So finden Sie Ihre perfekte Datenkombination mit alternativen Daten

Fast jeden Tag interagieren Sie mit Daten (auch wenn Sie es nicht merken!).

Jedes Mal, wenn wir mit Technologie interagieren, sagen wir Ihr Telefon oder eine Kreditkarte, werden Daten generiert. Manchmal gehen diese Daten nirgendwohin, aber oft speichern und analysieren Unternehmen diese Daten, um ein besseres Verständnis des Verhaltens zu erlangen.

Offen gesagt bemühen sich Unternehmen aufgrund der Fülle an erstellten Rohdaten darum, die besten Möglichkeiten zu verstehen, sie einzusetzen und sie zu nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und stärkere Annahmen zu finden, wodurch die Genauigkeit und Effektivität von Unternehmen in einer Reihe von Bereichen erhöht wird. Es gibt Probleme, die in der Vergangenheit unlösbar waren, die jetzt untersucht, erforscht und gelöst werden können, basierend auf den Arten von Daten, die jeden Tag durch soziale, persönliche und geschäftliche Interaktionen erstellt werden.  

Was sind Daten als Service?

Diese exponentielle Erzeugung von Daten durch Technologie hat eine ganze Kategorie von Unternehmensdiensten hervorgebracht, die als Data as a Service (DaaS) bezeichnet werden.

Datennutzer erkannten nicht nur, dass Daten effizienter erstellt, sondern auch nachverfolgt, gespeichert, analysiert, manipuliert, geteilt und verkauft werden mussten. Die Existenz dieser Datenmenge erforderte eine größere Infrastruktur, um das Potenzial der Daten zu maximieren.

Im Kern zielt die DaaS-Branche darauf ab, Daten über ein Netzwerk bereitzustellen und zu verteilen. Normalerweise werden Daten in Data Warehouses gespeichert und den Benutzern über Cloud Computing zur Verfügung gestellt. DaaS ist ein Dienst, der aufgrund seiner Fähigkeit, die Benutzerfreundlichkeit und die Zugriffsgeschwindigkeit für Unternehmen zu erhöhen, exponentiell wächst.

Angesichts ihrer Neuheit bepreisen DaaS-Unternehmen ihre Datenangebote auf verschiedene Weise, aber am gebräuchlichsten ist jetzt die volumenbasierte Preisgestaltung, bei der die Daten letztendlich in Abhängigkeit von der Megabyte-Größe der gewünschten verwendeten und gelieferten Datensätze berechnet werden.

Die Kosten variieren jedoch in der Regel je nachdem, welche Art von Daten ein Unternehmen verwendet, wie oft es darauf zugreifen muss und was es damit erreichen möchte.

Anwendungsfälle für Daten in verschiedenen Branchen

Daten haben im Geschäftsleben schon immer eine Rolle gespielt (denken Sie an eine von Hand geführte Buchhaltung!). Aber heute, mit der Raffinesse der Daten, sehen wir, dass jede Branche Daten fördert, die ihren Bedürfnissen auf einzigartige Weise dienen. Selbst wenn die gleichen Daten von zwei verschiedenen Parteien verwendet werden können, können sie aus sehr unterschiedlichen Gründen verwendet und daher auch eindeutig gespeichert und manipuliert werden.

Wir haben zum Beispiel die Lieferketten- und Logistikbranche, die alle möglichen Datenmetriken zu ihren Transportmethoden verwendet, um Engpässe zu überwinden. Im Gegensatz dazu könnte die Marketingbranche demografische und firmografische Daten verwenden, um die perfekten Outreach-Methoden zu entwickeln.

Eine Branche, die im Zentrum von DaaS steht, ist das Investmentmanagement. Diese Organisationen sind diejenigen, die die Schecks ausstellen, um das exponentielle Wachstum im DaaS-Softwaresektor voranzutreiben, und Investoren beginnen, ihre eigenen Datensysteme zu fördern und aufzubauen, um sicherzustellen, dass ihre Investitionen wirklich die beste Verwendung von Mitteln mit der höchsten Rendite für ihre Investoren sind.

In diesem Artikel werden wir uns mit einer Gruppe befassen, die als institutionelle Anleger bezeichnet wird. Per Definition investieren diese Organisationen Geld im Namen der Kunden – denken Sie an Hedgefonds, Private-Equity-Investoren, Risikokapital und Investmentbanken.

