Cómo encontrar su combinación de datos perfecta utilizando datos alternativos

Casi todos los días interactúas con los datos (¡incluso si no te das cuenta!).

Cada vez que interactuamos con la tecnología, digamos su teléfono o una tarjeta de crédito, se generan datos. A veces, estos datos no van a ninguna parte, pero a menudo, las empresas almacenan y analizan estos datos para desarrollar una comprensión más sólida del comportamiento.

Francamente, debido a la abundancia de datos sin procesar creados, las organizaciones se esfuerzan por comprender las mejores formas de implementarlos y usarlos para tomar mejores decisiones comerciales y encontrar suposiciones más sólidas, lo que aumenta la precisión y la eficacia de las empresas en varios ámbitos. Hay problemas que no tenían solución en el pasado que ahora se pueden investigar, explorar y resolver en función de los tipos de datos que se crean todos los días mediante interacciones sociales, personales y comerciales.  

¿Qué son los datos como servicio?

Esta creación exponencial de datos a partir de la tecnología dio origen a toda una categoría de servicios empresariales, denominada datos como servicio (DaaS).

Los usuarios de datos no solo se dieron cuenta de que los datos debían crearse con mayor eficiencia, sino que también debían rastrearse, almacenarse, analizarse, manipularse, compartirse y venderse. La existencia de esta gran cantidad de datos ha exigido una mayor infraestructura para maximizar el potencial de los datos.

En esencia, la industria DaaS tiene como objetivo proporcionar y distribuir datos a través de una red. Por lo general, los datos se almacenarán en almacenes de datos y estarán disponibles para los usuarios a través de la computación en la nube. DaaS es un servicio que crece exponencialmente debido a su capacidad para aumentar la facilidad de uso y la velocidad de acceso a las empresas.

Dada su novedad, las empresas de DaaS fijan el precio de sus ofertas de datos de varias maneras, pero la más común ahora es la fijación de precios basada en el volumen, que en última instancia fija el precio de los datos según el tamaño en megabytes de los conjuntos de datos deseados utilizados y entregados.

Sin embargo, los costos tienden a variar según el tipo de datos que utiliza una empresa, la frecuencia con la que necesitan acceder a ellos y lo que esperan lograr con ellos.

Casos de uso de datos en diferentes industrias

Los datos siempre han desempeñado un papel en los negocios (¡piense en un libro de contabilidad rastreado a mano!). Pero hoy, con la sofisticación de los datos, vemos que todas las industrias fomentan datos que satisfacen sus necesidades de manera única. Incluso cuando dos partes diferentes pueden usar los mismos datos, se pueden usar por razones muy diferentes y, por lo tanto, también se pueden almacenar y manipular de manera única.

Por ejemplo, tenemos la cadena de suministro y la industria logística que utilizan todo tipo de métricas de datos sobre sus métodos de transporte para superar los cuellos de botella. Por el contrario, la industria del marketing podría usar datos demográficos y firmográficos para crear los métodos de divulgación perfectos.

Una industria que se encuentra en el centro de DaaS es la gestión de inversiones. Estas organizaciones son las que escriben los cheques para impulsar el crecimiento exponencial en el sector del software DaaS, y los inversionistas están comenzando a fomentar y construir sus propios sistemas de datos para garantizar que sus inversiones sean realmente el mejor uso de los fondos con el mayor retorno para sus inversionistas.

En este artículo, profundizaremos en una población denominada inversores institucionales . Por definición, estas organizaciones invierten dinero en nombre de los clientes: piense en fondos de cobertura, inversores de capital privado, capital de riesgo y bancos de inversión.

Una cantidad significativa de capital circula a través de estos mercados e históricamente, las decisiones tomadas por estas partes se basaron principalmente en datos financieros e interacciones entre humanos. Pero a medida que se han ampliado las expectativas y los tamaños de los cheques, también lo ha hecho la necesidad de tener absoluta confianza en cada inversión seleccionada.

Los días de intuición ya no están aquí (aunque cualquier buen inversor probablemente le dirá que la intuición sigue siendo importante). En cambio, la prevalencia de fuentes de datos alternativas ha dominado este mercado.

Datos tradicionales frente a datos alternativos

Los datos en el mundo de las inversiones se pueden dividir en dos categorías: datos tradicionales y alternativos.

