データ分析とデューデリジェンス: 価値創造を促進する重要な方法

データ分析は、プライベート エクイティ会社 (PE 会社) がデュー デリジェンス中に重要な利点を実現するのに役立ちます。データ分析により、デリジェンス プロセスを合理化し、売り手との取引の疲労を軽減し、合併後の価値創造を高めることができます。資本コスト、人件費、インフレの増加を考慮すると、2023 年には撤退は減少しており、当社のクライアントはより慎重に買収を行っており、この長期にわたる保有期間中に価値創造に注力することを選択していることがわかりました。すべての取引にわたるテクノロジーを活用したデータ収集と分析を通じて、PE 企業は人的労力をより適切に最適化し、取引のスループットを加速し、ポートフォリオのリスクを軽減できます。これを実証するために、次の 4 つのデータ分析の使用例を見てみましょう。

1. データ分析により従来のデューデリジェンスの取り組みを加速する

ターゲットの会計システムや ERP システムからタイムリーで信頼性の高いデータを抽出することは、多くの場合困難です。データ分析ツールやアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) などのサービスを使用するファンドは、欠落データを求めてターゲットに戻ったり、レポートの抽出を再フォーマットしたりする時間を大幅に短縮します。その結果、データ品質の問題を完全に回避することはできないにしても、プロセスの早い段階でデータ品質の問題を特定する可能性が高くなります。

標準化されたデータ モデルを構築して同様のトランザクションをサポートできるため、アナリストは総勘定元帳、販売、顧客、ベンダー、経費、在庫データのコストのかかるデータの準備と操作を排除できます。同様に、事前に構築された視覚化により、収益、EBITDA、キャッシュ予測の分析が迅速化され、製品、顧客、地域、および同様の側面による詳細な利益分析がサポートされます。

当社のサポートにより、データ管理ツールとビジネス インテリジェンス ツールを適度に活用するだけでも、PE 企業は情報リクエストとデータ準備にかかる時間を数時間を節約できます。私たちは長年にわたってPEGクライアントと提携してきたため、クライアントの投資モデル、業界、プラットフォーム、意思決定プロセスに合わせて特定のソリューションをさらにカスタマイズすることができました。これにより、ターゲット データのクレンジング、変換、視覚化という退屈な作業が数日、さらには数週間も短縮されました。

消費財ビジネスにおける電子商取引の成長トレンドの理解

消費者向けパッケージ商品 (CPG) への投資活動が増加しています。投資家は、多くの製品に継続的な需要があると考えていますが、特に新しいデジタルおよび電子商取引チャネルにおいて、需要を促進する根本的な傾向を正確に理解する必要があります。

電子商取引の成長は実店舗での売上と同じ純利益を維持していないことが多いため、構成と販売量の変化が将来の収益と利益の予測をどのようにサポートするのか、それともサポートしないのかを迅速に理解することが重要です。大規模な顧客売上データセットを精査して、パンデミックの影響による e コマースの成長と共食いされた店舗売上の影響を特定することは、重要な CPG 分析です。この取り組みは、分析テクノロジーを使用してタイムリーに行われますが、分析テクノロジーなしでは気が遠くなり、法外な費用がかかるでしょう。

ヘルスケア分野の運用 KPI をより深く掘り下げることが可能

勤勉プロセスにおける最高の価値創造の一部は、財務結果から基礎となる業務ソース データまで掘り下げて、総勘定元帳情報を超えた透明性と洞察を生み出す能力から生まれます。ただし、このデータは入手が困難で、より複雑で、標準化されていない場合もあります。

通常、多数のニッチなアプリケーションが、それぞれのデータ テーブルの成熟度のレベルが異なり、特定の業界またはセクターの運用をサポートしています。多くの場合、これらは姉妹の会計システムや財務報告システムにうまく統合されていません。医師の診療管理システムは一般的な例の 1 つです。上記のデータ モデリングと標準化戦略の一部を適用することで、スプレッドシートで実行される従来の表形式の分析では不可能な、運用上および財務上の KPI トレンド データと洞察をタイムリーに提供できるようになりました。

新規およびアクティブな患者データ、訪問あたりの生産数、収集率に関連する重要業績評価指標 (KPI) に焦点を当て、基礎となる医療行為システム データを掘り下げることで、投資家は、地域固有の機会とリスクを迅速に特定できます。多くの場合、取引構造、価格設定、条件に影響を与える可能性があります。

資産ベースのトランザクションにおける在庫コスト分析

在庫コスト データの準備、モデリング、視覚化を加速できる機能は、資産ベースの取引の構築にも直接影響を与える可能性があります。在庫評価の問題が事前に発見されていない場合、取引終了直後に返品の虚偽表示や予期せぬ流動性の問題が発生する可能性があります。通常、在庫コストに関する洞察を生成するには、複数の複雑なデータセットが必要です。この洞察をスプレッドシートを使用して明らかにするのは非常に困難で、時間もかかります。

2. 仮定に挑戦する

取引の価値とリスクに関連したデリジェンスプロセスのコストと期間を管理するために、投資家はターゲット企業の内外のさまざまな関係者によって信頼できるまたは正確であるとみなされた情報に依存することがよくあります。しかし、PE 企業は、データの品質を前提としたり、情報を適切に精査しなかったりすると、重大な脅威を見逃してしまう可能性があります。

