代替データを使用して完璧なデータの組み合わせを見つける方法

ほぼ毎日、データを操作しています (意識していなくても!)。

電話やクレジットカードなど、テクノロジーとやり取りするたびに、データが生成されます。 このデータがどこにも行かないこともありますが、多くの場合、企業はこのデータを保存して分析し、行動に対する理解を深めています。

率直に言って、生データが大量に作成されているため、組織はそれを展開し、それを使用してより良いビジネス上の意思決定を行い、より強力な仮定を見つけ、多くの分野でビジネスの精度と有効性を高める最善の方法を理解しようと奮闘しています。 過去には解決できなかった問題がありますが、社会的、個人的、およびビジネス上の相互作用によって毎日作成されるデータの種類に基づいて、調査、調査、および解決できるようになりました。  

データ・アズ・ア・サービスとは？

このテクノロジーによる指数関数的なデータの作成により、サービスとしてのデータ (DaaS) と呼ばれるビジネス サービスのカテゴリ全体が誕生しました。

データ ユーザーは、データをより効率的に作成する必要があるだけでなく、データを追跡、保存、分析、操作、共有、および販売する必要があることに気付きました。 これほど多くのデータが存在するためには、データの可能性を最大限に引き出すためのインフラストラクチャを強化する必要がありました。

DaaS 業界の中核は、ネットワークを介してデータを提供および配信することです。 通常、データはデータ ウェアハウスに格納され、クラウド コンピューティングを通じてユーザーが利用できるようになります。 DaaS は、ビジネスへのアクセスの使いやすさと速度を向上させる能力により、指数関数的に成長しているサービスです。

その新しさから、DaaS ビジネスはさまざまな方法でデータ提供の価格を設定していますが、現在最も一般的なのはボリューム ベースの価格設定です。最終的には、使用および配信される目的のデータセットのメガバイト サイズに応じてデータの価格が設定されます。

ただし、コストは、企業が使用するデータの種類、データにアクセスする必要がある頻度、データを使用して何を達成したいかによって異なります。

さまざまな業界でのデータのユースケース

データは常にビジネスで役割を果たしてきました (手動で追跡される会計台帳を考えてみてください!)。 しかし今日では、データの高度化に伴い、あらゆる業界が独自のニーズに応えるデータを育成しています。 同じデータが 2 つの異なる当事者によって使用される可能性がある場合でも、それは非常に異なる理由で使用される可能性があり、したがって、一意に保存および操作されることもあります。

たとえば、サプライ チェーンやロジスティクス業界では、ボトルネックを克服するために輸送方法に関するあらゆる種類のデータ メトリクスを使用しています。 対照的に、マーケティング業界は、人口統計データと企業統計データを使用して、完璧なアウトリーチ方法を作成する場合があります。

DaaS の中心に位置する業界の 1 つは投資管理です。 これらの組織は、DaaS ソフトウェア セクターの指数関数的な成長を促進するために小切手を書いている組織であり、投資家は、投資が投資家に最高の利益をもたらす真に資金の最適な使用であることを確認するために、独自のデータ システムを育成および構築し始めています。

この記事では、機関投資家と呼ばれる集団を掘り下げます。 定義上、これらの組織はクライアントに代わって資金を投資します。たとえば、ヘッジ ファンド、プライベート エクイティ投資家、ベンチャー キャピタル、投資銀行を考えてみてください。

かなりの量の資本がこれらの市場を循環しており、歴史的に、これらの当事者による決定は主に財務データと人対人のやり取りに依存していました。 しかし、期待とチェックサイズが拡大するにつれて、選択されたすべての投資に絶対的な自信を持つ必要があります.