Eine beträchtliche Menge an Kapital zirkuliert durch diese Märkte, und in der Vergangenheit stützten sich die von diesen Parteien getroffenen Entscheidungen hauptsächlich auf Finanzdaten und zwischenmenschliche Interaktionen. Aber da die Erwartungen und Check-Größen gestiegen sind, ist es auch notwendig, absolut zuversichtlich in jede ausgewählte Investition zu sein.

Tage des Bauchgefühls gibt es nicht mehr (obwohl jeder gute Investor Ihnen wahrscheinlich sagen wird, dass Intuition immer noch wichtig ist). Stattdessen hat die Verbreitung alternativer Datenquellen diesen Markt dominiert.

Traditionelle Daten vs. alternative Daten

Daten in der Investmentwelt können in zwei Kategorien unterteilt werden: traditionelle und alternative Daten.

Herkömmliche Daten umfassen Datenquellen wie Einreichungen bei der Securities and Exchange Commission (SEC), Jahresabschlüsse, Pressemitteilungen, Prognosen und vieles mehr. Mit diesen Daten können Anleger wichtige Finanzinformationen über ein Unternehmen wie Umsatz, Rentabilität, Vermögenswerte, Risikofaktoren und Finanzkennzahlen analysieren.

Herkömmliche Daten sind entscheidend für eine Investitionsentscheidung. Diese Art von Daten ist jedoch nicht immer verfügbar, insbesondere bei privaten Unternehmen. Darüber hinaus existieren diese Finanzdaten im SaaS-Investitionsbereich möglicherweise nicht einmal. Unternehmen, die weniger als 365 Tage alt sind, suchen nach Startkapital, bevor ihr EBITDA überhaupt eine Zahl ist.

Letztendlich reichen traditionelle Informationen nicht aus, um die beste und fundierteste Anlageentscheidung zu treffen. Aus diesem Grund beziehen die innovativsten Investoren alternative Datenquellen in ihre Analysen ein.

Alternative Daten können als Daten klassifiziert werden, die aus nicht traditionellen Quellen stammen. Alle Informationen, die auf organisierte Weise gesammelt werden können und sich in der Datenanalyse bewähren, können als alternative Daten klassifiziert werden. Einige Beispiele für alternative Daten sind Kreditkartentransaktionen, Mobilfunkdienste, Wetter, Rezensionen, Webverkehr, soziale Medien, Geolokalisierungsdaten und vieles mehr.

Umgangssprachlich denken viele, dass Alt-Daten die Daten sind, die als Nebenprodukt eines Geschäftsprozesses erstellt werden, der nicht dafür ausgelegt ist, den Zweck zu erfüllen, den die alternativen Daten dann erfüllen. Alternative Daten haben sich für Investoren als äußerst relevant erwiesen, da sie denjenigen, die Zugriff haben, einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können.

So erstellen Sie die perfekte Kombination von Datenquellen

Institutionelle Anleger können sehr unterschiedlich sein. Jedes Unternehmen verfügt über unterschiedliche Methoden und Ressourcen, die letztendlich stark vom Anlagemandat und Budget des jeweiligen Unternehmens abhängen. Das Einzige, was alle Unternehmen gemeinsam haben, ist die Tatsache, dass sie eine überdurchschnittliche Rendite für ihre Investitionen anstreben.

Bei der Suche nach Alpha für eine Anlage suchen Analysten nach potenziellen Anlagezielen, die scheinbar einzigartige Qualitäten haben, die sie zu überdurchschnittlichen Performern machen. Im Idealfall verwenden sie Daten, um Hypothesen über den zukünftigen Erfolg einer Organisation zu erstellen, zu unterstützen und zu widerlegen. Je besser ihre Daten sind, desto genauer können ihre Hypothesen sein. Ihre Fähigkeit, den zukünftigen finanziellen Erfolg einer Organisation genau zu modellieren, kann Millionen von Dollar ausmachen.