Los datos tradicionales implican fuentes de datos como archivos de la Comisión de Bolsa y Valores (SEC), estados financieros, comunicados de prensa, pronósticos y mucho más. Con estos datos, los inversores pueden analizar información financiera crucial sobre una empresa, como ingresos, rentabilidad, activos, factores de riesgo y ratios financieros.

Los datos tradicionales son fundamentales para tomar una decisión de inversión. Sin embargo, este tipo de datos no siempre está disponible, especialmente en el caso de empresas privadas. Más aún, en el espacio de inversión de SaaS, es posible que estos datos financieros ni siquiera existan. Las empresas con menos de 365 días buscan capital inicial antes de que su EBITDA sea siquiera un número.

En última instancia, la información tradicional es insuficiente para tomar la mejor y más informada decisión de inversión. Por este motivo, los inversores más punteros están incluyendo en sus análisis fuentes de datos alternativas.

Los datos alternativos se pueden clasificar como datos que se derivan de fuentes no tradicionales. Cualquier información que se pueda recopilar de manera organizada y demuestre su valor en el análisis de datos se puede clasificar como datos alternativos. Algunos ejemplos de datos alternativos incluyen transacciones con tarjetas de crédito, servicio móvil, clima, reseñas, tráfico web, redes sociales, datos de geolocalización y mucho más.

Coloquialmente, muchos piensan que los datos alternativos son los datos creados como un subproducto de un proceso comercial que no fue diseñado para cumplir el propósito que luego cumplen los datos alternativos. Los datos alternativos han demostrado ser extremadamente relevantes para los inversores, ya que pueden generar una ventaja competitiva para quienes tienen acceso.

Cómo crear la combinación perfecta de fuentes de datos

Los inversores institucionales pueden ser muy diferentes entre sí. Cada empresa tiene diferentes métodos y recursos, que en última instancia dependen en gran medida del mandato de inversión y el presupuesto de cada empresa. Lo único que todas las empresas tienen en común es el hecho de que buscan rendimientos de su inversión por encima del promedio.

Al buscar alfa en una inversión, los analistas buscan posibles objetivos de inversión que parezcan tener cualidades únicas, lo que los hará tener un rendimiento superior al promedio. Idealmente, usan datos para construir, respaldar y refutar hipótesis sobre el éxito futuro de una organización. Cuanto mejores sean sus datos, más precisas pueden ser sus hipótesis. Su capacidad para modelar con precisión el futuro éxito financiero de una organización puede ser la diferencia de millones de dólares.

Como tal, están buscando datos para ayudar con las siguientes actividades:

1. Identifique objetivos en función de una variedad de preferencias de inversión
2. Comprender las características de cada uno para organizar y priorizar a cuál contratar
3. Iluminar las fortalezas y debilidades de cada objetivo
4. Desarrolle una comprensión más sólida sobre los factores únicos en cada categoría de software

Estas métricas pueden incluir cosas como los ingresos del año hasta la fecha (YTD), la base de clientes actual, el potencial de crecimiento de las ganancias, el número de empleados de la empresa, la satisfacción del cliente y el potencial de crecimiento. Para encontrar toda esta información necesaria sobre una empresa, los inversores deben utilizar las fuentes de datos que se pueden digerir y organizar rápidamente.

Dicho esto, están trabajando contra un presupuesto y la mayoría de los inversores priorizan tener fuentes de datos de calidad en lugar de tener una gran cantidad de conjuntos de datos. En última instancia, su objetivo es obtener suficientes datos para responder las preguntas que tienen sobre cada inversión potencial sin duplicar los tipos de datos a los que tienen acceso (lo que haría que el gasto fuera redundante).

Sin embargo, los mandatos de inversión pueden variar, lo que permite resultados únicos y diferentes hipótesis respaldadas por un solo conjunto de datos, lo que en última instancia brinda una ventaja a múltiples organizaciones de una manera única.

En la mayoría de los casos, una combinación equilibrada incluirá proveedores de datos tradicionales y alternativos. La mayoría de los inversores saben cómo encontrar conjuntos de datos más tradicionales, dado que la industria que rodea estos tipos de datos es madura, pero surgen dudas al decidir sobre proveedores de datos alternativos porque este tipo de datos puede tener una definición variada y venir en muchas formas.