直観の日々はもはやここにありません (ただし、優れた投資家であれば、直感がまだ重要であると言うでしょう)。 代わりに、代替データ ソースの普及がこの市場を支配しています。

従来のデータと代替データ

投資の世界のデータは、従来のデータと代替データの 2 つのカテゴリに分けることができます。

従来のデータには、証券取引委員会 (SEC) への提出書類、財務諸表、プレス リリース、予測などのデータ ソースが必要です。 このデータを使用して、投資家は収益、収益性、資産、リスク要因、財務比率など、会社に関する重要な財務情報を分析できます。

従来のデータは、投資決定を下す上で非常に重要です。 ただし、この種のデータは、特に民間企業の場合、常に利用できるとは限りません。 さらに、SaaS 投資の分野では、この財務データは存在しない可能性さえあります。 創業から 365 日未満の企業は、EBITDA が偶数になる前にシード マネーを探しています。

究極的には、従来の情報だけでは、最も情報に基づいた最良の投資判断を下すには不十分です。 このため、最先端の投資家は分析に代替データ ソースを含めています。

代替データは、非伝統的なソースから派生したデータとして分類できます。 組織化された方法で収集でき、データ分析でその価値を証明できる情報は、代替データとして分類できます。 代替データの例としては、クレジット カード トランザクション、モバイル サービス、天気、レビュー、Web トラフィック、ソーシャル メディア、位置情報データなどがあります。

口語的に、代替データは、ビジネス プロセスの副産物として作成されたデータであり、代替データが提供する目的を果たすようには設計されていないと考えられています。 代替データは、アクセスできる人々に競争力をもたらす可能性があるため、投資家にとって非常に重要であることが証明されています。

データ ソースの完璧な組み合わせを作成する方法

機関投資家はお互いに非常に異なる場合があります。 各企業にはさまざまな方法とリソースがあり、最終的には各企業の投資権限と予算に大きく依存します。 すべての企業に共通する唯一のことは、投資に対して平均以上のリターンを求めているという事実です。

投資のアルファを求めるとき、アナリストは、平均以上のパフォーマンスを発揮する独自の資質を持っていると思われる潜在的な投資対象を探します。 理想的には、データを使用して、組織の将来の成功に関する仮説を立て、支持し、反証します。 データが良ければ良いほど、仮説はより正確になります。 組織の将来の経済的成功を正確にモデル化する彼らの能力は、数百万ドルの差になる可能性があります。

そのため、次の活動に役立つデータを求めています。

1. さまざまな投資の好みに基づいてターゲットを特定する
2. それぞれの特徴を理解して整理し、優先順位をつけて取り組む
3. 各ターゲットの強みと弱みを明らかにする
4. 各ソフトウェア カテゴリに固有の要因について理解を深める

これらのメトリクスには、年初来 (YTD) の収益、現在の顧客ベース、利益成長の可能性、会社の従業員数、顧客満足度、成長の可能性などがあります。 企業に関するこれらすべての必要な情報を見つけるために、投資家は、すばやく消化して整理できるデータ ソースを使用する必要があります。

とはいえ、彼らは予算に逆らって取り組んでおり、ほとんどの投資家は大量のデータセットを持つよりも質の高いデータソースを持つことを優先しています. 最終的に、彼らの目標は、アクセスできるデータの種類を重複させることなく、潜在的な投資に関する疑問に答えるのに十分なデータを取得することです (これにより、支出が冗長になります)。

ただし、投資義務はさまざまであり、単一のデータセットからサポートされる独自の結果とさまざまな仮説を可能にし、最終的には独自の方法で複数の組織に優位性を提供します.

ほとんどの場合、バランスの取れた組み合わせには、従来のデータ プロバイダーと代替のデータ プロバイダーが含まれます。 ほとんどの投資家は、これらのデータ タイプを取り巻く業界が成熟していることを考えると、より従来型のデータセットを見つける方法を知っていますが、このデータ タイプはさまざまな定義を持ち、さまざまな形式で提供される可能性があるため、代替のデータ プロバイダーを決定する際に疑問が生じます。

4種類の代替データ

G2 では、投資家のオルタナティブ データを、内部データ、人材データ、企業データ、製品データの 4 つの異なるカテゴリとして見ています。 私たちの推定では、最も成功した投資家は 4 つのタイプすべてにアクセスできます。