Daher suchen sie nach Daten, um bei den folgenden Aktivitäten zu helfen:

1. Identifizieren Sie Ziele basierend auf einer Vielzahl von Anlagepräferenzen
2. Verstehen Sie die Merkmale der einzelnen Elemente, die Sie organisieren und priorisieren möchten
3. Beleuchten Sie die Stärken und Schwächen jedes Ziels
4. Bauen Sie ein besseres Verständnis für die einzigartigen Faktoren in jeder Softwarekategorie auf

Diese Kennzahlen können Dinge wie den Umsatz seit Jahresbeginn (YTD), den aktuellen Kundenstamm, das Gewinnwachstumspotenzial, die Mitarbeiterzahl des Unternehmens, die Kundenzufriedenheit und das Wachstumspotenzial umfassen. Um all diese notwendigen Informationen über ein Unternehmen zu finden, müssen Investoren die Datenquellen nutzen, die schnell verdaut und organisiert werden können.

Allerdings arbeiten sie gegen ein begrenztes Budget und die meisten Investoren legen Wert auf qualitativ hochwertige Datenquellen, anstatt auf eine große Menge an Datensätzen. Letztendlich besteht ihr Ziel darin, genügend Daten zu sammeln, um die Fragen zu beantworten, die sie zu jeder potenziellen Investition haben, ohne die Arten von Daten, auf die sie Zugriff haben, zu duplizieren (was die Ausgaben überflüssig machen würde).

Die Anlagemandate können jedoch variieren, was einzigartige Ergebnisse und unterschiedliche Hypothesen ermöglicht, die von einem einzigen Datensatz unterstützt werden, was letztendlich mehreren Organisationen auf einzigartige Weise einen Vorteil verschafft.

In den meisten Fällen wird eine ausgewogene Kombination aus traditionellen und alternativen Datenanbietern bestehen. Die meisten Anleger wissen, wie sie traditionellere Datensätze finden können, da die Industrie rund um diese Datentypen ausgereift ist, aber es stellen sich Fragen bei der Entscheidung für alternative Datenanbieter, da dieser Datentyp eine unterschiedliche Definition haben und in vielen Formen auftreten kann.

4 Arten alternativer Daten

Bei G2 betrachten wir Daten zu alternativen Anlegern in vier verschiedene Kategorien: interne Daten, Personendaten, Unternehmensdaten und Produktdaten. Unseren Schätzungen zufolge haben die erfolgreichsten Investoren Zugang zu allen vier Typen – und noch besser, sie kombinieren diese alternativen Datensätze, um aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen.

1. Interne Daten

Interne Daten sind eine Art von Daten, die jeder Investor durch die Durchführung seiner Geschäftsangelegenheiten generiert, wie z. B. Gespräche, Treffen mit Kollegen, Sitzungen mit Gründern und vergangene Geschäftszyklen. Diese Art von Daten wird normalerweise in CRM-Software wie Affinity, Salesforce oder einem anderen System gespeichert, um Notizen und allgemeine Stimmungen zu organisieren.

Nehmen wir zum Beispiel an, ein Investor entscheidet sich für ein Kaffeegespräch mit einem aufregenden aufstrebenden Startup. Während dieses Treffens entdeckt der Investor einige einzigartige Informationen, wie die Tatsache, dass das Startup plant, fünf neue Software-Ingenieure einzustellen, um ein neues Produkt zu entwickeln. Nach dem Meeting kommentiert der Investor die im Meeting besprochenen Dinge im CRM des Unternehmens.

Normalerweise wird dies der Öffentlichkeit nicht zugänglich sein, aber es kann für Investoren von Wert sein, die eine Investition in dieses Startup in Betracht ziehen, da es als Indikator für das Wachstum eines Startups angesehen werden könnte.

Obwohl interne Daten nicht der glänzendste – oder sauberste – Datentyp sind, sind sie aufgrund ihrer weit verbreiteten Zugänglichkeit und geringen Kosten (und oft kostenlos) der am häufigsten verwendete Datensatz!

Zwischenmenschliche Beziehungen sind der Schlüssel zu Geschäftsprozessen. Gründer zu treffen und mit Mitarbeitern an einem potenziellen Ziel zusammenzuarbeiten, kann während des Diligence-Prozesses unglaublich fruchtbar sein, um zu verstehen, dass Kultur und Mission passen. Während interne Daten natürlich riskant sein können, weil die Meinungen von Menschen so subjektiv sein können, erfordert der operative Erfolg jeder Investition eine menschliche Verbindung, was interne Daten zum ersten Schritt beim Aufbau dieser Grundlage macht.

2. Personendaten

Personendaten bieten einen Einblick, wer in einem Unternehmen arbeitet. Die bekanntesten Quellen für Personendaten sind LinkedIn und Glassdoor.