4 tipos de datos alternativos

En G2, analizamos los datos alternativos de los inversores en cuatro categorías distintas: datos internos, datos de personas, datos de empresas y datos de productos. Según nuestras estimaciones, los inversores más exitosos tienen acceso a los cuatro tipos y, mejor aún, combinan estos conjuntos de datos alternativos para crear conclusiones poderosas.

1. Datos internos

Los datos internos son un tipo de datos que genera cada inversionista al llevar a cabo sus asuntos comerciales, como conversaciones, reuniones con pares, sesiones con fundadores y ciclos de negocios anteriores. Este tipo de datos generalmente se almacena en software de CRM, como Affinity, Salesforce o cualquier otro sistema para organizar notas y opiniones generales.

Por ejemplo, supongamos que un inversionista decide tener una charla de café con una nueva empresa emergente emocionante. Durante esta reunión, el inversionista descubre información única, como el hecho de que la startup planea contratar a cinco nuevos ingenieros de software para crear un nuevo producto. Después de la reunión, el inversionista anota las cosas discutidas en la reunión en el CRM de la empresa.

Por lo general, esto no estará disponible para el público, pero puede tener valor para los inversores que consideren invertir en esta startup, ya que podría verse como un indicador de crecimiento para una startup.

Aunque los datos internos no son el tipo de datos más brillante o limpio, es el conjunto de datos más común debido a su amplia accesibilidad y bajo costo (y, a menudo, gratis).

Las relaciones humanas son la clave de los procesos de negocio. Reunirse con los fundadores y colaborar con los empleados en un objetivo potencial puede ser increíblemente fructífero durante el proceso de diligencia para comprender la cultura y la misión. Si bien, por supuesto, los datos internos pueden ser riesgosos, porque las opiniones de las personas pueden ser muy subjetivas, el éxito operativo de cualquier inversión requerirá una conexión humana, lo que hace que los datos internos sean el primer paso para construir esa base.

2. Datos de personas

Los datos de personas ofrecen información sobre quién trabaja en una empresa. Las fuentes más conocidas de datos de personas son LinkedIn y Glassdoor.

Este tipo de datos se refiere a la plantilla de la empresa, las contrataciones clave, las tasas de retención, las oportunidades laborales disponibles, la cultura de la empresa, etc. La plantilla puede ser un indicador clave de que una empresa está creciendo en el caso de un delta positivo, o una señal de que la empresa puede haber alcanzado todo su potencial de crecimiento en el caso de un delta negativo.

Las contrataciones clave también pueden tener un gran impacto. Por lo general, cuando una empresa trae a un veterano de la industria, puede ser un gran indicador de que la experiencia se une a la mesa redonda. Las oportunidades laborales disponibles pueden brindarle una visión rápida de las diferentes direcciones hacia las que podría dirigirse una empresa. Finalmente, las tasas de retención pueden brindarle una visión única de la cultura de la empresa y si a los empleados les gusta el liderazgo actual.

En última instancia, la necesidad de crecer generalmente indica una base de clientes en expansión, y una base de clientes en expansión significa más ingresos. Dado su enfoque en el rendimiento, esto es importante para los inversores.

3. Datos de la empresa

Los datos de la empresa brindan a los inversores acceso a la información financiera (incluida la que se encuentra más allá del balance). Este tipo de datos incluye valoraciones actuales, ingresos estimados, información de accionistas, rondas de financiación y cohortes de inversores existentes. Los datos de la empresa se alejan de los datos financieros tradicionales, porque se ofrecen en todas las empresas, públicas o privadas.

Además, los datos de la empresa se recopilan de forma diferente a los datos financieros convencionales. Por ejemplo, Crunchbase o Pitchbook utilizan varios canales para recuperar datos utilizando fuentes disponibles públicamente y varios socios de datos para proporcionar a los inversores datos financieros únicos.

Los datos de la empresa son clave para los inversores por tres razones clave: primero, calificar los objetivos de inversión dentro del mandato de inversión (si una empresa tiene demasiado o muy poco financiamiento); en segundo lugar, la percepción existente del valor de una empresa (datos de valoración e ingresos para comprender el potencial de retorno de la inversión); y finalmente, comprender quiénes podrían ser sus futuros socios comerciales (obtener una idea de los inversionistas anteriores).

4. Datos del producto

Los datos de productos se refieren a los productos específicos de las empresas y sus relaciones con los clientes de cada producto. Este tipo de datos ayuda a los inversores a comprender cómo a los clientes del objetivo potencial realmente les gusta y usan el producto. Los datos del producto pueden incluir información como puntajes NPS, sentimiento del cliente, datos de abandono, información de precios, calidad del soporte y facilidad de uso, por nombrar algunos.