1. 内部データ

内部データは、会話、同僚との会議、創業者とのセッション、過去の取引サイクルなど、すべての投資家が業務を遂行することによって生成する一種のデータです。 このタイプのデータは通常、Affinity、Salesforce、またはメモや一般的な感情を整理するためのその他のシステムなどの CRM ソフトウェアに保存されます。

たとえば、投資家がエキサイティングな新興スタートアップとコーヒー チャットをすることにしたとしましょう。 この会議中に、投資家はいくつかのユニークな情報を発見します。たとえば、スタートアップが新しい製品を構築するために 5 人の新しいソフトウェア エンジニアを雇う予定であるという事実などです。 会議の後、投資家は会社の CRM で会議で議論された事項に注釈を付けます。

通常、これは一般には公開されませんが、スタートアップの成長の指標と見なされる可能性があるため、このスタートアップへの投資を検討している投資家にとって価値があります。

内部データは最も洗練された (または最もクリーンな) データ型ではありませんが、その広範なアクセシビリティと低コスト (多くの場合無料) を考慮すると、最も一般的なデータ セットです!

人間関係はビジネスプロセスの鍵です。 創業者に会い、潜在的な目標に向けて従業員と協力することは、文化とミッションの適合性を理解するための勤勉なプロセスにおいて、非常に実り多いものになる可能性があります。 もちろん、内部データはリスクを伴う可能性がありますが、人々の意見は非常に主観的である可能性があるため、投資の運用を成功させるには人とのつながりが必要です。そのため、内部データはその基盤を構築するための最初のステップになります。

2.人物データ

人物データは、会社で誰が働いているかについての洞察を提供します。 人物データのソースとして最もよく知られているのは、LinkedIn と Glassdoor です。

このタイプのデータは、会社の従業員数、主要な雇用者数、定着率、利用可能な雇用機会、企業文化などを指します。従業員数は、プラスのデルタの場合、会社が成長していることを示す重要な指標になる可能性があります。マイナスのデルタの場合、潜在成長率に達している可能性があります。

主要な採用も非常に影響力があります。 通常、企業が業界のベテランを連れてきた場合、それは専門知識が円卓会議に参加していることを示す優れた指標となる可能性があります。 利用可能な雇用機会は、会社が向かっている可能性のあるさまざまな方向性についての迅速な洞察を与えることができます。 最後に、定着率は、企業文化や従業員が現在のリーダーシップを気に入っているかどうかについて独自の洞察を与えることができます。

最終的に、成長の必要性は通常、顧客ベースの拡大を示し、顧客ベースの拡大は収益の増加を意味します。 リターンに重点を置いていることを考えると、これは投資家にとって重要です。

3.会社データ

企業データにより、投資家は財務情報 (貸借対照表以外の情報を含む) にアクセスできます。 このタイプのデータには、現在の評価、推定収益、株主情報、資金調達ラウンド、および既存の投資家コホートが含まれます。 企業データは、公的または私的なすべての企業で提供されているため、従来の財務データとは異なります。

さらに、企業データは、従来の財務データとは異なる方法で収集されます。 たとえば、Crunchbase や Pitchbook は、公開されているソースやさまざまなデータ パートナーを使用してデータを取得するために複数のチャネルを利用して、投資家に独自の財務データを提供しています。

企業データは、投資家にとって次の 3 つの主な理由から重要です。1 つ目は、投資マンデート内の適格な投資対象 (企業の資金が多すぎるか少なすぎる場合)。 第二に、企業の価値に対する既存の認識 (ROI の可能性を理解するための評価と収益データ)。 最後に、将来のビジネス パートナーが誰であるかを理解する (過去の投資家の感覚をつかむ)。

4. 商品データ

製品データとは、企業の特定の製品と、各製品の顧客との関係を指します。 このタイプのデータは、投資家が見込み客の顧客が実際に製品をどのように気に入り、使用しているかを理解するのに役立ちます。 製品データには、NPS スコア、顧客感情、チャーン データ、価格情報、サポートの品質、使いやすさなどの情報が含まれます。