Diese Art von Daten bezieht sich auf die Mitarbeiterzahl des Unternehmens, wichtige Neueinstellungen, Bindungsraten, verfügbare Stellenangebote, Unternehmenskultur usw. Die Mitarbeiterzahl kann ein wichtiger Indikator dafür sein, dass ein Unternehmen im Falle eines positiven Deltas wächst, oder ein Zeichen dafür, dass das Unternehmen kann bei einem negativen Delta sein volles Wachstumspotenzial erreicht haben.

Schlüsseleinstellungen können ebenfalls sehr wirkungsvoll sein. Wenn ein Unternehmen einen Branchenveteranen mitbringt, kann dies normalerweise ein guter Indikator dafür sein, dass Fachwissen am Runden Tisch teilnimmt. Verfügbare Stellenangebote können Ihnen einen schnellen Einblick in verschiedene Richtungen geben, in die sich ein Unternehmen bewegen könnte. Schließlich können Ihnen die Bindungsraten einen einzigartigen Einblick in die Unternehmenskultur geben und ob die Mitarbeiter die aktuelle Führung mögen.

Letztendlich weist die Notwendigkeit zu wachsen in der Regel auf einen wachsenden Kundenstamm hin, und ein wachsender Kundenstamm bedeutet mehr Umsatz. Angesichts ihrer Renditeorientierung ist dies für Anleger wichtig.

3. Firmendaten

Unternehmensdaten geben Anlegern Zugang zu Finanzinformationen (auch über die Bilanz hinaus). Diese Art von Daten umfasst aktuelle Bewertungen, geschätzte Einnahmen, Aktionärsinformationen, Finanzierungsrunden und bestehende Investorenkohorten. Unternehmensdaten weichen von traditionellen Finanzdaten ab, da sie für alle Unternehmen, ob öffentlich oder privat, angeboten werden.

Darüber hinaus werden Unternehmensdaten anders als herkömmliche Finanzdaten erhoben. Beispielsweise verlassen sich Crunchbase oder Pitchbook auf mehrere Kanäle, um Daten mithilfe öffentlich zugänglicher Quellen und verschiedener Datenpartner abzurufen, um Investoren einzigartige Finanzdaten bereitzustellen.

Unternehmensdaten sind für Investoren aus drei Hauptgründen von entscheidender Bedeutung: erstens, qualifizierte Anlageziele innerhalb des Anlagemandats (wenn ein Unternehmen zu viel oder zu wenig Kapital hat); zweitens die bestehende Wahrnehmung des Werts eines Unternehmens (Bewertungs- und Umsatzdaten, um das ROI-Potenzial zu verstehen); und schließlich zu verstehen, wer Ihre zukünftigen Geschäftspartner sein könnten (ein Gefühl für frühere Investoren bekommen).

4. Produktdaten

Produktdaten beziehen sich auf die spezifischen Produkte von Unternehmen und ihre Beziehungen zu den Kunden der einzelnen Produkte. Diese Art von Daten hilft Anlegern zu verstehen, wie die Kunden des potenziellen Ziels das Produkt tatsächlich mögen und verwenden. Produktdaten können Informationen wie NPS-Werte, Kundenstimmung, Abwanderungsdaten, Preisinformationen, Supportqualität und Benutzerfreundlichkeit enthalten, um nur einige zu nennen.

Diese Art von Daten ist für die Analyse einer Investitionsmöglichkeit unerlässlich. Der Hauptgrund dafür ist, dass ein Unternehmen eine gute finanzielle Leistung und eine starke Führung haben kann, aber am Ende des Tages sind es die Kunden, die die zukünftigen Einnahmen des Unternehmens bestimmen.

Selbst wenn die Dinge kurzfristig gut aussehen, könnten einem Produkt Must-Have-Funktionen fehlen oder Kunden von Wettbewerbern sein, was auf eine langfristige rote Fahne hindeuten würde. Ein gängiger Weg, Produktdaten zu erhalten, sind Expertenanrufe. Bei dieser Methode stehen Sie einem Branchenexperten gegenüber, der Ihnen wertvolle Informationen über seine Erfahrungen mit dem Produkt geben kann, entweder als Mitarbeiter oder als Kunde.

