, il vantaggio è fondamentale.

Filament AI si concentra sull'aiutare le aziende PE a costruire piattaforme AI proprietarie. La loro piattaforma Syfter ha prodotto il database abilitante e la tecnologia ML di cui ogni azienda di PE ha bisogno. Con l'etichettatura bianca di Syfter e coinvolgendo i servizi professionali di Filament, le aziende di PE possono rendere operativo un sistema proprietario in settimane, non anni. Con questo approccio, lo sforzo di configurazione e il budget possono essere concentrati sul vero vantaggio competitivo: ovvero i dati unici e gli algoritmi ML unici sintonizzati sulla loro tesi di investimento.