Este tipo de datos es fundamental a la hora de analizar una oportunidad de inversión, siendo la razón principal que una empresa puede tener un buen desempeño financiero y un fuerte liderazgo, pero al final del día, quienes dictan los ingresos futuros de la empresa son sus clientes.

Incluso si las cosas se ven bien a corto plazo, un producto podría carecer de características imprescindibles o ser clientes de la competencia, lo que indicaría una señal de alerta a largo plazo. Una forma común de obtener datos de productos es a través de llamadas de expertos. Este método lo pondrá cara a cara con un experto de la industria que puede brindarle información valiosa sobre su experiencia con el producto, ya sea como empleado o como cliente.

Sin embargo, las llamadas de expertos a menudo proporcionan datos limitados e inconsistentes que no permiten que los competidores sean vistos por igual y pueden terminar altamente sesgados al comparar naranjas con manzanas (y a un costo extremadamente alto). Para evitar este sesgo y fortalecer la comprensión, muchos inversores aumentarán la cantidad de llamadas alojadas, lo que significa más tiempo y un mayor costo.

Además, esto ha llevado a los inversores a recurrir a plataformas y recursos creados originalmente para compradores de software y usarlos para juzgar el sentimiento del cliente y la posición en el mercado de los objetivos de software, como G2.

Sin embargo, con la llegada de DaaS, G2 ahora ha desarrollado una oferta para encajar más directamente en la categoría de datos alternativos de productos: Soluciones para inversores.

¿Qué es G2 Investor Solutions?

G2.com es líder en el espacio de revisión por pares de software, con más de 60 millones de compradores que visitan cada año y dejan reseñas sobre más de 158 000 productos en más de 2100 categorías de software. Todas estas visitas han generado una afluencia de más de 1,8 millones de reseñas hasta la fecha.

Si bien G2 no fue creado para inversionistas, sus datos seguramente se ajustan a sus necesidades. Las revisiones generadas en G2.com producen datos que ayudan a los inversionistas a detectar tendencias, patrones e información valiosa, como qué tan felices están los usuarios de software con su pila tecnológica, qué productos están en camino, qué precio pagan los usuarios por el acceso, calificaciones de NPS y mucho más. más información de la que está disponible públicamente en G2.com.

Además de ofrecer información a la par de lo que puede aprender en una llamada de un experto, Investors Solutions también brinda datos sobre la intención del comprador, que incluyen visitas y patrones de tráfico en G2.com para brindar información sobre lo que buscan los compradores de software en el mercado.

Con estos conjuntos de datos, los clientes pueden automatizar los flujos de trabajo de aprovisionamiento y diligencia para realizar un análisis de opinión rápido sobre los más de 125 000 productos enumerados en G2, junto con sus conocimientos de datos internos, financieros y de la empresa. Esta entrada continua de datos de productos permite una acción más rápida y una fuerte priorización, creando una ventaja para los usuarios.

¿Qué sigue para los datos?

En el futuro, el uso de datos de software B2B estará más automatizado. Hay tantos campos de datos que podrían usarse como desencadenantes predictivos y, en la actualidad, los recursos de ciencia de datos son limitados en la mayoría de las tiendas de inversión, lo que dificulta este nivel de automatización. Creo que veremos un gran cambio en los próximos años. La automatización a gran escala se volverá más normalizada y accesible debido a la demanda y la competencia para descubrir los mejores negocios.

Tantos datos alternativos reemplazan las conversaciones humanas que consumen mucho tiempo. Esos no desaparecerán, pero tal vez pueda tener menos o ser más intencional sobre con quién habla en función de información de datos alternativos.

También creo que la importancia secundaria es encontrar patrones y tendencias. La prueba retrospectiva de muchas fuentes de datos, en comparación con las OPI y la recaudación de fondos de empresas importantes, puede ayudar a las empresas a detectar qué patrones buscar en el futuro para asegurarse de que están buscando de manera proactiva esas empresas en consecuencia.

Si es un inversionista de SaaS y desea obtener algunos puntos de datos sobre una empresa potencial, ¡ comuníquese con nuestro equipo !

Este artículo fue coescrito por Lucas Masoero , pasante de G2 Investor Solutions .