Expertenanrufe liefern jedoch oft knappe und inkonsistente Daten, die es nicht ermöglichen, Wettbewerber gleich zu sehen, und können am Ende sehr voreingenommen sein, wenn Orangen mit Äpfeln verglichen werden (und das zu extrem hohen Kosten). Um diese Voreingenommenheit zu vermeiden und das Verständnis zu stärken, werden viele Anleger die Anzahl der gehosteten Anrufe erhöhen, was mehr Zeit und höhere Kosten bedeutet.

Darüber hinaus hat dies dazu geführt, dass sich Investoren Plattformen und Ressourcen zuwenden, die ursprünglich für Softwarekäufer entwickelt wurden, und sie verwenden, um die Kundenstimmung und die Marktstellung von Softwarezielen wie G2 zu beurteilen.

Mit dem Aufkommen von DaaS hat G2 nun jedoch ein Angebot entwickelt, das besser in die Kategorie der produktalternativen Daten passt: Investor Solutions.

Was ist G2 Investor Solutions?

G2.com ist führend im Bereich Peer-Reviews von Software, mit mehr als 60 Millionen Käufern, die das Unternehmen jedes Jahr besuchen und Bewertungen zu über 158.000 Produkten in über 2.100 Softwarekategorien hinterlassen. Alle diese Besuche haben bis heute einen Zufluss von über 1,8 Millionen Bewertungen generiert.

Obwohl G2 nicht für Investoren geschaffen wurde, entsprechen seine Daten sicherlich ihren Bedürfnissen. Die auf G2.com generierten Bewertungen liefern Daten, die Investoren dabei helfen, Trends, Muster und wertvolle Informationen zu erkennen, z. B. wie zufrieden Softwarebenutzer mit ihrem Tech-Stack sind, welche Produkte auf dem Vormarsch sind, welchen Preis Benutzer für den Zugriff zahlen, NPS-Bewertungen und vieles mehr mehr Informationen, als auf G2.com öffentlich verfügbar sind.

Zusätzlich zu Informationen, die denen entsprechen, die Sie bei einem Expertengespräch erfahren können, liefert Investors Solutions auch Daten zu Käuferabsichten, darunter Traffic-Besuche und -Muster auf G2.com, um einen Einblick zu geben, was Käufer von Software auf dem Markt sehen.

Mithilfe dieser Datensätze können Kunden Beschaffungs- und Sorgfalts-Workflows automatisieren, um neben ihren Erkenntnissen aus internen, Unternehmens- und Finanzdaten schnelle Stimmungsanalysen zu den über 125.000 auf G2 gelisteten Produkten durchzuführen. Dieser kontinuierliche Zufluss von Produktdaten ermöglicht schnelleres Handeln und eine starke Priorisierung, was den Benutzern einen Vorteil verschafft.

Was kommt als nächstes für Daten?

In Zukunft wird die Nutzung von B2B-Softwaredaten stärker automatisiert. Es gibt so viele Datenfelder, die als Vorhersageauslöser verwendet werden könnten, und heute sind die Data-Science-Ressourcen in den meisten Investmentshops begrenzt, was diesen Automatisierungsgrad erschwert. Ich denke, wir werden in den kommenden Jahren eine große Veränderung erleben. Die groß angelegte Automatisierung wird aufgrund der Nachfrage und des Wettbewerbs um die besten Unternehmen normalisiert und zugänglicher.

So viele alternative Daten ersetzen zeitraubende menschliche Gespräche. Diese werden nicht verschwinden, aber Sie werden vielleicht in der Lage sein, weniger zu haben oder bewusster zu sein, mit wem Sie sprechen, basierend auf alternativen Datenerkenntnissen.

Ich denke auch, dass es zweitrangig ist, Muster und Trends zu finden. Das Backtesting vieler Datenquellen im Vergleich zu Börsengängen und der Mittelbeschaffung angesagter Unternehmen kann Unternehmen dabei helfen, Muster zu erkennen, nach denen sie in Zukunft suchen müssen, um sicherzustellen, dass sie diese Unternehmen entsprechend proaktiv suchen.

Wenn Sie ein SaaS-Investor sind und ein paar Datenpunkte zu einem potenziellen Unternehmen erhalten möchten, wenden Sie sich an unser Team !

Dieser Artikel wurde von Lucas Masoero , Praktikant bei G2 bei Investor Solutions, mitverfasst .