分析テクノロジーはフォレンジックな方法で使用できるため、PEG は以前にレビューされ、さらには監査された財務諸表や予測を「信頼しながら検証」することができます。一般的なデータ検出、フィルタリング、検証技術を使用して、当社はPEGクライアントが確立されたファンド指標、ベンチマーク、仮定に照らして財務と予測を再テストし、異常と潜在的なリスクを迅速に特定できるよう支援してきました。このような取り組みにより、収益認識やEBITDA調整の正規化など、PEGのデリジェンスチーム、さらには第三者の監査人さえもそうでなければ特定できない可能性のある重要な調整を明らかにすることができます。

3. 高度な分析機能を強化して、未実現の価値と先見性を活用する

上記の例は主に、「何が起こったのか?」などの質問に答える記述的分析を示しています。または「正確な価値または将来の予想価値はいくらですか?」診断分析はさらに進んで、「なぜこれが起こったのか?」という根本原因を明らかにします。 — そして予測分析は、「何が起こるか?」という未来に焦点を当てます。

この種の洞察には、より複雑なデータ アーキテクチャ (複雑な結合、変換、データ マッチング、計算など) が必要であり、一般に高度な分析機能が使用されます。これらには、統計分析、what-if シナリオ モデリング、機械学習を含む人工知能が含まれます。現在、このような分析の深さは初期段階のプロトタイプの投資には適していませんが、労働市場における分析テクノロジーと関連スキルが成熟するにつれて、この状況も変化すると予想されます。したがって、自分の能力をどのように構築し成熟させ続けるかについてのビジョンと計画を立てることが重要です。

先ほどの CPG の例で言えば、次のレベルの分析は、消費者の需要で何が起こっているかを特定するだけでなく、なぜそれが起こっているのか、そして同じ傾向が続いた場合に何が起こるのかを評価することに移ります。そもそも、なぜ電子商取引の利益率が低いのでしょうか?また、利益率を高めるにはどうすればよいでしょうか?

カテゴリ別の販売量と価格傾向を、マーケティング投資、貿易、プロモーション支出、サプライチェーンのコストデータとともに提示することで、アナリストは、店舗内と e コマース チャネルの両方の販売予測における潜在的な長期的な収益性リスクと機会を迅速に特定して評価できます。

このタイプのマージン インテリジェンスにおける分析のレベルと複雑さは、スプレッドシートや手動のデータ統合と変換作業では不可能ではないにしても、非常に困難です。ただし、影響力が大きく複雑な分析における洗練されたデータ モデルは、クライアントがデータによって語られる重要なストーリーを理解するのに役立ちます。多くの場合、これは、取引終了直後に必ず発生するパフォーマンスの問題を通知するために必要な洞察です。他の場合には、洞察はアルファを達成する機会を示すことができます。

4. デリジェンス段階のデータ資産を活用して統合の成果を向上させる

いかなる買収もビジネスに破壊的影響を及ぼしますが、ポートフォリオ企業のリーダーシップをより早く定義し、望ましい目標状態に合わせて調整し、そこに到達するための計画を実行できれば、収益性の高い成長に向けてより早く推進できるようになります。

私たちの経験では、統合に対するデータ主導のアプローチにより、ビジネス活動のより正確でタイムリーな最適化、意思決定に関する説明責任と調整の強化、変更採用率の向上、離職率の低下が可能になります。デジタル化と自動化は、文書化されていないプロセスや組織内の重要な知識の損失に伴う取引終了後のリスクも軽減します。

上記の医師の診療ユースケースをもう一度見てみましょう。ディリジェンス段階で評価された患者漏出データは、医師による診療の経済性を改善するための 100 日計画の基礎として機能します。これを堅牢な感度分析に変換するために必要なデータ、リソース、機能にさらに投資することで、買収企業は買収後の維持率目標、価格設定、需要予測、収益計画を迅速に設定できます。デリジェンスから統合までデータと分析の継続性を維持することで、最も重要な KPI と投資収益率の原動力をリアルタイムで監視するための準備が整い、早期の是正措置の必要性を積極的に特定するのに役立ちます。

待ってはいけません: デューデリジェンス中にデータ分析の利点を実感してください

社内リソースに依存しているか、戦略的パートナーに依存しているかにかかわらず、今日の取引量、人材争奪戦の熾烈さ、そして比較的ローテクツールの手頃な価格の上昇により、PE企業が分析を導入するのはますます反論の余地のない状況となっています。ある程度の事前投資が必要ですが、成功する分析プログラムは反復的かつ機敏に構築できるため、PE 企業は諸経費を低く抑えながらイノベーションを行うことができます。

データ分析によってどのようにデューデリジェンスプロセスを合理化したり、投資ライフサイクル全体を通じて価値を高めたりできるかについて質問がありますか?お気軽にお問い合わせください。喜んでお手伝いさせていただきます。

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2. 仮定に挑戦する

取引の価値とリスクに関連したデリジェンスプロセスのコストと期間を管理するために、投資家はターゲット企業の内外のさまざまな関係者によって信頼できるまたは正確であるとみなされた情報に依存することがよくあります。しかし、PE 企業は、データの品質を前提としたり、情報を適切に精査しなかったりすると、重大な脅威を見逃してしまう可能性があります。

分析テクノロジーはフォレンジックな方法で使用できるため、PEG は以前にレビューされ、さらには監査された財務諸表や予測を「信頼しながら検証」することができます。一般的なデータ検出、フィルタリング、検証技術を使用して、当社はPEGクライアントが確立されたファンド指標、ベンチマーク、仮定に照らして財務と予測を再テストし、異常と潜在的なリスクを迅速に特定できるよう支援してきました。このような取り組みにより、収益認識やEBITDA調整の正規化など、PEGのデリジェンスチーム、さらには第三者の監査人さえもそうでなければ特定できない可能性のある重要な調整を明らかにすることができます。

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