この種のデータは、投資機会を分析する際に不可欠です。主な理由は、企業が優れた財務実績と強力なリーダーシップを持つことができるためですが、結局のところ、企業の将来の収益を決定するのは顧客です。

短期的にはうまくいっているように見えても、その製品には必須の機能が欠けていたり、競合他社の顧客になったりする可能性があります。 製品データを取得する一般的な方法は、エキスパートへの電話です。 この方法では、従業員として、または顧客として、製品に関する貴重な情報を提供できる業界の専門家と直接会うことができます。

ただし、専門家の意見は、多くの場合、競合他社を平等に見ることができない狭くて一貫性のないデータを提供し、オレンジをリンゴと比較して非常に偏ってしまう可能性があります (そして非常に高いコストで)。 このバイアスを回避し、理解を深めるために、多くの投資家は、ホストされる通話の数を増やします。これは、より多くの時間とより高いコストを意味します。

さらに、これにより、投資家はもともとソフトウェア購入者向けに構築されたプラットフォームやリソースに目を向け、それらを使用して顧客の感情やソフトウェア ターゲットの市場での地位 (G2 など) を判断するようになりました。

しかし、DaaS の出現により、G2 は現在、製品の代替データのカテゴリにより正確に適合するオファリングを開発しました:投資家向けソリューションです。

G2 インベスター ソリューションズとは

G2.com はソフトウェア ピア レビュー スペースのリーダーであり、毎年 6,000 万人以上の購入者が訪れ、2,100 以上のソフトウェア カテゴリにわたって 158,000 以上の製品についてレビューを残しています。 これらすべての訪問により、現在までに 180 万件以上のレビューが流入しています。

G2 は投資家向けに作成されたものではありませんが、そのデータは投資家のニーズに確実に適合します。 G2.com で生成されたレビューは、投資家がトレンド、パターン、およびソフトウェア ユーザーが技術スタックにどれだけ満足しているか、今後登場する製品、ユーザーがアクセスに支払う価格、NPS 評価などの貴重な情報を見つけるのに役立つデータを生成します。 G2.com で公開されている情報よりも多くの情報を提供します。

インベスターズ ソリューションは、専門家との電話会議で得られる情報と同等の情報を提供するだけでなく、G2.com 全体のトラフィック アクセスとパターンを含む購入者の意図データも提供し、市場に出ているソフトウェアの購入者が何を見ているかについての洞察を提供します。

これらのデータ セットを使用して、顧客はソーシングとデリジェンスのワークフローを自動化し、G2 にリストされている 12 万 5,000 を超える製品について、社内、企業、および財務データからの洞察とともに、迅速なセンチメント分析を行うことができます。 この製品データの継続的な流入により、より迅速なアクションと強力な優先順位付けが可能になり、ユーザーの優位性が生まれます。

データの次は？

将来的には、B2B ソフトウェア データの使用はさらに自動化されます。 予測トリガーとして使用できるデータ フィールドは非常に多く、現在、ほとんどの投資ショップではデータ サイエンス リソースが限られているため、このレベルの自動化が困難になっています。 今後数年間で大きな変化が見られると思います。 大規模な自動化は、需要と最高のビジネスを発見するための競争により、より標準化され、アクセスしやすくなります。

非常に多くの代替データが、時間のかかる人間の会話に取って代わります。 それらがなくなるわけではありませんが、代替データの洞察に基づいて、話す相手を減らすか、より意図的にすることができるかもしれません.

また、二次的な重要性は、パターンと傾向を見つけることだと思います。 多くのデータソースをバックテストすることは、IPO や人気のある企業の資金調達と比較して、企業が将来的にどのようなパターンを探すべきかを把握し、それに応じて積極的に企業を探していることを確認するのに役立ちます。

あなたが SaaS の投資家で、有望な企業に関するいくつかのデータ ポイントを取得したい場合は、私たちのチームに連絡してください。

この記事は、G2 の Investor Solutions インターンである Lucas Masoeroによって共同執筆されました。